浪潮席捲金融界
你一定曾經在電視、社交媒體或朋友聚會等場合聽過「金融科技」(FinTech) 一詞了。究竟這是否只會流行一時的「潮語」呢？未必。愈來愈多人相信，金融科技勢將掀起新一輪的數碼革命，足以為金融業帶來翻天覆地的變化，進而改善我們生活的各個環節。
目前，個人對個人 ( P2P ) 借貸網站已可提供一個平臺，幫助借款人與世界各地投資者進行配對，這是一種嶄新的融資模式，過程只需幾分鐘，大幅縮短貸款審核程式，毋須借款人花幾星期以至幾個月時間向傳統銀行提交申請。此外，P2P 借貸可降低融資門檻，為有意成為企業家的人開闢了新的融資途徑。據國際大行摩根士丹利預測，及至2020 年，美國的網上借貸市場規模將由
2015 年的200 億美元增至1,200 億美元。在投資管理方面，貝萊德(Black Rock Inc) 和領航(Vanguard Group Inc) 等多家大企業正使用名為「機械理財顧問」(Roboadvisers) 的電腦演算程式，按客戶的風險承受意願自動調整投資組合。有些投資機構已採用人工智能，自動作出交易決定，有些機構甚至開始研究如何讓電腦演算程式懂得自動學習。在資本市場上，對於區塊鏈( 也就是
支持電子錢比特幣的免費資料庫) 已引起不少討論，究竟這種新科技會否取代現時傳遞資產和貨幣的方法。區塊鏈亦能簡化證券交易、結算及交收的方式。以上種種，無不是我們稱之為「金融科技」所帶來的新氣象。
金融科技帶來的其中一項重大變化，就是未來在貸款、保險及選股方面將更倚賴電腦演算程式作出理財決定。人工智慧的進步是前述變化的推動元素。雖然人類在直覺和創意思維方面佔有優勢，可是機器較擅長游走於數據間，在不同變數中找出潛在的聯繫意義。鑒於數據規模急劇膨脹，電腦在運算方面的優勢正逐漸蓋過自主思維的不足，這種趨勢令機器能在商業決策上發揮更大功用。以下兩個例子可說明電腦演算程式在傳統財務檔案中提取新資訊的明顯優勢。
從財務檔案中發掘新資訊
我們與科大會計學系兩位助理教授黃昊與臧蘊智合作進行了一項研究，運用「單純貝葉斯分類器」(Naïve Bayes) 的機器學習方法，嘗試解決從財務分析師報告的大量文字資料中提取資訊的種種挑戰。一般來說，分析師報告包含股票推介、盈利預測及目標股價等定量摘要，還有以文字為主的公司詳細資訊分析。我們的研究顯示，分析師報告中的文字論述內容，為投資者提供的資訊多於定量摘要中的資訊。我們運用「單純貝葉斯分類器」演算法，根據分析師的文字內容，量化他們對上市公司所抱的投資取態，從而提取相關資訊。
整體發現，機器可以取代人類處理大量文字，且效率高得多。資訊提取過程亦能說明我們進一步瞭解投資者與各類資訊之間的相互作用。有趣的是，我們發現：投資者對負面文字的反應較正面文字強烈，而且，如果內容較著重財務以外的主題、文筆較精簡有力，以及同一份報告內表達其他訊息的有效程度較低時，投資者往往會認為該分析報告更加實用。最後，分析師報告內容普遍能預示其後五年的盈利增長。這項研究發掘出首份分析師報告所含資訊內容的大型樣本，顯示電腦演算法在財務檔範疇應用的發展潛力。有賴電腦資訊處理技術，今後字裡行間終於不再隱藏難以察覺、難以提取的資訊了。
財務分析師身為資訊仲介人，職責是詮釋公眾知悉的資訊，或發掘尚未公佈的新資訊。在另一項研究中，我們嘗試將分析師報告的專題內容與企業披露的內容進行比較和對比，量化分析師的兩種提供資訊角色。為提取這兩種財務檔案的「主題」，我們採用稱之為「潛在狄利克雷分配模型」(Latent Dirichlet Allocation) 的機器學習及自然語言處理研究的主題模型法(topic-modeling methodology)。
利用這個方法，我們能為專題內容( 取自分析師報告及電話會議) 建構新措施，並且辨別分析師發現資訊和詮釋資訊的雙重角色。我們發現，分析師確實同時扮演前述兩種角色，一是討論會議內容以外的獨有題材，二是詮釋來自電話會議的各種題材。此外，我們還發現，每當公司管理層愈刻意迴避可影響股價的敏感性資料，投資者就愈重視分析師發掘資訊的角色；而每當處理電話會議資料的費用增加時，分析師的詮釋就愈具價值。
人類無法處理的資料
上述兩項研究有一個共通點，就是以電腦演算法來提取和量化本來模糊的概念：即是第一項研究中的分析師情緒，以及第二項研究中分析師發掘的資訊和詮釋。電腦聚集人類無法處理的極大量資料，以提取和量化本來模糊的概念。即使人類可以運用非常有限的觀察力瞭解直覺，但對人類而言，將直覺或知識傳遞給其他人還是很難。電腦最終將在越來越多情況下勝過人類，其根本原因就是這個運算的限制和人類知識的有限。
不過，金融科技並非免費午餐，演算法作出的決定會受異常情況及刻意操縱所影響。2010 年5 月6 日，道瓊斯工業平均指數在數分鐘內暴跌998.5 點( 約9%)，股市之所以突如其來崩盤，後來得悉是演算法交易系統被一位交易員操縱。金融業的科技革新尤其困難，因為過程中很可能影響金融體系的整體安全和穩健性。P2P 借貸和比特幣等嶄新金融系統面世後，許多監管問題隨之而來。現在我們正處於起步階段，逐步學習如何保護客戶和金融體系之餘，又不至扼殺創新發展。
香港科技大學商學院資訊、商業統計及營運學系助理教授鄭嶸
參考文章
刊於《The Accounting Review》89, 6, 2014, 2151-2180，題為《Evidence on the Information Content of Text in Analyst Reports》，作者為黃昊、臧蘊智及鄭嶸將刊於《Management Science》，題為《Analyst Information Discovery and Information Interpretation Roles: A Topic Modeling Appraoch》，作者為黃昊、Lehavy, R、臧蘊智及鄭嶸