“FINTECH - Reshaping the Future of Finance Services”

112 113 途也愈來愈廣泛，因此，我們可否利用 AI 算法，更精準地捕捉到企業 高管在財報電話會議上所講說話的微妙之處？若依賴分析師，則分析師 必須對該公司所經營的行業、公司營運、以至這家企業高層說話的風格 十分了解，才能夠有把握洞悉種種訊息背後的含意。 然而，個別分析師一般只專注分析幾家公司，所注專公司以外的企業， 往往並無深入認識，故而無法廣泛地進行分析和參詳。對一家具規模 的投資基金來說，因所覆蓋的股份很多，對 A、B 是兩家不同行業的公 司，通常也是由不同的分析師鑽研，在會議上進行提問和答案參詳，故 此，評價常常受到分析師主觀風格的影響，就很難做出精確的客觀程度 比較。並且，分析師報告和推薦存在若干小時甚至更久的時滯，這使得 不具備深度行業知識而依賴分析師解讀的個人投資者進一步處於資訊劣 勢。在這種情況下，AI 演算法便有其獨特的「用武之地」。 破譯高管答話玄機 很顯然，在財報電話會議上，面對查根究柢式的提問，企業高層難免感 受高壓。對於尖銳和對自身不利的敏感問題，他們往往不願意披露信 息，故而回答便會「言不由衷」，以不同的回答方式來加以掩飾。 很顯然，AI 算法可以同時分析很多次的會議和答話，亦即利用 AI 算法， 破譯企業管理高層答話的玄機，究竟答話是否圓滑、模棱兩可、問與答 有多少相關？當提問很尖銳時，高管可能採取三種方式回答，一、偷樑 換柱，暗中改換問題的概念和內涵，蒙混過關；二、轉移視線，說了很 多與提問答案不相關的東西，甚至說一大堆對己方有利的話，只三言兩 語，把公司表現差強人意的地方輕描淡寫，一筆帶過；三，索性避而不 答，「不予置評」。可以看到，「言不由衷」的回答充滿迴避 (evasive) 和思想欠流暢 (incoherent) 成份。 看深一層，分析師和企業高層的提問和回答，我們可把這些對話化成 可量度的數據，利用 AI 從中提取具有財務價值的信息，這是金融科技 (FinTech) 的一個新研究領域。筆者和幾位研究團隊成員，開發了兩種 人工智能的測量方法，用於量化財報電話會議的紀錄文本中，高管回答 的「迴避」和「思想欠流暢」程度。 我們利用 2011 年至 2015 年間，標準普爾 500 指數成份股公司的財 報電話會議的文本數據，發現「迴避」和「思想欠流暢」的答話，都 能顯著預測企業未來的績效，特別是「迴避」行為，更能引起股價短 期下滑 ( 讀者可參考我們的研究論文－ Listening Between the Lines? Decipher Earnings Calls with Artificial Intelligence )。換言之，我們把 人工智能技術和資產定價結合起來，筆者相信，由於人工智能技術的快 速發展，這一方向可能會產生很大影響。 在香港市場，我們同樣可以利用 AI 這種算法技術，對企業的未來收益 進行評估，推斷其股票價值。 人工智能機遇與挑戰