Eine neue Studie zeigt, wie KI-Modelle in den CFA-Prüfungen abschneiden und welche Herausforderungen bestehen.
In Kürze
- Gemini 3.0 Pro erzielt 97,6% in der ersten Prüfungsstufe
- GPT-5 führt in der Anwendung mit 94,3%
- Ethische Fragestellungen bleiben problematisch
Neue Studie zu KI-Modellen und CFA-Prüfungen
Eine neue Studie hat spannende Ergebnisse zu den neuesten KI-Modellen und deren Fähigkeit, die anspruchsvollen Prüfungen für den Chartered Financial Analyst (CFA) zu bestehen, geliefert. Diese Zertifizierung gilt als eine der schwierigsten im Finanzbereich und testet alles von grundlegenden Kenntnissen bis hin zu komplexen Portfoliokonstruktionen. Während frühere Modelle wie ChatGPT und GPT-4 noch Schwierigkeiten hatten, alle Prüfungsstufen zu meistern, zeigen die aktuellen großen Sprachmodelle wie Gemini 3.0 Pro und GPT-5 beeindruckende Fortschritte.
Leistungen der neuen KI-Modelle
- Gemini 3.0 Pro hat in der ersten Prüfungsstufe, die hauptsächlich aus Multiple-Choice-Fragen besteht, eine Trefferquote von 97,6 Prozent erzielt.
- In der nächsthöheren Stufe, die sich mit Anwendung und Analyse beschäftigt, führt GPT-5 mit 94,3 Prozent.
- Die anspruchsvollste Stufe, die sowohl Multiple-Choice-Fragen als auch offene Antworten kombiniert, wird von Gemini 2.5 Pro und Gemini 3.0 Pro dominiert.
Herausforderungen bei ethischen Fragestellungen
Trotz dieser Erfolge zeigt die Studie, dass es bei ethischen Fragestellungen nach wie vor eine hohe Fehlerquote gibt. Dies deutet darauf hin, dass KI-Modelle in Bereichen, die menschliches Urteilsvermögen erfordern, noch Schwächen aufweisen. Zudem wird darauf hingewiesen, dass die Prüfungsresultate nicht automatisch bedeuten, dass KI die tägliche Arbeit eines Finanzanalysten übernehmen kann. Besonders in Kontexten, die über reines theoretisches Wissen hinausgehen, gibt es nach wie vor Herausforderungen.
Integration von KI in den Finanzsektor
Die rasante Entwicklung der KI-Modelle verdeutlicht, wie schnell sich deren Fähigkeiten in speziellen Bereichen verbessern können. Dies könnte für die Integration dieser Technologien in den Arbeitsalltag von großer Bedeutung sein. Ein zentraler Aspekt wird sein, wie das neu erworbene Wissen sinnvoll in den Finanzsektor eingegliedert werden kann.
Quellen
- Quelle: Columbia University, Rensselaer Polytechnic Institute, University of North Carolina
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
