人工智能分析金融市場新聞

AI 模型透過分析用詞與語境，判斷新聞對公司或市場的語氣是正面、負面還是中立。例如，「X 公司報告創紀錄利潤」被標記為正面，而「Y 公司面臨詐欺調查」則為負面。

FinBERT 是一種流行方法——谷歌 BERT 語言模型的版本，專門針對金融文本進行情緒分類微調。這類模型以歷史金融新聞及其對股價影響為訓練資料。

BloombergGPT 是一款領域專用大型語言模型，專門訓練以提升金融新聞情緒分析（以及命名實體識別和新聞分類）。透過衡量市場情緒基調，AI 為質性新聞提供量化依據。

金融新聞充滿專有名詞——公司名稱、人名、產品、地點等。AI 系統利用 NLP 識別並標記新聞中提及的實體。例如新聞說「蘋果在中國發表新款 iPhone」，AI 會標記「蘋果」為公司、「iPhone」為產品、「中國」為地點。

像 RavenPack 這樣的高階平台擁有龐大的金融專用詞典——RavenPack 的演算法能識別超過 1200 萬個獨特實體，涵蓋上市與非上市公司、主管、內部人員及特定產品或貨幣。

除了標記名稱，AI 還會分類新聞主題（事件類型）。是財報、合併公告、監管問題還是經濟指標？RavenPack 的分類法涵蓋 7000 多種事件類別，用以分類新聞。

並非所有新聞都相同——有些文章重複舊訊，有些則帶來新資訊。AI 工具評估新穎度（資訊的新穎或獨特程度）與相關性（對特定公司或市場的直接影響）。

例如，一篇提及蘋果的次要新聞部落格會獲得低相關性分數，而美國證券交易委員會對蘋果財務的調查則分數極高。RavenPack 為故事中每個偵測到的實體/事件提供相關性、新穎度及「影響力」分數。

新穎度偵測通常透過比對近期新聞，判斷是否重複已知資訊。這在快速變動的市場尤為重要，因為數十家媒體可能轉述同一路透社獨家新聞——AI 能標記首則為新穎，並降低後續重複報導的權重。

先進的 AI 不僅分析單篇新聞，還能辨識數千篇新聞中的宏觀主題與趨勢。LSEG MarketPsych Analytics 將新聞分組為超過 200 個經濟與行為主題（如「貿易戰」、「通膨」、「網路安全」等）。

AI 將每則新聞分類至這些主題，並對主題情緒進行評分。投資者可追蹤主題情緒變化（例如本季「電動車」情緒是改善還是惡化？）。彭博終端機提供「關鍵新聞主題」功能，利用 AI 將新聞依主題群聚。

透過揭示主題洞察，AI 幫助連結線索。若多家公司新聞皆與供應鏈中斷相關，投資者可察覺市場潛在風險因子。AI 本質上是讀懂行間字句，發現人類孤立閱讀時可能忽略的跨篇模式。

AI 的一項日益重要應用是將冗長或複雜新聞摘要成易讀形式。生成式 AI 模型（如 GPT-4 和 BloombergGPT）能產出新聞的簡潔摘要或重點，保留關鍵事實。

彭博近期在終端機推出AI 驅動新聞摘要：每則彭博新聞故事頂端由 AI 生成三點重點摘要，並由專家審核確保準確，讓忙碌交易者能一目了然掌握故事精髓。

改變遊戲規則……清晰、簡潔的洞察讓我快速理解複雜故事。

— 彭博終端機資深交易員

除了摘要，AI 還能回答新聞相關問題（問答）。若問「聯準會主席今天對通膨說了什麼？」，AI 系統可從新聞稿中擷取答案。有些平台甚至允許用戶透過聊天互動，追問深入問題，提供更直覺的資訊分析方式。

量化與演算法交易公司是最早採用 AI 新聞分析者。這些公司將新聞衍生訊號整合入交易模型以取得優勢。值得注意的是，超過 70% 的頂尖量化對沖基金使用 RavenPack 新聞分析來創造阿爾法與風險管理。

對這些基金而言，AI 提供的情緒分數、熱度指標與事件偵測可作為交易訊號。演算法可能會做多情緒極為正面的股票，做空情緒極負面的股票（此策略經回測證實高低情緒股表現差異顯著）。

高頻交易公司也利用 AI 演算法解析新聞源——若市場重大頭條出現（如央行意外決策），AI 可即刻觸發交易，通常全自動執行。這使市場對新聞反應極為敏感，當意外資訊出現時，波動劇烈。

除了快速交易，AI 新聞分析也支持長期投資者，如資產管理人、共同基金與財富顧問。情緒與新聞趨勢數據為基本面之外提供額外洞察。

股票組合經理可能監控每檔股票的情緒分數；若突然下跌，會檢視負面新聞是否暗示基本面問題。同時，AI 可突顯影響組合策略的新興主題——例如注意到「網路安全」在多檔科技股中頻繁出現，可能代表成長風險（或機會）。

主題警示讓主動調整組合成為可能：若 AI 發現貿易戰言論激增，並辨識該主題下的「贏家」與「輸家」，經理人可相應調整持股。AI 也幫助研究人員避免資訊盲點，涵蓋眾多來源，提醒分析師注意偏僻刊物或外語新聞。

部分平台（如 AlphaSense）甚至整合券商研究與 SEC 文件，利用 AI 讓分析師跨文本搜尋公司資訊。一位研究員形容使用類 ChatGPT AI 重現「我過去在投行做的許多工作流程」，從公司財報摘要到新聞風險掃描。

金融不僅是尋找機會，也關乎管理風險與遵守規範。AI 新聞分析對風險管理與合規團隊是福音。它可作為早期警示系統：偵測對手方負面新聞、發現公司治理問題跡象，或監控可能影響市場的地緣政治發展。

若公司因醜聞或訴訟突然成為新聞焦點，AI 可立即標記，讓風險管理者調整曝險。合規部門利用 AI 監控市場濫用或內線交易跡象。證券交易所與監管機構甚至運用 AI 監控社群媒體與新聞，偵測市場操縱或詐欺。

異常現象——如某低流動股突然大量正面貼文——可由 AI 偵測並調查潛在的拉抬出貨計畫。AI 實現的即時、全面監控有助維護市場公正。

此外，AI 整合新聞於儀表板，協助合規人員快速完成盡職調查（KYC 與反洗錢檢查），迅速找到與個人或實體相關的負面新聞。如此，AI 不僅助賺錢，也幫助金融機構防範風險與不法行為。

AI 新聞分析不再是華爾街菁英專利，正逐漸普及至散戶投資者與服務一般客戶的財務顧問。新興機器人顧問應用與交易平台結合 AI，為用戶提供新聞驅動的洞察。

部分交易應用內建新聞情緒指標或 AI 生成的股票動態摘要。得益於 AI，個人投資者如今也能取得「過去僅大型銀行或機構投資者擁有」的分析。

路透社近期報告指出，已有 13% 散戶投資者使用 ChatGPT 等 AI 工具進行股票研究或建議，約半數持開放態度。這種民主化讓普通人能向聊天機器人詢問「鑒於最新新聞，Z 公司前景如何？」並獲得綜合回覆。

新創公司也提供 AI 精選新聞訂閱，依投資組合或興趣量身打造，常附帶解說重點。例如 StockPulse 為客戶（含部分券商）提供AI 生成的每日股票摘要與情緒分析，整合於客戶報告，支持明智決策。

管理客戶組合的財富顧問利用 AI 新聞分析保持資訊更新，並提升與客戶的溝通品質。顧問可依賴 AI 儀表板快速更新：「本週您的持股新聞情緒大多正面，僅有一檔股票面臨負面報導。」

這些洞察可轉化為客戶易懂的說明，並輔以 AI 生成的圖表或視覺化。LSEG 的 MarketPsych 例如能創建直觀視覺，如情緒-價格圖表與主題曝險熱力圖，將複雜 NLP 輸出轉化為終端投資者易於理解的資訊。

此舉提升客戶體驗——顧問能主動解釋某產業「新聞氛圍」如何影響績效，並在過程中教育客戶。此外，顧問本身也受益於 AI 持續追蹤宏觀新聞。若發生突發地緣政治事件或政策變動，AI 警示確保顧問能迅速聯繫客戶，提供投資影響觀點。

AI 能揭示洞察，但仍需人類專業解讀與行動。若 AI 標記新聞為負面，精明分析師仍會閱讀全文以理解細微差異與背景。AI 可能無法辨識諷刺或雙關語，或誤判如「創紀錄利潤」實為一次性會計收益的語氣。

AI 系統的效能取決於訓練資料品質。新聞來源的偏見（或社群媒體噪音）會反映在 AI 輸出中。須謹慎避免如大量投機性部落格文章錯誤抬高情緒分數。頂尖供應商透過垃圾郵件過濾與來源權重緩解此問題，但用戶仍應保持批判。

在快速市場中，新聞分析最有用的時機是新聞剛發布時。事件發生 10 分鐘後的 AI 情緒分數可能已太晚，因市場已反應。因此，交易者多在實時使用這些工具，並直接將數據輸入交易演算法。

對於較不急迫的長期投資決策，速度要求較低，AI 角色則轉為綜合大量資訊以呈現宏觀視角。

當 AI 不是完全的「黑盒子」時，更容易建立信任。許多平台現在提供輸出解釋。若 AI 分數顯示「負面情緒」，系統可能會標示導致此結論的文字或詞語（如「破產」、「訴訟」等）。這有助用戶驗證 AI 推理。

金融世界快速演變——社群媒體新用語、新公司與新事件類型層出不窮（誰幾年前預料到「迷因股逼空」？）。AI 模型需定期更新與再訓練以保持時效。

值得詢問供應商更新模型與詞典的頻率。最佳系統包含反饋迴路（例如彭博 AI 摘要持續透過與人類編輯判斷比較來精進）。