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Ricerca sulla generazione di stato patrimoniale, conto economico e flusso di cassa
MultiHiertt mostra che i modelli ottengono il 38% di F1 contro l'87% degli umani su 10.440 coppie di QA finanziarie, con un calo di 15 punti sulle domande cross-table.
FinanceBench valuta 16 configurazioni AI su 10.231 domande tratte da documenti SEC reali; il RAG basato su un archivio vettoriale condiviso risponde correttamente solo nel 19% dei casi, e persino GPT-4-Turbo con il passaggio oracle raggiunge solo l'85% di precisione, dimostrando che il ragionamento numerico, e non il recupero, è il vincolo principale per l'AI finanziaria aziendale.
FinMaster Benchmark: i top LLM raggiungono il 96% sull'alfabetizzazione finanziaria ma solo il 3% sui bilanci. La propagazione degli errori costa 21 punti.
