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Financial Statements
Balance sheet, income statement, and cash-flow generation research
MultiHiertt: Benchmarking für numerisches Schlussfolgern über multi-hierarchische Finanztabellen
MultiHiertt (ACL 2022) führt 10.440 QA-Paare aus echten Finanzberichten mit durchschnittlich 3,89 hierarchischen Tabellen ein; modernste Modelle erreichen einen F1-Score von 38 % gegenüber 87 % bei Menschen, mit einem Malus von 15 Punkten bei tabellenübergreifenden Fragen – eine Quantifizierung der Retrieval-Lücke, die Finanz-KI schließen muss.
FinanceBench: Warum Vector-Store RAG bei echten Finanzdokumenten scheitert
FinanceBench bewertet 16 KI-Konfigurationen anhand von 10.231 Fragen aus echten SEC-Einreichungen; RAG mit gemeinsamem Vektorspeicher beantwortet nur 19 % der Fragen korrekt, und selbst GPT-4-Turbo mit der Oracle-Passage erreicht nur eine Genauigkeit von 85 % – was zeigt, dass numerisches Schlussfolgern und nicht das Retrieval der entscheidende Engpass für Unternehmensfinanz-KI ist.
FinMaster-Benchmark: Warum LLMs 96 % bei Finanzkompetenz, aber nur 3 % bei der Erstellung von Abschlüssen erreichen
FinMaster (arXiv:2505.13533) bewertet o3-mini, Claude 3.7 Sonnet und DeepSeek-V3 in 183 Finanzaufgaben – und zeigt, dass Modelle 96 % bei Finanzkompetenz erreichen, aber bei der Erstellung von Abschlüssen auf 3 % einbrechen, wobei mehrstufige Beratungsaufgaben durch Fehlerfortpflanzung 21 Genauigkeitspunkte verlieren.