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Artificial intelligence in financial forecasting : assessing its impact on decision-making

datacite.subject.fosCiências Sociais::Economia e Gestãopt_PT
dc.contributor.advisorRajsingh, Peter V.
dc.contributor.authorRösler, Franz Sebastian
dc.date.accessioned2025-01-24T10:07:29Z
dc.date.embargo2026-01-24
dc.date.issued2024-10-18
dc.date.submitted2024-09-12
dc.description.abstractThis thesis explores how Artificial Intelligence (AI) can enhance decision-making in financial forecasting. The research conducted aims to bridge the gap between the theoretical potential of AI and its practical application. For this purpose, a mixed-methods approach was applied that included expert interviews, a quantitative survey, and the review of literature. Additionally, the management theories Disruptive Innovation, the Technology Acceptance Model (TAM), and Prospect Theory were applied throughout the data collection and analysis. Findings from experts, the survey, and the literature indicated that AI improves decision-making by providing more accurate and efficient predictions. However, challenges such as the transparency and interpretability of AI-based predictions affect their trustworthiness. Trustworthiness itself emerged as a further critical factor during the research. A notable tradeoff between model accuracy and explainability was identified. Which suggested the need for a more balanced approach in AI implementation. In this context, trust in AI tools is significantly influenced by transparency and explainability, which play a critical role in fostering user confidence. AI's potential to disrupt traditional forecasting practices showed significance, but concerns about bias remain as potential barriers to full adoption.pt_PT
dc.description.abstractEsta tese explora como a Inteligência Artificial (IA) pode melhorar a tomada de decisões na previsão financeira. A investigação realizada procura fazer a ponte entre o potencial teórico da IA e a sua aplicação prática. Neste sentido, foram utilizados diversos métodos, nomeadamente entrevistas a especialistas, um inquérito quantitativo e a revisão de literatura. Adicionalmente, as teorias de gestão Inovação Disruptiva, o Modelo de Aceitação de Tecnologia (MAT) e a Teoria da Perspetiva foram aplicadas ao longo da recolha e análise de dados. Os resultados dos especialistas, do inquérito e da literatura indicaram que a IA melhora a tomada de decisões ao fornecer previsões mais precisas e eficientes. No entanto, desafios como a transparência e a interpretabilidade das previsões baseadas em IA afetam a sua fiabilidade. A fiabilidade em si surgiu como um fator crítico adicional durante a investigação. Foi identificado um notável compromisso entre a precisão do modelo e a explicabilidade. Isto evidenciou a necessidade de uma abordagem mais equilibrada na implementação da IA. Neste contexto, a confiança nas ferramentas de IA é significativamente influenciada pela transparência e explicabilidade, que desempenham um papel crítico na promoção da confiança do utilizador. O potencial da IA para perturbar as práticas tradicionais de previsão mostrou-se significativo, mas as preocupações sobre o enviesamento permanecem como potenciais barreiras à adoção plena.pt_PT
dc.identifier.tid203731450pt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.14/47894
dc.language.isoengpt_PT
dc.subjectArtificial intelligencept_PT
dc.subjectFinancial forecastingpt_PT
dc.subjectDecision-makingpt_PT
dc.subjectTransparencypt_PT
dc.subjectTrustworthinesspt_PT
dc.subjectGenerative AIpt_PT
dc.subjectInteligência artificialpt_PT
dc.subjectPrevisão financeirapt_PT
dc.subjectTomada de decisãopt_PT
dc.subjectTransparênciapt_PT
dc.subjectFidedignidadept_PT
dc.subjectIA generativapt_PT
dc.titleArtificial intelligence in financial forecasting : assessing its impact on decision-makingpt_PT
dc.title.alternativeInteligência artificial na previsão financeira : avaliação do seu impacto na tomada de decisõespt_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsembargoedAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT
thesis.degree.nameMestrado em Gestão e Administração de Empresaspt_PT

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