एआई वित्तीय बाजार समाचार का विश्लेषण करता है

एआई मॉडल यह निर्धारित करते हैं कि कोई समाचार आइटम कंपनी या बाजार के प्रति सकारात्मक, नकारात्मक, या तटस्थ है या नहीं, शब्दावली और संदर्भ का विश्लेषण करके। उदाहरण के लिए, "कंपनी एक्स ने रिकॉर्ड लाभ की रिपोर्ट दी" को सकारात्मक टैग किया जाता है, जबकि "कंपनी वाई धोखाधड़ी जांच का सामना कर रही है" नकारात्मक है।

FinBERT एक लोकप्रिय दृष्टिकोण है – गूगल के BERT भाषा मॉडल का एक संस्करण जो विशेष रूप से वित्तीय पाठ के लिए भावना वर्गीकरण पर फाइन-ट्यून किया गया है. ऐसे मॉडल ऐतिहासिक वित्तीय समाचार पर प्रशिक्षित होते हैं जिन्हें स्टॉक कीमतों पर उनके प्रभाव के अनुसार लेबल किया गया है।

ब्लूमबर्गजीपीटी, एक डोमेन-विशिष्ट बड़ा भाषा मॉडल, विशेष रूप से वित्तीय समाचार की भावना विश्लेषण (साथ ही नामित इकाई पहचान और समाचार वर्गीकरण) को बढ़ाने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। बाजार की भावनात्मक टोन का आकलन करके, एआई गुणात्मक समाचार पर मात्रात्मक पकड़ देता है।

वित्तीय समाचार उचित संज्ञाओं से भरे होते हैं – कंपनी के नाम, लोग, उत्पाद, स्थान आदि। एआई सिस्टम एनएलपी का उपयोग करके समाचार लेखों में उल्लिखित इकाइयों की पहचान और टैगिंग करते हैं। यदि कोई समाचार कहता है "एप्पल ने चीन में नया आईफोन लॉन्च किया", तो एआई "एप्पल" को कंपनी, "आईफोन" को उत्पाद, और "चीन" को स्थान के रूप में टैग करता है।

रैवनपैक जैसे परिष्कृत प्लेटफ़ॉर्म के पास विशाल वित्त-विशिष्ट शब्दकोश हैं – रैवनपैक के एल्गोरिदम 12 मिलियन से अधिक अद्वितीय इकाइयों को पहचान सकते हैं, जिनमें सार्वजनिक और निजी कंपनियां, कार्यकारी, अंदरूनी लोग, और विशिष्ट उत्पाद या मुद्राएं शामिल हैं।

नाम टैगिंग से परे, एआई यह भी वर्गीकृत करता है कि समाचार किस बारे में है (विषय या घटना प्रकार)। क्या यह आय रिपोर्ट, विलय घोषणा, नियामक मुद्दा, या आर्थिक संकेतक है? रैवनपैक की टैक्सोनॉमी 7,000+ घटना श्रेणियों को कवर करती है ताकि समाचार को वर्गीकृत किया जा सके।

सभी समाचार समान नहीं होते – कुछ लेख पुरानी जानकारी को दोहराते हैं, जबकि अन्य नया क्षेत्र तोड़ते हैं। एआई उपकरण नवीनता (किसी टुकड़े की नवीनता या विशिष्टता) और प्रासंगिकता (किसी कंपनी या बाजार के लिए इसका कितना सीधा प्रभाव है) का आकलन करते हैं।

उदाहरण के लिए, एक मामूली समाचार ब्लॉग जो एप्पल का संक्षेप में उल्लेख करता है उसे कम प्रासंगिकता मिलेगी, जबकि एप्पल के वित्तीय मामलों में एसईसी जांच को बहुत उच्च स्कोर मिलेगा। रैवनपैक प्रत्येक पहचानी गई इकाई/घटना के लिए प्रासंगिकता स्कोरिंग और नवीनता ट्रैकिंग प्रदान करता है, साथ ही "प्रभाव" स्कोर भी।

नवीनता का पता अक्सर हाल की खबरों से तुलना करके किया जाता है कि क्या यह ज्ञात जानकारी को दोहरा रहा है। यह तेज़ी से बदलते बाजारों में महत्वपूर्ण है जहाँ दर्जनों आउटलेट्स एक ही रॉयटर्स स्कूप को दोहरा सकते हैं – एआई पहली घटना को नवीन के रूप में चिह्नित कर सकता है और बाकी को कम महत्व दे सकता है।

उन्नत एआई केवल एकल समाचार लेखों तक सीमित नहीं रहता – यह हजारों टुकड़ों में मैक्रो विषयों और रुझानों की पहचान कर सकता है. एलएसईजी मार्केटसाइक एनालिटिक्स समाचारों को 200 से अधिक आर्थिक और व्यवहारिक विषयों में समूहित करता है (जैसे "व्यापार युद्ध", "मुद्रास्फीति", "साइबर सुरक्षा" आदि)।

एआई प्रत्येक समाचार आइटम को इन विषयों में वर्गीकृत करता है और प्रत्येक विषय पर भावना का स्कोर देता है। इससे निवेशक विषय भावना को समय के साथ ट्रैक कर सकते हैं (जैसे, क्या इस तिमाही "इलेक्ट्रिक वाहनों" के आसपास की भावना बेहतर हो रही है या खराब?). ब्लूमबर्ग का टर्मिनल "मुख्य समाचार विषय" फ़ंक्शन प्रदान करता है जो एआई का उपयोग करके समाचार को विषयों द्वारा क्लस्टर करता है।

विषयगत अंतर्दृष्टि को उजागर करके, एआई डॉट्स को जोड़ने में मदद करता है। यदि कई कंपनियों के समाचार सभी, उदाहरण के लिए, सप्लाई चेन व्यवधानों से संबंधित हैं, तो निवेशक बाजार में उभरते जोखिम कारक का पता लगा सकता है। एआई मूल रूप से पंक्तियों के बीच पढ़ता है, ऐसे क्रॉस-लेख पैटर्न को पहचानता है जो एक मानव अकेले पढ़ते समय मिस कर सकता है।

एआई का एक बढ़ता हुआ अनुप्रयोग है लंबे या जटिल समाचार को पचाने योग्य रूप में संक्षेपित करना. जनरेटिव एआई मॉडल (जैसे GPT-4 और ब्लूमबर्गजीपीटी) समाचार लेख का संक्षिप्त सारांश या बुलेट पॉइंट्स बना सकते हैं, मुख्य तथ्यों को संरक्षित करते हुए।

ब्लूमबर्ग ने हाल ही में अपने टर्मिनल पर एआई-संचालित समाचार सारांश लॉन्च किए हैं: प्रत्येक ब्लूमबर्ग समाचार कहानी के लिए, एआई शीर्ष पर तीन बुलेट-पॉइंट टेकअवे उत्पन्न करता है। ये सारांश ब्लूमबर्ग के विशेषज्ञों द्वारा समीक्षा किए जाते हैं ताकि सटीकता सुनिश्चित हो, जिससे व्यस्त व्यापारी किसी कहानी का सार एक नजर में समझ सकें.

एक गेम-चेंजर… स्पष्ट, संक्षिप्त अंतर्दृष्टि जो मुझे जटिल कहानियों को जल्दी समझने देती है।

— वरिष्ठ व्यापारी, ब्लूमबर्ग टर्मिनल उपयोगकर्ता

सारांशों के अलावा, एआई समाचार के बारे में प्रश्नों का उत्तर भी दे सकता है (प्रश्नोत्तर)। यदि आप पूछें, "फेड अध्यक्ष ने आज मुद्रास्फीति के बारे में क्या कहा?", तो एआई सिस्टम समाचार ट्रांसक्रिप्ट से उत्तर निकाल सकता है। कुछ प्लेटफ़ॉर्म अब उपयोगकर्ताओं को चैट के माध्यम से समाचार के साथ बातचीत करने देते हैं, गहराई से विश्लेषण के लिए फॉलो-अप प्रश्न पूछने के लिए, जो जानकारी विश्लेषण का एक अधिक सहज तरीका है।

शायद एआई समाचार विश्लेषण के सबसे पहले अपनाने वाले मात्रात्मक और एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग फर्म थे। ये फर्म अपने ट्रेडिंग मॉडल में समाचार-व्युत्पन्न संकेतों को एकीकृत करते हैं ताकि बढ़त हासिल कर सकें। यह बताता है कि शीर्ष प्रदर्शन करने वाले मात्रात्मक हेज फंड्स में से 70% से अधिक रैवनपैक न्यूज एनालिटिक्स का अल्फा उत्पादन और जोखिम प्रबंधन के लिए उपयोग करते हैं.

इन फंड्स के लिए, एआई द्वारा प्रदान किए गए डेटा जैसे भावना स्कोर, बज़ मेट्रिक्स, और घटना पहचान ट्रेडिंग संकेतों के रूप में काम कर सकते हैं। एक एल्गोरिदम बहुत सकारात्मक समाचार भावना वाले स्टॉक्स पर लंबा जा सकता है और बहुत नकारात्मक भावना वाले स्टॉक्स को शॉर्ट कर सकता है (एक रणनीति जिसे बैक-टेस्ट द्वारा मान्यता मिली है जो उच्च और निम्न भावना स्टॉक्स के बीच प्रदर्शन अंतर दिखाती है)।

हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग फर्म भी समाचार फ़ीड को एल्गोरिदमिक रूप से पार्स करने के लिए एआई का उपयोग करती हैं – यदि कोई बाजार-प्रभावी हेडलाइन (जैसे केंद्रीय बैंक का आश्चर्य) आती है, तो उनका एआई तुरंत प्रतिक्रिया में ट्रेड ट्रिगर कर सकता है, अक्सर पूरी तरह स्वचालित तरीके से। इससे बाजार समाचार के प्रति अत्यंत प्रतिक्रियाशील हो गए हैं, जिससे अप्रत्याशित जानकारी आने पर तेज़ी से बदलाव होते हैं।

तेजी से ट्रेडिंग के अलावा, एआई समाचार विश्लेषण लंबी अवधि के निवेशकों जैसे संपत्ति प्रबंधकों, म्यूचुअल फंड्स, और धन सलाहकारों का समर्थन करता है। भावना और समाचार रुझान डेटा मौलिक बातों के ऊपर अतिरिक्त अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं.

एक इक्विटी पोर्टफोलियो प्रबंधक पोर्टफोलियो में प्रत्येक स्टॉक के भावना स्कोर की निगरानी कर सकता है; अचानक गिरावट यह समीक्षा करने के लिए प्रेरित कर सकती है कि कौन सी नकारात्मक खबर आई और क्या यह मौलिक समस्या का संकेत है। इसी तरह, एआई उभरते विषयों को उजागर कर सकता है जो पोर्टफोलियो रणनीति को प्रभावित करते हैं – उदाहरण के लिए, यह नोटिस करना कि "साइबर सुरक्षा" कई तकनीकी स्टॉक्स के संदर्भ में बढ़ रहा है, जोखिम (या अवसर) का संकेत दे सकता है।

विषयगत अलर्ट सक्रिय पुनर्संतुलन की अनुमति देते हैं: यदि एआई देखता है कि व्यापार युद्ध की भाषा बढ़ रही है और उस विषय से संभावित "विजेता" और "हारने वाले" की पहचान करता है, तो प्रबंधक पोर्टफोलियो को तदनुसार झुका सकता है। एआई शोधकर्ताओं को सूचना अंधेरे से बचाने में भी मदद करता है क्योंकि यह इतने सारे स्रोतों को कवर करता है – यह विश्लेषकों को उन समाचारों के बारे में अलर्ट कर सकता है जो वे अनजाने प्रकाशनों या विदेशी भाषाओं में चूक गए होते।

कुछ प्लेटफ़ॉर्म (जैसे अल्फासेंस) यहां तक कि ब्रोकर अनुसंधान और एसईसी फाइलिंग्स को समाचार के साथ एकीकृत करते हैं, जिससे विश्लेषक कंपनी के सभी टेक्स्ट डेटा में खोज कर सकते हैं। एक शोधकर्ता ने बताया कि उन्होंने चैटजीपीटी जैसे एआई का उपयोग करके "कई वर्कफ़्लोज़ को दोहराया जो मैं निवेश बैंक में करता था", कंपनी के वित्तीय सारांश से लेकर समाचारों में लाल झंडे खोजने तक।

वित्त में, केवल अवसर खोजने की बात नहीं है – यह डाउनसाइड प्रबंधन और नियमों का पालन करने की भी बात है। एआई समाचार विश्लेषण जोखिम अधिकारियों और अनुपालन टीमों के लिए वरदान है। यह विभिन्न जोखिमों के लिए प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली के रूप में काम कर सकता है: किसी काउंटरपार्टी के बारे में नकारात्मक समाचार का पता लगाना, कॉर्पोरेट गवर्नेंस मुद्दे के संकेत देखना, या भू-राजनीतिक विकासों की निगरानी करना जो बाजारों को प्रभावित कर सकते हैं।

यदि कोई कंपनी अचानक किसी घोटाले या मुकदमे के कारण समाचारों में ट्रेंड करने लगती है, तो एआई इसे तुरंत चिह्नित कर सकता है ताकि जोखिम प्रबंधक एक्सपोज़र समायोजित कर सकें। अनुपालन विभाग बाजार दुरुपयोग या अंदरूनी ट्रेडिंग के संकेतों के लिए समाचार की निगरानी के लिए भी एआई का उपयोग करते हैं। स्टॉक एक्सचेंज और नियामकों ने यहां तक कि बाजार हेरफेर या धोखाधड़ी के संकेतों के लिए सोशल मीडिया और समाचार की निगरानी के लिए एआई का उपयोग किया है.

असामान्यताएं – जैसे किसी पतले ट्रेडेड स्टॉक के बारे में सकारात्मक पोस्टों में अचानक वृद्धि – एआई द्वारा पता लगाई जा सकती हैं और संभावित पंप-एंड-डंप योजनाओं की जांच की जा सकती है। एआई द्वारा सक्षम वास्तविक समय, व्यापक निगरानी बाजार की अखंडता बनाए रखने में मदद करती है।

इसके अलावा, समाचारों को डैशबोर्ड पर समेकित करके, एआई अनुपालन अधिकारियों को क्लाइंट या निवेशों पर ड्यू डिलिजेंस जांच करने में मदद करता है ("अपने ग्राहक को जानें" और मनी लॉन्ड्रिंग विरोधी जांच) जल्दी से किसी व्यक्ति या इकाई से जुड़ी नकारात्मक खबरें खोजकर। इस तरह, एआई न केवल पैसा कमाने में मदद करता है, बल्कि वित्तीय संस्थानों को जोखिमों और गलत कार्यों से सुरक्षित रखने में भी मदद करता है।

एआई समाचार विश्लेषण केवल वॉल स्ट्रीट के अभिजात वर्ग तक सीमित नहीं है। यह तेजी से खुदरा निवेशकों और रोज़मर्रा के ग्राहकों को सेवा देने वाले वित्तीय सलाहकारों तक पहुंच रहा है। नए रोबो-एडवाइजरी ऐप्स और ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को समाचार-चालित अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए एआई को शामिल कर रहे हैं।

कुछ ट्रेडिंग ऐप्स में अब अंतर्निहित समाचार भावना संकेतक या एआई-जनित सारांश होते हैं कि कोई स्टॉक क्यों बढ़ रहा है। एआई की बदौलत, अब व्यक्तिगत निवेशक भी विश्लेषण तक पहुंच सकते हैं जो "पहले केवल बड़े बैंक या संस्थागत निवेशकों के लिए उपलब्ध था।"

हाल ही में रॉयटर्स की रिपोर्ट में कहा गया कि 13% खुदरा निवेशकों ने पहले ही स्टॉक अनुसंधान या सिफारिशों के लिए चैटजीपीटी जैसे एआई उपकरणों का उपयोग किया है, और लगभग आधे इस विचार के लिए खुले हैं। इस लोकतंत्रीकरण का मतलब है कि एक औसत व्यक्ति चैटबॉट से पूछ सकता है, "कंपनी जेड के लिए नवीनतम समाचार के आधार पर क्या दृष्टिकोण है?" और हाल के विकासों को समेटते हुए एक सुसंगत उत्तर प्राप्त कर सकता है।

स्टार्टअप्स भी निवेशक के पोर्टफोलियो या रुचियों के अनुसार एआई-क्यूरेटेड समाचार फ़ीड प्रदान कर रहे हैं, अक्सर व्याख्यात्मक हाइलाइट्स के साथ। उदाहरण के लिए, स्टॉकपल्स ग्राहकों (जिसमें कुछ ब्रोकर भी शामिल हैं) को एआई-जनित दैनिक सारांश और स्टॉक्स के लिए भावना विश्लेषण प्रदान करता है, जो सूचित निर्णय लेने के समर्थन के लिए ग्राहक रिपोर्टों में एकीकृत है।

ग्राहक पोर्टफोलियो प्रबंधित करने वाले वित्तीय सलाहकार एआई समाचार विश्लेषण का उपयोग सूचित रहने और ग्राहकों के साथ बेहतर संवाद करने के लिए करते हैं। एक सलाहकार एआई डैशबोर्ड पर भरोसा कर सकता है ताकि एक त्वरित अपडेट दे सके: "इस सप्ताह आपके होल्डिंग्स के लिए समाचार भावना मुख्य रूप से सकारात्मक थी, सिवाय एक स्टॉक के जो नकारात्मक प्रेस का सामना कर रहा है।"

ऐसी अंतर्दृष्टि को ग्राहक-अनुकूल व्याख्याओं में बदला जा सकता है, एआई-जनित चार्ट या दृश्य सहायता से। उदाहरण के लिए, एलएसईजी का मार्केटसाइक सहज दृश्य जैसे भावना-मूल्य चार्ट और विषयगत एक्सपोज़र के हीटमैप बनाने की अनुमति देता है, जटिल एनएलपी आउटपुट को कुछ ऐसा बनाता है जिसे अंतिम निवेशक समझ सकता है।

यह ग्राहक अनुभव को बढ़ाता है – सलाहकार सक्रिय रूप से समझा सकते हैं कि कैसे किसी सेक्टर के आसपास "समाचार मूड" प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है, प्रक्रिया में ग्राहकों को शिक्षित करते हुए। इसके अलावा, सलाहकार स्वयं भी एआई से लाभान्वित होते हैं जो उन्हें मैक्रो समाचार से अपडेट रखता है। यदि कोई अचानक भू-राजनीतिक घटना या नीति परिवर्तन होता है, तो एआई अलर्ट सुनिश्चित करते हैं कि सलाहकार जल्दी से ग्राहकों तक पहुंच सकें और यह समझा सकें कि इसका उनके निवेशों पर क्या प्रभाव होगा।

एआई अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है, लेकिन उन्हें समझने और उन पर कार्रवाई करने के लिए मानव विशेषज्ञता आवश्यक है। यदि एआई किसी कहानी को नकारात्मक के रूप में चिह्नित करता है, तो एक समझदार विश्लेषक अभी भी संदर्भ और सूक्ष्मता को समझने के लिए उस टुकड़े को पढ़ेगा। एआई कभी-कभी व्यंग्य या दोहरे अर्थों को मिस कर सकता है, या टोन का गलत आकलन कर सकता है, जैसे कि "रिकॉर्ड लाभ" वास्तव में एक बार की लेखांकन लाभ के कारण हो।

एआई सिस्टम केवल उतने ही अच्छे होते हैं जितना कि जिस डेटा पर वे प्रशिक्षित होते हैं। समाचार स्रोतों में पक्षपात (या सोशल मीडिया शोर) एआई आउटपुट में परिलक्षित हो सकता है। सावधानी बरतनी चाहिए कि, उदाहरण के लिए, अटकलों से भरे ब्लॉग पोस्ट भावना स्कोर को गलत तरीके से बढ़ा न दें। शीर्ष प्रदाता इसे स्पैम फ़िल्टर और स्रोत भारांकन के साथ कम करते हैं, लेकिन उपयोगकर्ताओं को सतर्क रहना चाहिए।

तेज बाजारों में, समाचार विश्लेषण सबसे उपयोगी होता है तुरंत जैसे ही खबर टूटती है। किसी घटना के 10 मिनट बाद एआई भावना स्कोर बहुत देर हो सकता है यदि बाजार पहले ही हिल चुका हो। इसलिए, व्यापारी इन उपकरणों का वास्तविक समय में उपयोग करते हैं, अक्सर ट्रेडिंग एल्गोरिदम में सीधे फीड के साथ।

कम समय-संवेदनशील निवेश (जैसे दीर्घकालिक निर्णय) के लिए, गति कम महत्वपूर्ण होती है, लेकिन तब एआई की भूमिका बड़ी तस्वीर के लिए बहुत सारी जानकारी को संश्लेषित करने की होती है।

एआई पर भरोसा करना तब आसान हो सकता है जब यह पूरी तरह से "ब्लैक बॉक्स" न हो। कई प्लेटफ़ॉर्म अब अपने आउटपुट के साथ व्याख्याएं प्रदान करते हैं। यदि एआई स्कोर "नकारात्मक भावना" दिखाता है, तो सिस्टम यह दिखा सकता है कि कौन से शब्द या वाक्यांश ने उस निष्कर्ष तक पहुंचाया (जैसे "दिवालियापन", "मुकदमा" आदि)। यह उपयोगकर्ताओं के लिए एआई की तर्कसंगतता को मान्य करने में सहायक होता है।

वित्तीय दुनिया तेजी से विकसित होती है – सोशल मीडिया पर नया स्लैंग, नई कंपनियां, और नए प्रकार की घटनाएं (जैसे "मीम स्टॉक शॉर्ट स्क्वीज़" जो कुछ साल पहले किसी के रडार पर नहीं थीं)। एआई मॉडलों को अद्यतन और पुनः प्रशिक्षित किया जाना चाहिए ताकि वे वर्तमान बने रहें।

यह पूछना उचित है कि प्रदाता अपने मॉडल और शब्दकोश कितनी बार अपडेट करते हैं। सर्वोत्तम सिस्टम फीडबैक लूप्स को शामिल करते हैं (उदाहरण के लिए, ब्लूमबर्ग के एआई सारांश लगातार मानव संपादकों के निर्णय के साथ तुलना करके परिष्कृत होते रहते हैं)।