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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| DP1103.pdf | 1.77 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | How good are LLMs in risk profiling? |
| 著者: | Hens, Thorsten Nordlie, Trine |
| キーワード: | Large Language Models ChatGPT Bard Risk Profiling |
| 発行日: | Apr-2024 |
| 出版者: | Institute of Economic Research, Kyoto University |
| 誌名: | KIER Discussion Paper |
| 巻: | 1103 |
| 開始ページ: | 1 |
| 終了ページ: | 16 |
| 抄録: | This study compares OpenAI's ChatGPT-4 and Google's Bard with bank experts in determining investors' risk profiles. We find that for half of the client cases used, there are no statistically significant differences in the risk profiles. Moreover, the economic relevance of the differences is small. |
| 目次: | Online Appendices [9] |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/287830 |
| 関連リンク: | https://www.kier.kyoto-u.ac.jp/publication/?cat=en |
| 出現コレクション: | KIER Discussion Paper (英文版) |
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