李昱龍|AI探出機密，CEO不敢再即興發言？

一般上，頂級投資機構都把上市公司的財務報告分析得通天透地了，很難從中榨取更多價值以便用於投資策略中。這些投資機構用AI演算法對比CEO發言稿中選擇的字詞和說話時的語氣，分析出了口不對心的地方。他們的AI演算法關注CEO發言的語調、節奏和重音，再結合自然語言處理（Natural Language Processing）技術與文字轉錄版本作對比，找出口頭和字面表述不一致的部分，而且CEO即興發言太容易暴露心理狀態進而影響股價表現，逼得越來越多CEO讀稿發言了。

據網媒報道，日本野村證券利用NLP技術統計及分析了2014年以來公司高管在電話會議上語言的複雜程度和股價的關係，結果是使用簡單措辭的公司股價要比複雜措辭的高出6%。另一方面，美國銀行也利用電話會議中出現的詞彙來預測公司債券違約率。他們的AI模型驗證了“削減成本”、“燒錢”這樣的詞與公司未來違約行為高度相關。

這些AI系統的開發與營運成本高達數百萬美元，普通小投資機構大概都用不起。其實，市場上早前爆紅過一陣子的金融科技（FinTech）科技供應商，也有賣分析服務。大投資機構採用AI系統是否賺到錢，基於商業機密理由而不對外公佈。

業者表示，金融NLP的最大問題是數據採樣數量不足，因此，分析系統必須大量收集金融財經新聞、電話會議紀錄、金融演說文稿等，以便訓練出效果更好的語言模型。當然，現有的AI分析系統依然有待改善，因此，至今為止，這類AI分析系統，還不能用來預測股價。

金融AI分析系統還有很大的發展空間，如果納入金融領域中的其他數據，包括未來元宇宙中的各種金融數據，它的分析能力勢必將更精準也更精專，屆時或許可用來預測股市趨勢與股價，也可助投資者做決策。

資訊工藝發展日新月異，金融科創界必然跑在最前面。但是，科技與技術並非侷限於單一領域，類似的AI演算法及分析工具，也許可以應用在其他領域，譬如學術界、文藝界，甚至政治界。未來或可分析出政治候選人是否口是心非地對選民作出不會實現的拜票承諾？