ارزیابی کارکردهای مالی چت جی‌پی‌تی بر مهندسی ذهنی سرمایه‌گذاران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه حسابداری، واحد شاهرود، دانشگاه آزاد اسلامی، شاهرود، ایران.

2 گروه حسابداری، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران.

10.22103/jdc.2025.24071.1500

چکیده

هدف: یکی از مهم‌ترین فناوری‌های نوین طی یکی دو سال گذشته، ظهور چت جی‌پی‌تی است که به‌عنوان یک چت‌بات هوش مصنوعی می‌تواند از طریق الگوریتم‌های محاسباتی و اطلاعاتی، بر حوزه‌های مختلفی از تصمیم‌گیری در بازارهای مالی مؤثر باشد. سرعت توسعه این ابزارهای کمک‌یار در تصمیم‌گیری به حدی بوده است که در همین بازه زمانی کوتاه بسیاری از نظریه‌های جدید حوزه مالی رفتاری، به تأثیرگذاری آن بر ذهنیت و احساسات سرمایه‌گذاران اذعان نموده‌اند. هدف این مطالعه، ارزیابی کارکردهای مالی چت جی‌پی‌تی بر مهندسی ذهنی سرمایه‌گذاران است.
 
روش: این مطالعه از نظر روش شناسی از یک سو به لحاظ نتیجه، توسعه‌ای تلقی می‌شود و از سویی دیگر به لحاظ هدف انجام مطالعه، در زمره پژوهش‌های توصیفی- کاربردی دسته‌بندی می‌شود. فرآیند جمع‌آوری داده‌ها نیز ترکیبی است، به‌طوری‌که بدلیل پراکندگی نظری و فقدان ابزار سنجشِ قابل اتکاء، ابتدا در بخش کیفی از طریق غربال‌گری محتوایی سیستماتیک اقدام به شناسایی کارکردهای مالی چت جی‌پی‌تی و مهندسی ذهنی سرمایه‌گذاران شود تا پس از انجام تحلیل دلفی فازی، از طریق ماتریس ویکور خاکستری، نسبت به ارزیابی ابعاد شناسایی شده دو متغیر بر یکدیگر اقدام شود.
 
یافته‌ها: نتایج مطالعه در بخش کیفی، حکایت از شناسایی 5 معیار با مرور انتقادیِ پژوهش‌های مشابه دارد. در بخش کمّی مطالعه نیز یافته‌ها نشان داد، با ارتقاء قابلیت یادگیری تقویتی در تصمیم‌گیری به‌عنوان اولویت کارکردِ مالی چت جی‌پی‌تی، محتمل‌ترین بُعدِ تأثیرپذیری از زمینه‌های شناسایی شده مهندسی ذهنی سرمایه‌گذاران، کاهش لنگرهای ذهنی است.
 
نتیجه‌گیری: براساس نتیجه کسب شده، انتظار داشت که کارکردِ مالی ناشی از چت جی‌پی‌تی به واسطه مدل‌های زبانی بزرگ در بستر پلتفرم‌های هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی، این فرصت را به سرمایه‌گذاران می‌دهد تا در چالش‌های ذهنی و احساسی خود، بازبینی منسجم‌تری نمایند و با مهندسی معیارهای روانشناختی و درونی در اتخاذ یک تصمیم، احتمال وقوع سوگیریِ ناشی از لنگر ذهنی را کاهش دهند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


اصولیان، محمد؛ صادقی‌شریف، سیدجلال و شریفیانا، وحید (1400). تأثیر احساسات سرمایه‌گذار بر روند شکل‌گیری حباب در بازار سهام. چشم‌انداز مدیریت مالی، 11(35)، 91-118. https://jfmp.sbu.ac.ir/article_102127.html.
آقاسی، احسان؛ توحیدی، محمد و امیرشاهی، علی (1403). ارائه شاخصی جهت سنجش گرایش احساسی سرمایه‌گذاران در بازار سرمایه ایران. راهبرد مدیریت مالی، 12(1)، 87-112. https://jfm.alzahra.ac.ir/article_7652.html.
پازوکی، پریسا؛ صراف، فاطمه؛ جعفری، محبوبه و باغانی، علی (1400). کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی عوامل عملکردی موثر بر سلامت مالی. نشریه مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار، 12(48)، 371-390. https://journals.iau.ir/article_685992.html.
پناهی، بلال؛ فتحی، محمدرضا؛ مهدیه‌نجف‌آبادی، علی و رضی‌محب‌سراج، سمیه (1401). بررسی الگوی ارتباطی بین رفتارهای گذشته و سواد مالی با قصد سرمایه‌گذاری در بازار سهام با نقش میانجی متغیرهای فردی. مجله توسعه و سرمایه، 7(2)، 173-189. https://jdc.uk.ac.ir/article_3320.html.
حاجی علی‌عسگری، فاطمه؛ خان‌احمدی، احمد و آتشی، علیرضا (1402). چت‌بات هوش مصنوعی در سازمان بیمه سلامت ایران: تحولی در ارائه خدمات. بیمه سلامت ایران، ۶(۲)، ۹۱-۱۰۲. http://journal.ihio.gov.ir/article-1-289-fa.html.
خالقی‌زاده دهکردی، مریم؛ صراف، فاطمه و نجفی‌مقدم، علی (1401). کاربرد الگوریتم هوش مصنوعی در پیش‌بینی کارایی سرمایه‌گذاری با تأکید بر نقش معیارهای مدیریت ریسک. فصلنامه دانش سرمایه‌گذاری، 11(42)، 413-434. http://www.jik-ifea.ir/article_19356.html.
دشتی‌نژاد، معصومه؛ ایمانی‌برندق، محمد؛ رستمی، وهاب و محمدی، علی (1402). ارزیابی پیشران‌های لنگر ذهنی سرمایه‌گذاران براساس محدودیت ناشی از ابزارهای مالی مشتقه. مجله دانش حسابداری، 14(2)، 25-51. https://jak.uk.ac.ir/article_3503.html.
عارفی‌اصل، سولماز؛ عباس‌زاده، محمدرضا و حصارزاده، رضا (1403). رفتار معاملاتی سرمایه‌گذاران و تأثیر احساسات و لحن گزارش فعالیت هیئت‌مدیره بر آن. مجله دانش حسابداری، 15(3)، 1-20. https://jak.uk.ac.ir/article_4087.html.
گنجی، حمیدرضا؛ مشایخ، شهناز و صدیقی، زکیه (1402). بررسی تأثیر احساسات سرمایه‌گذاران بر انتظارات آنها از سودهای آتی. مطالعات تجربی حسابداری مالی، 20(78)، 155-190. https://qjma.atu.ac.ir/article_16374.html.
مهرعلی‌تبارفیروزجاه، بهروز؛ بهارمقدم، مهدی و شمس‌الدینی، کاظم (1402). بررسی و تبین عوامل مؤثر بر تصمیم‌گیری‌های متفاوت سرمایه‌گذاران در ایران. توسعه و سرمایه، 8(2)، 73-90. https://jdc.uk.ac.ir/article_3504.html.
موسوی‌جهرمی، یگانه؛ متقی، سمیرا؛ طالعی، سمانه و حیدری‌نسب، محسن (1402). بررسی تأثیر فناوری اطلاعات بر بهبود کارایی شرکت‌ها در بورس اوراق بهادار تهران. مجله توسعه و سرمایه، 8(1)، 213-231. https://jdc.uk.ac.ir/article_3422.html.
هاشمی، سیدعباس؛ رهروی‌دستجردی، علیرضا و حیدریان دولت‌آبادی، محمد (1402). تأثیر الگوهای تصمیم‌گیری احساسی سرمایه‌گذاران بر عملکرد شرکت. تحقیقات مالی، 25(2)، 205-227. https://jfr.ut.ac.ir/article_93300.html.
ولیان، حسن؛ عبدلی، محمدرضا و اروئی، مهران (1397). تعدیل شکاف انتظارات حسابرسی بر اساس استراتژی‌های منابع انسانی از طریق رویکرد تئوری راف و تئوری خاکستری. حسابداری مدیریت، 11(39)، 115-137. https://sid.ir/paper/198816/fa.

References

Abaddi, S. (2023). GPT revolution and digital entrepreneurial intentions, Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies, Vol. ahead-of-print, https://doi.org/10.1108/JEEE-07-2023-0260.
Aghasi, E., Tohidi, M., & Amirshahi, A. (2024). Providing an index to measure the sentiment investor in the Iranian capital market. Financial Management Strategy, 12(1), 87-112. DOI: 10.22051/jfm.2024.44173.2838 [In Persian].
Ahangar, R.G., & Fietko, A. (2023). Exploring the potential of chatGPT in financial decision making. Advancement in Business Analytics Tools for Higher Financial Performance, 2(4), 1-18. https://doi.org/10.4018/978-1-6684-8386-2.ch005.
Andleeb, R., & Hassan, A. (2023). Impact of investor sentiment on contemporaneous and future equity returns in emerging markets. Sage Open, 13(3), 19-34. https://doi.org/10.1177/21582440231193568.
Arefi Asl, S., Abbaszadeh, M.R., & Hesarzadeh, R. (2024). Investor trading behavior and investors sentiment and the tone of board activity report. Journal of Accounting Knowledge, 15(3), 1-20. DOI: 10.22103/jak.2024.22419.3976 [In Persian].
Awal, M.R., & Asaduzzaman, F. (2024). Curse or blessing? Students’ experience from ChatGPT with an application of Colaizzi’s phenomenological descriptive method of enquiry and content analysis, Higher Education, Skills and Work-Based Learning, Vol. ahead-of-print, https://doi.org/10.1108/HESWBL-09-2023-0249.
Baber, H., Nair, K., Gupta, R., & Gurjar, K. (2024). The beginning of ChatGPT: a systematic and bibliometric review of the literature, Information and Learning Sciences, 125(7/8), 587-614. https://doi.org/10.1108/ILS-04-2023-0035.
Bernd, A. (2023). Will ChatGPT revolutionize accounting? The benefits of Artificial Intelligence (AI) in accounting, Applied Economics and Business Sciences, 6(1), 87-111. https://ideas.repec.org/p/zbw.
Biswas, S., Joshi, N., & Mukhopadhyaya, J, N. (2023). ChatGPT in investment decision making: An introductory discussion, Afro-Egyptian Journal of Infectious and Endemic Diseases, 13(1), 75-79. DOI: 10.13140/RG.2.2.36417.43369.
Cardillo, A. (2024). Perplexity AI vs. ChatGPT: AI chatbot comparison. Exploding Topics, https://explodingtopics.com/-blog/-perplexity-ai-vs-chatgpt.
Dashtinezhad, M., Imani Barandagh, M., Rostami, V., & Mohammadi, A. (2023). Evaluation of investors' mental anchor drivers based on limitation of derivative financial instruments. Journal of Accounting Knowledge, 14(2), 25-51. DOI: 10.22103/jak.2022.20114.3761 [In Persian].
De Kok, T. (2023). Generative LLMs and textual analysis in accounting: (Chat)GPT as research assistant? SSRN Electronic Journal, 3(1), 1-24. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4429658.
Dixit, A., Chauhan, R., & Shaw, R. (2024). Application of smart systems and emerging technologies for disaster risk reduction and management in Nepal, International Journal of Disaster Resilience in the Built Environment, Vol. ahead-of-print, https://doi.org/10.1108/IJDRBE-07-2023-0085.
Fatouros, G., Soldatos, J., Kouroumali, K., Makridis, G., & Kyriazis, D. (2023). Transforming sentiment analysis in the financial domain with ChatGPT, Machine Learning with Applications, 14(1), 76-91. https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2023.100508.
Gandouet, O., Belbahri, M., Jezequel, A., & Bodjov, Y. (2024). Distilled ChatGPT topic & sentiment modeling with applications in finance. Advances in Neural Information Processing Systems, 33(1), 16857–16867. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.02185.
Ganji, H., Mashayekh, S., & Seddighi, Z. (2023). Examining the impact of investors' sentiment on their expectations of future earnings. Empirical Studies in Financial Accounting, 20(78), 155-190. DOI: 10.22054/qjma.2023.73514.2452 [In Persian].
Hajialiasgari, F., Khanahmadi, A., Atashi, A. (2023). Artificial intelligence chatbot in Iran health insurance organization: A new era in service providing. Iranian Journal of Health Insurance, 6(2), 91-102. http://journal.ihio.gov.ir/article-1-289-fa.html [In Persian].
Hashemi, S.A., Rahrovi Dastjerdi, A., & Heydarian, M. (2023). The impact of investors' emotional decision patterns on firm performance. Financial Research Journal, 25(2), 205-227. DOI: 10.22059/frj.2022.344405.1007348 [In Persian].
Khaleghizadeh Dehkordi, M., Sarraf, F., & Najafi Moghadam, A. (2022). Application of artificial intelligence algorithm in predicting investment efficiency Emphasizing the role of risk management criteria. Journal of Investment Knowledge, 11(42), 413-434. http://www.jik-ifea.ir/article_19356.html?lang=en [In Persian].
Khan, M.S., Umer H. (2024). ChatGPT in finance: Applications, challenges, and solutions, Heliyon, 10(2), 62-81. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e24890.
Kim, A.G., Muhn, M., & Nikolaev, V.V. (2024). Bloated Disclosures: Can ChatGPT help investors process information? Chicago Booth Research Paper, 2(2), 23-27. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4425527.
Ko, H., Lee, J. (2023). Can Chatgpt Improve Investment Decision? From a Portfolio Management Perspective, Finance Research Letters, 64(2), 1-19.  http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4390529.
Lee, T.-K., & Koshoev, A. (2024). Investor sentiments revisited: negligence of stock-level sentiments may be a mistake, Review of Behavioral Finance, 16(3), 460-485. https://doi.org/10.1108/RBF-02-2023-0037.
Majid, S., Abbas, F., & Malik, M.N. (2023). Nexus between corporate innovation and investor sentiment: empirical evidence from the US, Kybernetes, 53(7), 2437-2457. https://doi.org/10.1108/K-12-2022-1688.
Mehralitabarfirouzjah, B., Baharmoghadam, M., & Shamsadini, K. (2023). Examining and explaining the influencing factors on the different decisions of investors in Iran. Journal of Development and Capital, 8(2), 73-90. DOI: 10.22103/jdc.2022.20398.1309 [In Persian].
Messaoud, D., & Ben Amar, A. (2024). Herding behaviour and sentiment: evidence from emerging markets, EuroMed Journal of Business, Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/EMJB-08-2023-0209.
Mousavi Jahromi, Y., Mottaghi, S., Talei, S., & Heydarinasab, M. (2023). Investigating the impact of information technology on improving the efficiency of companies in Tehran Stock Exchange. Journal of Development and Capital, 8(1), 213-231. DOI: 10.22103/jdc.2022.19403.1236 [In Persian].
Osoolian, M., SadeghiSharif, S.J., & Sharifiana, V. (2000). The Effect of Investor Sentiment on the Formation of Bubbles in the Stock Market. Financial Management Perspective, 11(35), 91-118. DOI: 10.52547/jfmp.11.35.91 [In Persian].
Panahi, B., Fathi, M.R., Mahdieh Najafabadi, A., & Razi moheb Seraj, S. (2022). Investigating the relationship between past behaviors and financial literacy with the intention to invest in the stock market with the mediating role of individual variables. Journal of Development and Capital, 7(2), 173-189. DOI: 10.22103/jdc.2022.18622.1180 [In Persian].
Panda, S., & Kaur, N. (2023). Exploring the viability of ChatGPT as an alternative to traditional chatbot systems in library and information centers, Library Hi Tech News, 40(3), 22-25. https://doi.org/10.1108/LHTN-02-2023-0032.
Parveen, Sh., Satti, Z.W., Subhan, Q.A., & Jamil, S. (2020). Exploring market overreaction, investors’ sentiments and investment decisions in an emerging stock market, Borsa Istanbul Review, 20(3), 105-128. https://doi.org/10.1016/j.bir.2020.02.002.
Pasca, M.G., & Arcese, G. (2024). ChatGPT between opportunities and challenges: an empirical study in Italy, The TQM Journal, Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/TQM-08-2023-0268.
Pawlak, Z. (2005). Rough sets and flow graphs, rough sets, fuzzy sets. Data Mining and Granular Computing, 36(41), 1-11. https://link.springer.com/book/10.1007/11548669.
Pazuki, P., Sarraf, F., Jafari, M., & Baghani, A. (2017). Application of artificial intelligence in identifying performance factors affecting financial health. Journal of Financial Engineering and Securities Management, 12(48), 371-390. https://journals.iau.ir/article_685992.html [In Persian].
Pelster, M., & Val, J. (2024). Can ChatGPT assist in picking stocks? Finance Research Letters, 59(2), 100-121. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104786.
Romanko, O., Narayan, A., & Kwon, R.H. (2023). ChatGPT-Based Investment Portfolio Selection, Operations Research Forum, 4(2), 91-109. https://doi.org/10.1007/s43069-023-00277-6.
Sheridan, E. (2023). ChatGPT outperforms traditional sentiment analysis to forecast stock prices, arXiv preprint arXiv:2006.08097, 2(1), 1-12. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.07619.
Shyng, J.Y., Tzeng G.H., & Wang F.K. (2007). Rough set theory in analyzing the attributes of combination values for insurance market, Expert System with Applications, 32(1), 56-64. DOI: 10.1016/j.eswa.2005.11.002.
Susnjak, T. )2022(. CHATGPT: The end of online exam integrity? arXiv, https://arxiv.org/abs/2212.09292.
Ullah, R., Ismail, H.B., Islam Khan, M.T., & Zeb, A. (2024). Nexus between Chat GPT usage dimensions and investment decisions making in Pakistan: Moderating role of financial literacy, Technology in Society, 76(1), 111-136. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2024.102454.
Valiyan, H., Abdoli, M.R., & Aroui, M. (2018). Adjusting the audit expectations gap based on human resource strategies through the rough theory and gray theory approach. Management Accounting, 11(39), 115-137. https://sid.ir/paper/198816/fa [In Persian].
Vu, L.T., Pham, D.N., Kieu, H.T., & Pham, Th.T. (2023). Sentiments Extracted from News and Stock Market Reactions in Vietnam. International Journal of Financial Studies, 11(3), 101-166. https://doi.org/10.3390/ijfs11030101.
Wahyono, B., Rapih, S., & Boungou, W. (2024). Unleashing the wordsmith: Analysing the stock market reactions to the launch of ChatGPT in the US Education sector. Finance Research Letters, 58(1), 36-52. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104576.
Wang, W., Xu, Y., Wu, Y.J., & Goh, M. (2022). Linguistic information distortion on investment decision-making in the crowdfunding market, Management Decision, 60(3), 648-672. https://doi.org/10.1108/MD-09-2020-1203.
Wood, D., Achhpilia, M.P., Adams, M.T., & Aghazadeh, S. (2023). The ChatGPT artificial intelligence chatbot: How well does it answer accounting assessment questions? Issues in Accounting Education, 38(4), 1-28. https://www.researchgate.net/publication/370211135.
Wu, D., Song, J., Bian, Y., Zheng, X., & Zhang, Z. (2021). Risk perception and intelligent decision in complex social information network, Industrial Management & Data Systems, 121(1), 99-110. https://doi.org/10.1108/IMDS-10-2020-0566.
Zhang, Q., Xie, Q., & Wang, G. (2016). A survey on rough set theory and its applications. CAAI Transactions on Intelligence Technology, 1(4), 313-333. DOI: 10.1016/j.trit.2016.11.001.