収益に関する電話を受けたことがある人なら誰でも、会社の幹部はすでにバラ色のメガネを通して世界を見る傾向があることを知っていますが、経済学と機械学習の研究者による新しい研究では、機械学習のおかげで状況は悪化していると述べています。 分析の結果、企業は、使用する単語の分析と派生に使用されるAIの急増により、予測、SEC規制当局への提出、収益の呼びかけに言語を適応させていることがわかりました。 言い換えれば、企業は、マシンがリッスンしていることを知っているため、話し方を変え始めています。

自然言語処理の形式は、企業がSECに提出する必要のある財務書類のテキストを解析および処理するために使用されます。 機械学習ツールは、テキストを要約したり、使用されている言語がポジティブ、ニュートラル、ネガティブのいずれであるかを判断したりすることができます。 これらのツールが提供するシグナルは、アドバイザー、アナリスト、投資家が下す意思決定に情報を提供するために使用されます。 マシンのダウンロードは、SECファイリングが投稿された後のより速い取引に関連付けられています。

機械学習レポートに影響を与えるために言語を変更する企業が増えるにつれ、この傾向は金融業界と経済に影響を及ぼします。 A 分析の詳細を記した論文は、もともとコロンビア大学とジョージア州立大学のJ. Mack Robinson College of Businessの研究者によってXNUMX月に発行されたもので、今月の全米経済研究所（NBER）のダイジェストで取り上げられました。 筆頭著者のSeanCaoは、ディープラーニングを企業の会計および開示データにどのように適用できるかを研究しています。

「ますます多くの企業が、義務的かつ自発的な開示の対象者がもはや人間のアナリストと投資家だけで構成されていないことを認識しています。 株式の大量の売買は、機械学習ツールと自然言語処理キットを使用して情報を処理するロボットとアルゴリズムによる推奨によって引き起こされます」と同紙は述べています。 「事例証拠は、経営幹部が、人間またはソフトウェアによって評価された彼らのスピーチパターンと感情が投資家とアナリストによる彼らの評価に影響を与えることに気づいたことを示唆しています。」

研究者は、360,000年から2003年の間に約2016件のSECファイリングを調査しました。その期間中、SECの電子データ収集、分析、および取得（EDGAR）ツールからの規制ファイリングのダウンロードは、約360,000万件のファイリングダウンロードから165億39万件に増加し、2003％から増加しました。 78年のすべてのダウンロードから2016年のXNUMX％。

A 2011研究 ハーバード大学の辞書で否定的と特定された単語の大部分は、経済的な文脈では実際には否定的とは見なされていないと結論付けました。 その研究には、10-Kファイリングで使用された否定的な単語のリストも含まれていました。 そのリストのリリース後、研究者は、マシンのダウンロード率の高い企業が行動を変え始め、否定的な言葉を少なくし始めたことを発見しました。

一般的に、株式市場は、否定的な言葉や強いモーダルな言葉が少なく、開示に対してより積極的に反応します。

「ますます多くの投資家が自然言語処理や感情分析などのAIツールを使用するにつれて、企業は効果的かつ予測可能なコミュニケーションを行うために話し方を調整すると仮定しています」と同紙は述べています。 「マネージャーは、開示文書がマシンによって解析される可能性があることを認識している場合は、マシンリーダーが音声アナライザーを使用してマネージャーのスピーチに含まれる音声パターンや感情から信号を抽出している可能性があることも期待する必要があります。」

A 今年初めに発表された研究 イェール大学の研究者は、機械学習を使用してスタートアップピッチの動画を分析し、「ポジティブな（つまり、情熱的で温かい）ピッチが資金調達の可能性を高める」ことを発見しました。 また、今年初めの別の調査（Crane、Crotty、およびUmarによる）では、マシンを使用して企業のファイリングのダウンロードを自動化するヘッジファンドのパフォーマンスが、そうでないものよりも優れていることが示されました。

AIと投資家の決定の軌跡での他のアプリケーションでは、昨年 InReachVenturesは60万ドルのファンドを立ち上げました スタートアップを評価するプロセスの一部としてAIを使用します。