Yi Cao, Long Chen, Jennifer Wu Tucker & Chi Wan 几位学者合作在会计学顶刊Review of Accounting Studies发表了一篇题为“Can generative AI help identify peer firms?”的文章。主要讨论了实证验证生成式AI能有效识别同业公司（尤其对大企业），其效果优于传统方法（如年报分析或行业分类），并在投资对标与学术研究中具有应用价值。
摘要
我们评估生成式 AI 执行重要任务的能力，即识别产品市场竞争对手（“同行”）。我们发现，机器生成的对等体与人类专家识别的对等体以及已建立的对等体识别系统识别的对等体高度重叠。机器生成的同行与重点公司在下一年的股票回报、销售额增长和毛利率方面具有高度相关性。这种相关性比通过分析年度报告中业务描述的相似性或使用重点公司的 SIC 行业成员来识别同行得出的相关性更强。机器生成的对等体之间也表现出比通过两个替代系统识别的对等体更高的同质性。我们在两种情况下证明了机器生成的同行的有用性：（1） 投资者的薪酬基准和 （2） 研究人员的假设检验。总体而言，我们的研究结果表明，生成式 AI 可以很好地识别同行公司，尤其是对于大公司。
文献来源：
Cao Y, Chen L, Tucker J W, et al. Can generative AI help identify peer firms?[J]. Review of Accounting Studies, 2025: 1-43.