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AI體驗從財報開始

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儘管筆者多次強調,人工智能(AI)和大數據模型,在未來很長的一段時間内,無法取代絕大部分行業的工作,人類主觀判斷在很多關鍵位置,往往不是程式能解決的。然而,隨著技術應用愈來愈多,作為人類的輔助工具,AI已經發揮了不錯的效果。

又進入了財報季,今次筆者和過往不同的是,嘗試了用AI協助整理多間公司的財務數據,發現效果遠遠超乎預期,本週專欄想深入地和讀者分享。
對於一份財報,無論中文或英文,動則上百頁甚至數百頁,儘管關鍵的信息只有數十頁,仔細看一次,往往也需要花費半小時至一小時(取決於業務複雜程度和對公司的跟蹤認識)。
加上管理層的電話會議錄音(大約一小時),和過往的業績比較(半小時),資深的研究員往往需要花上兩小時,甚至更多的時間,才能較為深刻地掌握數據和業績變化。

方便研究員抓緊重點

以互聯網行業研究為例,中美上市的互聯網企業覆蓋數目絕對超過100間,業績不少撞期在同一日發布,儘管估值模型中相關數據的錄入,往往可以由初級研究員或助理協助,除非是有特別業務來往;否則,再資深的分析師,也只可以重點觀察龍頭或有持倉的公司。

而且,在頻繁加班和思考之下,出錯在所難免,第一手觀點判斷也有可能不夠深刻。
然而,試用了幾款AI產品,筆者只需要將財報文檔上傳,系統就可以自動將財報的核心要點歸納出來。
同時在適當的調試後,企業過往數年,同業的比較,乃至整體行業的平均數和中值,都可以用表格的形式輸出,大大方便了研究員抓緊重點和有一個整體的概念。
在查看關鍵數據時,也不用打開對應文檔搜索關鍵字,只需要在系統輸入相關問題;則可以抓取財報的解答和關鍵内容,體驗感獲得了急速的提升。
可以說,通過調試後的AI系統,在財報數據整理方面,比筆者過往10年請的任何一個實習生都要高效,可以替代兩個甚至更多人力。

當然,AI也有不少限制,例如一開始系統往往不能理解指令的含義,筆者花費了逾五小時,去調試出錯的數據,才讓的出來的結果符合要求。
對於某些數據發生異常,AI也不會嘗試理解和解讀,尤其是「魔鬼細節」,AI絕大部分都會忽略。
但不可否認的是,作為輔助工具,AI在補抓主要數據時表現出色。
筆者並不認為初級研究員或新聞記者的工作會被AI取代,但毫無疑問,日後新入行的員工,使用AI提升效率,相信會是必備技能。

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撰文:經一編輯部圖片來源:資料圖片