title: Artificial intelligence and corporate reporting: Extracting information from unstructured data with deep learning and natural language processing
title: Künstliche Intelligenz und Unternehmensberichterstattung: Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Daten mit Deep Learning und Natural Language Processing
Creators: name: Schöne, Maico
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024
Subjects: subject: Artificial Intelligence
subject: Corporate Reporting
subject: Unstructured Data
subject: Deep Learning
subject: Natural Language Processing
subject: Large Language Models

description: Recent developments in artificial intelligence have greatly enhanced our ability to process the vast amounts of data at our disposal. In the business world, the most crucial data often originates from corporate reporting. While structured data from these reports has been analyzed using advanced statistical models for many years, the analysis of unstructured data has only recently caught up. The latest improvements in data processing of unstructured data such as textual data are primarily contributable to emerging technologies from the realm of artificial intelligence. Therefore, the objective of this doctoral thesis is to explore the role of artificial intelligence in extracting valuable information from unstructured data of corporate reports. Throughout this thesis, deep learning and natural language processing techniques are employed to extract insights from the textual and sequential aspects of corporate reporting. By conducting a comparative analysis of advancements in natural language processing techniques against traditional statistical methods in the context of corporate reporting analysis, this thesis assesses their effectiveness, underlying logic, and inherent limitations. Moreover, utilizing a comprehensive dataset of event-based disclosures analyzed through OpenAI's GPT-4 Turbo large language model, disclosure sentiment and topics of disclosure contents are analyzed. Event study methodology is applied to explore the relationship between disclosure content and market reactions and differentiating the impact of voluntary versus mandatory disclosures. Furthermore, the thesis examines annual reports, focusing on the sentiment of the management's discussion and analysis and categorizing risk factors using a novel topic modeling approach, to examine their predictive power on market responses. Lastly, the results of the content analyses are partially integrated into a deep learning model based on a dataset of reporting sequences to discern the relationship between those sequences and market reactions. Thus, a comprehensive framework is developed in Python for analyzing corporate reporting through artificial intelligence to unveil new market insights and perceptions of reporting practices. The findings reveal that GPT-4 Turbo significantly surpasses statistical methods such as the dictionary-based approach in sentiment detection, demonstrating a nuanced understanding of sentence structure and contextual subtleties similar to human cognition. However, the results underscore a trade-off between the high efficacy of GPT-4 Turbo and the transparent, rule-based approach of the dictionary-based method, contributing insights to the discourse on the application of large language models in financial analysis. In light of the comparative assessment, the GPT-4 Turbo model emerged as the most advanced artificial intelligence language model available at the time this thesis was composed, thereby being selected for the analysis of material event disclosures and annual reports. Through the application of GPT-4 Turbo for sentiment and topic classification, various statistically significant relationships were identified between the disclosures' content and associated market returns. These discoveries provide novel insights into the informational value and market impact of the disclosures by clarifying their tone and thematic components. Furthermore, the deep learning model is found to be able to identify predictive patterns in disclosure sequences, enhancing the predictive analysis of returns associated with corporate reporting. The statistical significance of the findings underlines the potential of integrating techniques based on artificial intelligence in financial decision-making processes, hence paving the way for further exploration in empirical finance research. The application of the GPT-4 Turbo model for corporate reporting analysis encounters several limitations, including the opaque 'black box' nature of large language models that conceals their decision-making processes. Other challenges encompass variability in responses, resource limitations restricting document analysis, and a focus on select types of corporate reports for the content analysis. For addressing these limitations, several recommendations for future research are derived. Thus, the concept of this doctoral thesis offers a blueprint towards a comprehensive framework for the analysis of corporate disclosures using technologies from the realm of artificial intelligence.
description: Neuste Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz haben die Verarbeitung von großen Datenmengen erheblich verbessert. In der Geschäftswelt stammen die Daten oft aus der Unternehmensberichterstattung. Während strukturierte Daten schon länger mit fortgeschrittenen statistischen Modellen analysiert werden, hat die Analyse von unstrukturierten Daten erst kürzlich aufgeholt. Die jüngsten Verbesserungen in der Datenverarbeitung von unstrukturierten Daten, wie Textdaten, sind vor allem Technologien der künstlichen Intelligenz zuzuschreiben. Das Ziel dieser Doktorarbeit ist daher, die Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Extraktion relevanter Informationen aus den unstrukturierten Daten von Unternehmensberichten zu erforschen. In dieser Arbeit werden Techniken des Deep Learning und Natural Language Processing genutzt, um Erkenntnisse aus den textuellen und sequenziellen Aspekten der Unternehmensberichterstattung zu gewinnen. Eine vergleichende Analyse der Fortschritte gegenüber traditionellen statistischen Methoden im Kontext der Analyse von Unternehmensberichten bewertet ihre Effektivität, zugrundeliegende Logik und inhärente Einschränkungen. Ereignisbasierte Berichterstattungen werden darüber hinaus durch OpenAI's GPT-4 Turbo Large Language Model analysiert, und die Stimmung der Offenlegungen und Themen der Inhalte untersucht. Es wird eine Eventstudie durchgeführt, um die Beziehung zwischen Offenlegungsinhalten und Marktreaktionen und den Einfluss von freiwilligen gegenüber verpflichtenden Inhalten zu erforschen. Die Arbeit betrachtet auch Jahresberichte, analysiert die Ausführungen des Managements und kategorisiert Risikofaktoren mittels Topic Modeling zur Untersuchung ihrer Vorhersagekraft. Abschließend fließen Ergebnisse der Inhaltsanalysen in ein Deep-Learning-Modell ein, das auf Berichtssequenzen basiert, um deren Beziehung zu Marktreaktionen zu ergründen. Auf diese Weise wird in Python ein Ansatz entwickelt, um Unternehmensberichterstattung mit künstlicher Intelligenz zu analysieren, um so neue Markteinblicke und Erkenntnisse von Berichtspraktiken abzuleiten. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass GPT-4 Turbo statistische Methoden wie den wörterbuchbasierten Ansatz in der Sentimentanalyse übertrifft und ein differenziertes Verständnis von Satzstruktur und Kontext, ähnlich der menschlichen Kognition, demonstriert. Sie zeigen jedoch auch einen Kompromiss zwischen der hohen Genauigkeit von GPT-4 Turbo und dem transparenten, regelbasierten Ansatz der wörterbuchbasierten Methode und tragen so zum wissenschaftlichen Diskurs über die Anwendung von Large Language Models in der Finanzanalyse bei. Das GPT-4 Turbo-Modell hat sich als fortschrittlichstes Sprachmodell zum Zeitpunkt dieser Arbeit herausgestellt und wurde daher für die Analyse von Meldungen über wesentliche Ereignisse und der Jahresberichte ausgewählt. Die Nutzung von GPT-4 Turbo für Sentiment- und Themenklassifikation ergab statistisch signifikante Beziehungen zwischen Offenlegungsinhalten und Marktreaktionen, was neue Perspektiven auf deren Informationswert und Markteinfluss eröffnet. Das Deep Learning-Modell erwies sich zudem als fähig, prädiktive Muster in Offenlegungssequenzen zu identifizieren, was die Vorhersageanalyse von Berichterstattungen verbessert. Die statistische Signifikanz dieser Ergebnisse betont das Potenzial, Techniken, die auf künstlicher Intelligenz basieren, in Finanzentscheidungsprozesse zu integrieren und weist den Weg für zukünftige Forschung in der empirischen Finanzwissenschaft. Die Anwendung des GPT-4 Turbo-Modells für die Analyse von Unternehmensberichten unterliegt mehreren Limitationen, einschließlich der unklaren "Black Box"-Natur der Large Language Models, die ihre Entscheidungsprozesse verschleiert. Weitere Herausforderungen umfassen die Variabilität der Antworten, Restriktionen der Ressourcen, die die Dokumentenanalyse einschränken, und eine Konzentration auf ausgewählte Arten von Offenlegungen für die Inhaltsanalyse. Um diese Einschränkungen zu adressieren, werden mehrere Empfehlungen für zukünftige Forschung abgeleitet. Somit bietet das Konzept dieser Doktorarbeit einen Entwurf für einen umfassenden Rahmen zur Analyse von Unternehmensberichterstattung unter Verwendung von Technologien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz.