Tech Tool一个资产经理正在使用不诚实的雪貂

根据文本分析公司Fintext，根据文本分析公司Fintext，探讨了在包括美国世纪投资等公司的方式，寻求流行病的不确定性的资产管理人员可能会很好地转向自然语言。

在最近的一篇论文中，融资公司使用机器学习应用程序的方式，Fintext表示，美国世纪试图在公司季度收益期间检测管理语言的欺骗。其情绪模型检查遗漏重要披露，旋转，混淆和责备。

根据本文的情况，诸如酒精资产管理，州街道公司和Deutsche Bank的公司也使用自然语言处理。这项技术删除了“与文本相关的咕噜声工作，允许员工专注于更高价值的任务”，“Fintext在论文中说。

据Fintext表示，野蛮研究人员开发了一个有助于消化媒体内容的系统，包括财务新闻，博客和推文。该系统识别资产经理跟踪的公司，为他们收到的覆盖范围产生“情意分数”。

“特别是在收益季节期间，当新闻流变得尤其庞大时，摄取所有这些信息成为挑战，”本文说。“野蛮人试图开发内部解决方案，以帮助在规模上消耗信息并增加投资研究过程。”

根据Fintext，美国世纪的情绪模型开发了“既有鉴定管理团队的独特管理团队和其行业同行的集体语言”。“为了开发模型，研究人员首先转向金融期刊和心理学文本，以确定与欺骗相关的语言模式。”

该报告称，通过管理层的夸大和“过于脚本语言”，可以通过管理的夸张和“过度脚本语言”来检测旋转，而“复杂的讲故事”可能会在公司盈利电话期间发出混淆。

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FinteTex发现，州街估计，顶级金融研究团队生产的大量材料可以每天消耗多达12,000张纸，压倒性的分析师。“随着时间的推移有限，投资者可能会忽视或错过重要的研究见解，”本文说。“在这种环境中，迅速使信息感能成为竞争优势。”

State Street的Quantextual Indeds Lab创建了研究聚合软件，以查看冗长的研究报告和分类文件。该算法“将研究缩小到较短的片段，同时保留了他们的细微学术或经济语调。”

根据本文，Deutsche Bank采用自然语言处理来预测公司在碳排放方面的可持续性表现。

Fintext表示，该银行发现使用“高活跃和数字语言”的公司平均有74％的机会降低它们，而“常常讨论缓解或适应气候变化的人有65％的机会达到减少的65％。”