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学者创AI文本分析量化舆情 挖掘投资讯息 洞悉金融先机

分类:自然荟萃  / 时间:2020-07-03 / 作者:
学者创AI文本分析量化舆情 挖掘投资讯息 洞悉金融先机

数行者科技首席执行官龙毅(左)擅长数据挖掘及算法;另一创办人张田余(右),则为中大商学院教授。(黄俊耀摄)

人工智能(AI)的应用,在各行各业愈见普遍。其中在金融市场,本地初创「数行者科技」就以文本分析技术,开发中文内容分析系统,抽取及挖掘新闻报道和评论、公司公告、第三方分析师报告等非结构化资料(Unstructured Data),再转为清晰易明的结构化金融讯息,助科研及金融机构掌握内地股坛动态。

涵盖新闻评论公告报告

数行者科技有4名创办人,其中张田余为中文大学商学院教授,研究範围包括中国资本市场,以及文本分析等人工智能技术在金融市场的应用;身兼首席执行官(CEO)的另一名创办人龙毅,曾于中大从事博士后(Postdoctoral)研究工作,擅长数据挖掘(Data Mining)和算法。

两人接受访问时表示,在互联网和社交媒体世代,金融市场资讯泛滥,而且唾手可得,「但这些数据多以文字方式表达,所以我们想建立系统,以AI和大数据技术,把数据加以分析,将之变得结构化。」

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龙毅提到,公司拟将服务拓至港股市场,但中港两地用语将是挑战。(黄俊耀摄)

他们开发的智能文本分析,将新闻报道、第三方分析报告、「股吧」等网上股票交流平台,甚或社交媒体等舆情作量化评分,分数介乎负1至1之间;分数愈高代表该些报道、报告或评论,对公司的评价愈正面,「我们的AI模型能避免简单地,只靠『风险』、『损失』等负面词,就将『新推出的服务可减少损失,降低风险』这一正面论述判断为负面;亦不会错误地将『ABC公司将加深发展自主电池技术』,判断文章和『深发展』(深圳发展银行)相关。」

张田余强调,系统判断内容是正面与否,是从投资者角度出发,故此「股价急挫」,一般都会被判别为负面内容,哪怕用户本身是沽空机构,抑或涉事公司的竞争对手;「泰国发生洪水」的新闻未必会纳入系统之中,但「泰国发生洪水导致电脑硬碟供应受影响」,由于涉及电脑行业则包括在内。

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张田余强调,系统判断内容是正面与否,是从投资者角度出发。(黄俊耀摄)

上市公司轇轕一目了然

此外,系统亦会为上市公司新闻抽取摘要,同时为内容分类事件(举例:一篇有关新能源车辆被车厂召回的报道,会被归类为「产品异常」),以便用户快速掌握内容的要点。系统亦列出过去4星期有哪些相关文章,并计算出相似度分数,让用户掌握新闻的原创性,以及追蹤该事件的事态发展。

系统又设有A股公司舆情实时监控平台,列出过去24小时内最多新闻报道的内地A股公司,以及最负面(即舆情分数最低)新闻名单;至于公司高层社交关係图谱,就展示不同公司之间千丝万缕的关係,例如A、B两间公司的高层,原来是上海交通大学的同学;C公司的高层在何年曾在D公司任职,或者公司之间的竞争、供应链关係等。

系统自2017年推出以来,已获得清华大学、北京大学、上海交通大学等内地顶尖学府採购。去年亦拓展至金融机构市场,有多间内地大型券商试用服务。服务主要以应用程式介面(API)方式执行,可对接用户自家交易系统。没有对接自家交易系统的用户(例如学术机构),则须自行登入系统获取所需资讯。

目前系统仅覆盖有关A股上市公司的新闻和讯息,新闻来源包括内地和本港媒体,「但关注A股市场的,始终是国内媒体多一点。」龙毅指出,系统是客观的金融讯息工具,不会为用户提供投资意见。

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舆情实时监控平台,列出过去二十四小时内最多新闻报道的内地A股公司,以及最负面新闻名单。(黄俊耀摄)

服务将延伸至港股

二人坦言,外国早有平台以文本分析技术,处理金融市场讯息;但内地却缺乏一个中文内容分析系统,能针对中文资讯为主的A股市场,「中文相对难分析,因为有分词的概念,就好像『能穿多少穿多少』这句话,其实可以有两个意思,看你怎样解读。」

龙毅透露,公司正準备将服务延伸至港股市场,文字差异亦是箇中挑战之一,「不是繁简体字的问题,而是大家用语亦不同,例如香港惯用『看淡』,内地则用『看空』。」

至于公司的收入来源,则以用户订阅年费为主,收费按照企业客户要求而定。二人表示,公司正致力寻找新客源,在早前举行的「中大创业日」,亦接触了一些潜在客户及投资者。

虽然系统现时针对A股市场,但公司仍以香港作根据地,为服务延伸至港股做準备。龙毅看重香港具人才优势:「虽然内地亦有很多人才,但从事AI、文本及数据分析的公司更多,争夺人才的竞争因而更大。」

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公司高管社交关係图谱,展示不同公司之间千丝万缕的关係。(黄俊耀摄)

採访、撰文:陈子健

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