أظهرت النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة مثل ChatGPT وGPT-4 قدرات استثنائية كنماذج عامة، حيث حققت أداءً متقدماً على مستوى الحد الأقصى في مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مع الحاجة إلى تكييف ضئيل أو لا حاجة له. ما مدى فعالية هذه النماذج في المجال المالي؟ إن فهم هذا السؤال الأساسي سيكون له تأثير كبير على العديد من المهام التحليلية المالية اللاحقة. في هذا البحث، نقوم بدراسة تجريبية ونقدم أدلة تجريبية حول أداء هذه النماذج في مجموعة متنوعة من المشكلات التحليلية النصية المالية، باستخدام ثمانية مجموعات بيانات معيارية من خمس فئات من المهام. نُبرز كل من المزايا والقيود الحالية للنماذج من خلال مقارنتها بالطرق المُعدّلة بدقة (fine-tuned) التي تُعدّ من أفضل الأداءات، وكذلك النماذج المُدرّبة مسبقًا الخاصة بالقطاع المالي التي تم إصدارها مؤخرًا. نأمل أن يُسهم هذا البحث في فهم أفضل لقدرات النماذج الحالية في المجال المالي، ويساعد في دفع عجلة التحسينات المستقبلية.