Come le macchine stanno cambiando il modo in cui le aziende parlano

0
58

Chiunque sia mai stato in una chiamata sugli utili sa che i dirigenti dell'azienda tendono già a guardare il mondo attraverso occhiali color rosa, ma un nuovo studio condotto da ricercatori di economia e apprendimento automatico afferma che le cose stanno peggiorando, grazie all'apprendimento automatico. L'analisi ha rilevato che le aziende stanno adattando il loro linguaggio nelle previsioni, nei documenti normativi SEC e nelle chiamate agli utili a causa della proliferazione dell'IA utilizzata per analizzare e ricavare segnali dalle parole che usano. In altre parole: le aziende stanno iniziando a cambiare il modo in cui parlano perché sanno che le macchine stanno ascoltando.

Forme di elaborazione del linguaggio naturale vengono utilizzate per analizzare ed elaborare il testo nei documenti finanziari che le società sono tenute a presentare alla SEC. Gli strumenti di apprendimento automatico sono quindi in grado di fare cose come riassumere il testo o determinare se il linguaggio utilizzato è positivo, neutro o negativo. I segnali forniti da questi strumenti vengono utilizzati per informare le decisioni prese da consulenti, analisti e investitori. I download delle macchine sono associati a un trading più veloce dopo la pubblicazione di un deposito SEC.

Questa tendenza ha implicazioni per il settore finanziario e l'economia, poiché sempre più aziende cambiano il loro linguaggio nel tentativo di influenzare i rapporti sull'apprendimento automatico. Un documento che descrive dettagliatamente l'analisi, originariamente pubblicato in ottobre dai ricercatori della Columbia University e del J. Mack Robinson College of Business della Georgia State University, è stato evidenziato nella sintesi del National Bureau of Economic Research (NBER) di questo mese. L'autore principale Sean Cao studia come il deep learning può essere applicato alla contabilità aziendale e ai dati divulgativi.

“Sempre più aziende si rendono conto che il pubblico di destinazione delle loro comunicazioni obbligatorie e volontarie non è più costituito solo da analisti umani e investitori. Una quantità sostanziale di acquisto e vendita di azioni [is] innescato da raccomandazioni formulate da robot e algoritmi che elaborano le informazioni con strumenti di apprendimento automatico e kit di elaborazione del linguaggio naturale ", si legge nel documento. "L'evidenza aneddotica suggerisce che i dirigenti sono diventati consapevoli che i loro schemi di linguaggio ed emozioni, valutati da persone o software, influenzano la loro valutazione da parte di investitori e analisti".

I ricercatori hanno esaminato quasi 360.000 documenti depositati alla SEC tra il 2003 e il 2016. In quel periodo di tempo, i download di documenti normativi dallo strumento EDGAR (Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval) della SEC sono aumentati da circa 360.000 download di file a tutti i download nel 2003 al 78% nel 2016.

Uno studio del 2011 ha concluso che la maggior parte delle parole identificate come negative da un dizionario di Harvard non sono effettivamente considerate negative in un contesto finanziario. Lo studio includeva anche elenchi di parole negative utilizzate nei documenti 10-K. Dopo il rilascio di tale elenco, i ricercatori hanno scoperto che le aziende di download di macchine ad alto volume hanno iniziato a cambiare il loro comportamento e a utilizzare meno parole negative.

In generale, il mercato azionario risponde in modo più positivo alle divulgazioni con meno parole negative o forti parole modali.

"Poiché sempre più investitori utilizzano strumenti di intelligenza artificiale come l'elaborazione del linguaggio naturale e le analisi del sentiment, ipotizziamo che le aziende adattino il modo in cui parlano per comunicare in modo efficace e prevedibile", si legge nel documento. "Se i manager sono consapevoli che i loro documenti di divulgazione potrebbero essere analizzati dalle macchine, allora dovrebbero anche aspettarsi che i loro lettori di macchine possano utilizzare anche analizzatori vocali per estrarre segnali da schemi vocali ed emozioni contenuti nei discorsi dei manager".

Uno studio pubblicato all'inizio di quest'anno dai ricercatori della Yale University ha utilizzato l'apprendimento automatico per analizzare i video delle presentazioni delle startup e ha scoperto che "le presentazioni positive (ovvero appassionate, calde) aumentano le probabilità di finanziamento". E un altro studio dell'inizio di quest'anno (di Crane, Crotty e Umar) ha mostrato che gli hedge fund che utilizzano macchine per automatizzare i download di documenti aziendali hanno prestazioni migliori di quelli che non lo fanno.

In altre applicazioni al centro dell'IA e delle decisioni degli investitori, lo scorso anno InReach Ventures ha lanciato un fondo da 60 milioni di dollari che utilizza l'IA come parte del suo processo di valutazione delle startup.

VentureBeat

La missione di VentureBeat è quella di essere una piazza cittadina digitale per i responsabili delle decisioni tecniche per acquisire conoscenze sulla tecnologia trasformativa e sulle transazioni.

Il nostro sito fornisce informazioni essenziali sulle tecnologie e strategie dei dati per guidarti mentre guidi le tue organizzazioni. Ti invitiamo a diventare un membro della nostra community, per accedere a:

  • informazioni aggiornate sugli argomenti di tuo interesse,
  • le nostre newsletter
  • contenuti gated leader di pensiero e accesso scontato ai nostri eventi preziosi, come Transform
  • funzionalità di rete e altro ancora.

Diventare socio