Maaari bang Palitan ng AI ang mga Financial Analyst sa 2026? Ipinakita ng Vals AI Finance Agent v2 na ang GPT-5.5 ay nagkaroon lang ng 52% na accuracy

2026/05/15 03:09:02

Panimula

Kahit ang pinakamalalim na AI model noong 2026 — OpenAI's GPT-5.5 — ay nagbibigay ng tamang sagot sa mas mababa sa 52% ng mga gawain ng mga analista sa finansya sa totoong mundo, ayon sa pinakabagong Vals AI Finance Agent v2 benchmark na inilabas noong Mayo 2026. Ang maikling sagot kung kaya ng AI na palitan ang mga analista sa finansya sa taong ito ay hindi — hindi pa. Habang lumaki nang malaki ang kakayahan ng mga malalaking modelo sa wika, ipinakikita ng benchmark na kumukulang pa rin sila sa halos kalahati ng mga multi-step na pananaliksik, pagmomodelo, at mga gawain sa pagkuha ng data na kinakaya ng mga junior analyst araw-araw. Mahalaga ang puwang na ito para sa mga trader, investor, at mga participant sa crypto market na lalo na umuunlad ang pagkakasalig sa mga pananaliksik na gawa ng AI.

Nagbabalangkas ang artikulong ito kung ano ang tunay na sinusukat ng mga resulta ng Vals AI v2, bakit ang akurasyo ay nagpapalatigue malapit sa 50%, anong mga gawain ang maayos na hinahandle ng AI, at paano patuloy na mahalaga ang mga analista na tao—lalo na sa mabilis na pagbabagong merkado tulad ng cryptocurrency.

Ano ang Vals AI Finance Agent v2 Benchmark?

Ang Vals AI Finance Agent v2 ay isang industriya benchmark na nagtatala sa mga malaking language model ayon sa makatotohanang mga workflow ng financial analyst kaysa sa mga hiwalay na tanong na trivia. Ayon sa mga release notes ni Vals AI noong Mayo 2026, ang bersyon v2 ay nagpapalawig sa orihinal na benchmark sa pamamagitan ng pagdaragdag ng multi-step agentic tasks — ibig sabihin, kailangan ng AI na magplano, makakuha ng data, gawin ang mga kalkulasyon, at i-synthesize ang mga konklusyon sa pamamagitan ng maraming mga tool.

Ang mga benchmark score ay nagtatasa ng mga modelo batay sa mga totoong gawain na kinuha mula sa equity research, credit analysis, at corporate finance. Kasama rito ang pagkuha ng mga numero mula sa 10-K filings, pagbuo ng DCF inputs, pagpapakasunod ng segment data sa pagitan ng mga kuartal, at pag-sagot sa mga tanong na nangangailangan ng pag-navigate sa parehong structured tables at unstructured prose.

Paano nagkakaiba ang benchmark mula sa mga nakaraang pagsubok

Mas dating ang mga benchmark sa AI finance ay nagtataya ng pag-sagot sa isang tanong lamang — mas malapit sa isang pagsusulit na multiple-choice. Tinataya ng Vals AI v2 ang pagkumpleto ng isang task mula sa simula hanggang sa wakas, na mas mahirap. Dapat hindi lamang alam ng modelo ang sagot kundi kailangan ring makuha ang tamang suportang data, iwasan ang pagbuo ng maling numero, at mag-chain ng pag-iisip sa ilang hakbang nang hindi nawawala ang konteksto.

Mahalaga ang pagbabagong ito dahil ang totoong gawa ng analista ay halos hindi nagtatapos sa isang tanong na may malinaw na sagot. Ito ay nagsasangkot ng dozens ng mikro-deisyón, pag-verify ng mga pinagkukunan, at mga desisyón batay sa pagpapasya.

Paano nakapag-score ang GPT-5.5 sa Vals AI Finance Agent v2?

Nakakuha ang GPT-5.5 ng halos 52% na akurasye sa Vals AI Finance Agent v2 benchmark, gawing pinakamahusay na modelo sa pagtataya noong Mayo 2026 — ngunit patuloy pa ring malayo sa propesyonal na kakaibigan. Batay sa Vals AI leaderboard data na ipinakalabas noong Mayo 2026, maliit na naging mas mataas ang GPT-5.5 kaysa sa Anthropic's Claude at Google's Gemini frontier models, na lahat ay nasa range ng mataas na 40% hanggang mababang 50%.

Ang isang marka na 52% ay maaaring mukhang modesto, ngunit ito ay nagpapakita ng makabuluhang pag-unlad. Ang mga modelo ng nakaraang henerasyon — kabilang ang mga sistema na kasing-klass ng GPT-4 na sinubok noong 2024 — ay nakakuha ng marka sa saklaw na 30-40% sa katumbas na mga gawain. Ang trend ay umuunlad, ngunit ang kurba ay nagsisimulang maging mas patag dahil sa pagiging mas mahirap ng mga benchmark.

Bakit hindi sapat ang 52% para sa paggamit sa produksyon

Hindi tatanggapin ang antas ng pagkakatama sa pag-flip ng coin para sa anumang gawain na may kinalaman sa pera. Sa mga proseso ng financial analyst, itinuturing na hindi gamit ang rate ng pagkakamali na higit sa 5-10% nang walang tao na pagsusuri. Sa 52% na antas ng pagkakatama, kailangan ng pagsusuri ang bawat output — na nagtatanggal sa karamihan sa mga savings sa oras na dapat ibigay ng AI.

Tanda ng Vals AI na ang mga pagkakamali ay hindi pantay-pantay na ipinapalabas. Magaling ang mga modelo sa mga tanong tungkol sa depinisyon at pangunahing pagkuha, ngunit bumabagsak nang malaki sa mga multi-step na kalkulasyon, pagpapagkakasundo sa iba’t ibang dokumento, at mga gawain na nangangailangan ng konteksto ng industriya.

Saan pa ba nagkakaroon ng pagkabigo ang AI sa pagsusuri ng pananalapi?

Madaling bumabagsak ang AI sa mga gawain na nangangailangan ng numerikal na pagkamalikhain, pag-verify ng pinagkukunan, at pang-unawa sa konteksto. Ang mga resulta ng Vals AI v2 ay nakikita ang apat na paulit-ulit na anyo ng pagkabigo na patuloy na umiiral kahit sa pinakamalakas na mga modelo ng 2026.

Multi-Step Numerical Reasoning

Bawas ang akurasyon ng mga modelo habang nagkakasundo ang mga kalkulasyon. Maaaring magkaroon ng 40-50 na nakakabigkas na asumpsyon ang isang DCF model. Ayon sa Vals AI breakdown, bumababa ang akurasyon sa ilalim ng 35% sa mga gawain na nangangailangan ng higit sa limang sunod-sunod na hakbang sa kalkulasyon, kahit na ang bawat indibidwal na hakbang ay simpleng.

Mga Hamon na Mga Pondo

Patuloy pa ring gumagawa ng mga makatotohanang numero ang mga AI model kung hindi madaling ma-retrieve ang tamang data. Ito ang pinakamapanganib na anyo ng pagkabigo sa finance dahil madalas na lumalampas sa pangunahing pagsusuri ang mga hallucination. Ang mga analista na naniniwala sa mga output ng AI nang walang pagsusuri sa mga pinagkukunan ng dokumento ay nagreresiko na mag-publish ng mga imahinasyon.

Pagsasang-ayon sa mga Dokumento

Ang paghahambing ng data sa iba’t ibang pagpapasa — halimbawa, ang pagpapagkakasundo ng kita ng segment ng isang kumpanya sa pagitan ng isang 10-Q at isang presentasyon para sa mga investor — ay nananatiling isang patuloy na kahinaan. Madalas na hinahanap ng mga modelo ang tamang numero mula sa isang pinagkukunan ngunit naliligaw sa mga hindi pagkakapareho na makikita ng isang karanasan na analista.

Konteksto at Hukom ng Industriya

Kulang ang mga modelo sa implicit na kaalaman na natututunan ng mga analista mula sa taon-taong pagtatala sa isang sektor. Maaaring tama nilang ikalkula ang isang ratio ngunit maaaring hindi makakilala kung ang ratio ay hindi karaniwan para sa industriya o kung ang pamamahala ay gumagamit ng isang hindi standard na depinisyon.

Ano ang mga gawain na maayos na maipapahalaga ng AI noong 2026?

Mas mahusay ang AI sa mga gawain na may mataas na volume, mababang panganib, at malinaw na depinisyon kung деan ang bilis ang mas mahalaga kaysa perpektong akurasyon. Kahit sa 52% kabuuang akurasyon, ang GPT-5.5 at mga katulad na modelo ay nagtataglay ng tunay na pagtaas ng produktibidad sa mga partikular na workflow kung saan madaling makita ang mga kamalian o mababa ang gastos nito.

Kasama rito:

Pagsasalin ng mga tala mula sa mga talaan ng kikitain, mga tala sa pag-aaral, at mga pagsusulat — kung saan ang analista ay patuloy na binabasa ang pinagkukunan para sa mga kritikal na seksyon
Unang draf ng mga karaniwang seksyon tulad ng mga pangkalahatang impormasyon ng kumpanya o background ng industriya
Paggawa ng data mula sa mga istandar na talahanayan sa mga maayos na istrukturadong dokumento
Paggawa ng code para sa mga formula sa Excel, Python scripts, at SQL queries na ginagamit sa modeling
Pagsasalin ng mga pagsusulat at balita mula sa foreign language
Pangunahing pagsuri sa mga malalaking set ng dokumento upang matukoy kung alin ang nangangailangan ng pagsusuri ng tao

Malinaw ang pattern: nagpapalakas ng mga analista ang AI nang epektibo kapag nananatili ang mga tao sa loop at kapag ang mga pagkakamali ay maaaring maibalik. Nabibigo ang AI kapag ginagamit bilang autonomous decision-maker.

Paano ito nakakaapekto sa pagsusuri ng cryptocurrency market?

Ang mga analista ng cryptocurrency ay nakakaranas ng mga katulad na limitasyon ng AI tulad ng mga analista sa tradisyonal na finansya — kasama ang karagdagang hamon na natatangi sa mga digital asset. Ang mga modelo ng AI na tinuruan pangunahin sa data ng pananaliksik sa equity ay mas masamang performa sa mga gawain na specific sa crypto, kung де wala ang structured na pagpapahayag at kung ang karamihan sa signal ay nasa on-chain data, social sentiment, at protocol documentation.

Mga pangunahing hamon sa cryptocurrency ay kasama ang:

Interpretasyon ng On-Chain Data

Ang pagbabasa ng mga wallet flow, smart contract interactions, at liquidity pool dynamics ay nangangailangan ng mga espesyalisadong kasangkapan at paghuhusga na mahirap gawin ng mga AI agent na pangkalahatang gamit. Maaaring tama ang isang model sa pagtanong sa isang block Explorer, ngunit mali ang pag-intindi kung ano ang ibig sabihin ng data para sa price action.

Kaalaman sa Protocol

Bawat protokolo — kahit anong layer-1 chain, DEX, o restaking platform — ay may natatanging tokenomics, mga patakaran sa pamamahala, at mga panganib. Ang mga modelo ng AI na tinuturuan sa malawak na data ay madalas na nababawasan ang mahahalagang nuwanseng spesipiko sa protokolo na nagtutukoy kung ang isang teorya ay wasto.

Mga Kondisyon ng Merkado sa Real-Time

Ang mga cryptocurrency market ay gumagalaw 24/7 at tumutugon sa balita sa loob ng mga segundo. Ang mga AI model na may mga pagkakasayaw sa kaalaman o mabagal na mga proseso ng pagkuha ay estruktural na may kahinaan kumpara sa mga tao na nagmamonitor ng live order book at social feeds.

Derivative at Option Complexity

Para sa mga trader na gumagamit ng mga options strategy, hindi kayang suriin nang maayos ng AI ang posisyon ng dealer na gamma, ang dinamika ng skew, o ang mga pagbabago sa volatility regime — mga lugar kung saan patuloy na dominant ang tao at ang mga espesyalisadong modelo.

Kongklusyon

Ang benchmark ng Vals AI Finance Agent v2 ay nagpapaliwanag nang malinaw ang debate sa pagitan ng AI at ng analista: kahit ang pinakamalakas na modelo na available, ang GPT-5.5, ay nakakamit lamang ng 52% na akurasye sa mga realistiko gawain ng financial analyst. Ito ay isang nakakaimpressibong pag-unlad kumpara sa mga nakaraang generasyon, ngunit wala pa itong malapit sa antas ng kumpiyansa na kailangan upang palitan ang mga propesyonal na tao.

Ang AI ay mahusay sa pagsummarize, paggawa ng draft, pag-extract, at pag-generate ng code — nagpapabilis sa mga analista, hindi nagpapalit sa kanila. Nababigo ito sa multi-step na kalkulasyon, pagpapagkatulad sa iba’t ibang dokumento, mga imahinasyong numero, at mga desisyon na nagtataglay ng paghuhusga na karamihan sa trabaho ng senior analyst. Sa mga cryptocurrency market, may karagdagang disadvantage ang AI dahil sa kakulangan ng training data, real-time na dinamika, at kompleksidad na kaugnay sa protocol.

Ang praktikal na aral para sa mga trader at investor ay simpleng-simple: gamitin ang AI para mabilis ang pananaliksik, ngunit huwag ipagkatiwala ang huling desisyon sa isang modelo na mali sa kalahati ng mga sagot nito. Mag-pair ng mga tool na AI sa mapagkakatiwalaang trading infrastructure — tulad ng spot, futures, at options markets ng KuCoin — at panatilihin ang tao sa proseso ng pagdedesisyon. Hindi nawawala ang analyst noong 2026; ina-upgrade ang analyst.

Madalit na Tanong

Ano ang AI model na kasalukuyang nasa pinakamataas na ranggo sa mga benchmark ng financial analyst?

Ang GPT-5.5 ay nangunguna sa Vals AI Finance Agent v2 benchmark hanggang Mayo 2026, na may halos 52% na akurasya. Ang mga modelo ni Claude at Gemini ay nasa malapit na pagsunod sa hanay ng high-40s hanggang low-50s. Maliit ang pagkakaiba sa pagitan ng tatlong pinakamataas na modelo, at nagbago ang pagkakasunod-sunod sa bawat bagong cycle ng pag-release noong 2025 at 2026.

Nakakalabas ba ang AI hedge funds sa mga fund na pinamamahalaan ng tao?

Walang patuloy na ebidensya na nagpapakita na ang mga AI-only na hedge fund ay mas nakakapag-ibig sa mga fund na pinamamahalaan ng tao sa isang risk-adjusted na batayan. Karamihan sa mga matagumpay na quantitative fund ay gumagamit ng machine learning bilang isang input lamang sa gitna ng marami, kung saan ang mga tao na portfolio manager ang gumagawa ng huling desisyon sa pag-alok. Ang mga puro AI-driven na estratehiya ay nahihirapan sa pagbabago ng regime at mga black-swan event kung saan ang nakaraang data ay may limitadong gabay.

Maaari bang tumpak na ipaghambing ng AI ang mga presyo ng crypto?

Hindi makakapag-predict nang maaasahan ang AI sa mga presyo ng cryptocurrency sa anumang makabuluhang panahon. Ang paggalaw ng presyo ay nakadepende sa macro liquidity, balita tungkol sa regulasyon, on-chain flows, at pagbabago ng sentiment na hindi sumusunod sa pattern-matching. Mas kapaki-pakinabang ang mga tool ng AI sa pagproseso ng impormasyon nang mas mabilis kaysa sa pagpapahula — nakakatulong ito sa mga trader na maintindihan kung ano ang nangyari lamang, hindi kung ano ang mangyayari susunod.

Anong kasanayan ang dapat pangunahin ng mga analista sa pananalapi upang manatiling may kahalagahan?

Dapat magdevelop ang mga analista ng prompt engineering, pag-verify ng output ng AI, at ekspertisya sa larangan na hindi kayang i-replicate ng AI. Ang pagpapalalim sa isang sektor, pagbuo ng sariling mga pinagkukunan ng data, at pagpapalakas ng ugnayan sa mga kliyente ay naglalikha ng mapagkakatiwalaang halaga. Ang mga gawain sa pangkalahatang pag-aaral ay patuloy na naging komodidad; hindi naman ang malalim at tiyak na ekspertisya.

Nakakataas ba ang 52% Vals AI score sa malaking antas noong 2026?

Oo, inaasahang tataas ang marka habang lumalabas ang mga bagong modelo sa buong 2026, ngunit tumitigil ang bilis ng pag-unlad sa pinakamahirap na mga gawain. Batay sa pagkakaiba sa mga resulta ng Vals AI v1 at v2, ang mga frontier model ay nagkakaroon ng halos 8-12 puntos porsyento bawat taon sa mga kumplikadong multi-step na gawain. Ang pagkamit ng produksyon-grade na kumpiyansa sa itaas ng 90% ay malamang ay nasa ilang taon pa ang layo.

Disclaimer: AI technology (powered ng GPT) ang ginamit sa pag-translate ng page na ito para sa convenience mo. Para sa pinaka-accurate na impormasyon, mag-refer sa original na English version.