浪潮席卷金融界
你一定曾经在电视、社交媒体或朋友聚会等场合听过「金融科技」(FinTech) 一词了。究竟这是否只会流行一时的「潮语」呢？未必。愈来愈多人相信，金融科技势将掀起新一轮的数码革命，足以为金融业带来翻天覆地的变化，进而改善我们生活的各个环节。
目前，个人对个人 ( P2P ) 借贷网站已可提供一个平台，帮助借款人与世界各地投资者进行配对，这是一种崭新的融资模式，过程只需几分钟，大幅缩短贷款审核程序，毋须借款人花几星期以至几个月时间向传统银行提交申请。此外，P2P 借贷可降低融资门坎，为有意成为企业家的人开辟了新的融资途径。据国际大行摩根士丹利预测，及至2020 年，美国的网上借贷市场规模将由2015 年的200 亿美元增至1,200 亿美元。在投资管理方面，贝莱德(Black Rock Inc) 和领航(Vanguard Group Inc) 等多家大企业正使用名为「机械理财顾问」(Roboadvisers) 的计算机演算程序，按客户的风险承受意愿自动调整投资组合。有些投资机构已采用人工智能，自动作出交易决定，有些机构甚至开始研究如何让计算机演算程序懂得自动学习。在资本市场上，对于区块链( 也就是支持电子货币比特币的免费数据库) 已引起不少讨论，究竟这种新科技会否取代现时传递资产和货币的方法。区块链亦能简化证券交易、结算及交收的方式。以上种种，无不是我们称之为「金融科技」所带来的新气象。
金融科技带来的其中一项重大变化，就是未来在贷款、保险及选股方面将更倚赖计算机演算程序作出理财决定。人工智能的进步是前述变化的推动元素。虽然人类在直觉和创意思维方面占有优势，可是机器较擅长游走于数据间，在不同变量中找出潜在的联系意义。鉴于数据规模急剧膨胀，计算机在运算方面的优势正逐渐盖过自主思维的不足，这种趋势令机器能在商业决策上发挥更大功用。以下两个例子可说明计算机演算程序在传统财务档案中提取新信息的明显优势。
从财务档案中发掘新信息
我们与科大会计学系两位助理教授黄昊与臧蕴智合作进行了一项研究，运用「单纯贝叶斯分类器」(Naïve Bayes) 的机器学习方法，尝试解决从财务分析师报告的大量文字数据中提取信息的种种挑战。一般来说，分析师报告包含股票推介、盈利预测及目标股价等定量摘要，还有以文字为主的公司详细信息分析。我们的研究显示，分析师报告中的文字论述内容，为投资者提供的信息多于定量摘要中的信息。我们运用「单纯贝叶斯分类器」算法，根据分析师的文字内容，量化他们对上市公司所抱的投资取态，从而提取相关信息。
整体发现，机器可以取代人类处理大量文字，且效率高得多。信息提取过程亦能说明我们进一步了解投资者与各类信息之间的相互作用。有趣的是，我们发现：投资者对负面文字的反应较正面文字强烈，而且，如果内容较着重财务以外的主题、文笔较精简有力，以及同一份报告内表达其他讯息的有效程度较低时，投资者往往会认为该分析报告更加实用。最后，分析师报告内容普遍能预示其后五年的盈利增长。这项研究发掘出首份分析师报告所含信息内容的大型样本，显示计算机算法在财务文件范畴应用的发展潜力。有赖计算机信息处理技术，今后字里行间终于不再隐藏难以察觉、难以提取的信息了。
财务分析师身为信息中介人，职责是诠释公众知悉的信息，或发掘尚未公布的新信息。在另一项研究中，我们尝试将分析师报告的专题内容与企业披露的内容进行比较和对比，量化分析师的两种提供信息角色。为提取这两种财务档案的「主题」，我们采用称之为「潜在狄利克雷分配模型」(Latent Dirichlet Allocation) 的机器学习及自然语言处理研究的主题模型法(topic-modeling methodology)。
利用这个方法，我们能为专题内容( 取自分析师报告及电话会议) 建构新措施，并且辨别分析师发现信息和诠释信息的双重角色。我们发现，分析师确实同时扮演前述两种角色，一是讨论会议内容以外的独有题材，二是诠释来自电话会议的各种题材。此外，我们还发现，每当公司管理层愈刻意回避可影响股价的敏感数据，投资者就愈重视分析师发掘信息的角色；而每当处理电话会议数据的费用增加时，分析师的诠释就愈具价值。
人类无法处理的数据
上述两项研究有一个共通点，就是以计算机算法来提取和量化本来模糊的概念：即是第一项研究中的分析师情绪，以及第二项研究中分析师发掘的信息和诠释。计算机聚集人类无法处理的极大量数据，以提取和量化本来模糊的概念。即使人类可以运用非常有限的观察力了解直觉，但对人类而言，将直觉或知识传递给其他人还是很难。计算机最终将在越来越多情况下胜过人类，其根本原因就是这个运算的限制和人类知识的有限。
不过，金融科技并非免费午餐，算法作出的决定会受异常情况及刻意操纵所影响。2010 年5 月6 日，道琼斯工业平均指数在数分钟内暴跌998.5 点( 约9%)，股市之所以突如其来崩盘，后来得悉是算法交易系统被一位交易员操纵。金融业的科技革新尤其困难，因为过程中很可能影响金融体系的整体安全和稳健性。P2P 借贷和比特币等崭新金融系统面世后，许多监管问题随之而来。现在我们正处于起步阶段，逐步学习如何保护客户和金融体系之余，又不至扼杀创新发展。
香港科技大学商学院信息、商业统计及营运学系助理教授郑嵘
参考文章
刊于《The Accounting Review》89, 6, 2014, 2151-2180，题为《Evidence on the Information Content of Text in Analyst Reports》，作者为黄昊、臧蕴智及郑嵘将刊于《Management Science》，题为《Analyst Information Discovery and Information Interpretation Roles: A Topic Modeling Appraoch》，作者为黄昊、Lehavy, R、臧蕴智及郑嵘