金融AI分析系统还有很大的发展空间,如果纳入金融领域中的其他数据,包括未来元宇宙中的各种金融数据,它的分析能力势必将更精准也更精专,届时或许可用来预测股市趋势与股价,也可助投资者做决策。
政府公布了总值3321亿令吉的2022年财政预算案,被疫情打击得奄奄一息的国人,大概是五味杂陈与有苦难言吧?财政部长当然是按照精心策划的稿子宣读这项大马史上最大的财政预算案,因此,很多细节还有待厘清。
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然而,喜欢即兴发言的国际上市公司CEO们,就没有如此冷淡的市场反应了,因为这些CEO的随意发言,被数家投资机构利用AI演算法及机器学习挖掘出比财务报告更多的隐藏讯息,使得这些投资机构在竞争市场上取得更大优势。
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一般上,顶级投资机构都把上市公司的财务报告分析得通天透地了,很难从中榨取更多价值以便用于投资策略中。这些投资机构用AI演算法对比CEO发言稿中选择的字词和说话时的语气,分析出了口不对心的地方。他们的AI演算法关注CEO发言的语调、节奏和重音,再结合自然语言处理(Natural Language Processing)技术与文字转录版本作对比,找出口头和字面表述不一致的部分,而且CEO即兴发言太容易暴露心理状态进而影响股价表现,逼得越来越多CEO读稿发言了。
据网媒报道,日本野村证券利用NLP技术统计及分析了2014年以来公司高管在电话会议上语言的复杂程度和股价的关系,结果是使用简单措辞的公司股价要比复杂措辞的高出6%。另一方面,美国银行也利用电话会议中出现的词汇来预测公司债券违约率。他们的AI模型验证了“削减成本”、“烧钱”这样的词与公司未来违约行为高度相关。
这些AI系统的开发与营运成本高达数百万美元,普通小投资机构大概都用不起。其实,市场上早前爆红过一阵子的金融科技(FinTech)科技供应商,也有卖分析服务。大投资机构采用AI系统是否赚到钱,基于商业机密理由而不对外公布。
业者表示,金融NLP的最大问题是数据采样数量不足,因此,分析系统必须大量收集金融财经新闻、电话会议纪录、金融演说文稿等,以便训练出效果更好的语言模型。当然,现有的AI分析系统依然有待改善,因此,至今为止,这类AI分析系统,还不能用来预测股价。
金融AI分析系统还有很大的发展空间,如果纳入金融领域中的其他数据,包括未来元宇宙中的各种金融数据,它的分析能力势必将更精准也更精专,届时或许可用来预测股市趋势与股价,也可助投资者做决策。
资讯工艺发展日新月异,金融科创界必然跑在最前面。但是,科技与技术并非局限于单一领域,类似的AI演算法及分析工具,也许可以应用在其他领域,譬如学术界、文艺界,甚至政治界。未来或可分析出政治候选人是否口是心非地对选民作出不会实现的拜票承诺?
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