香儂AI判別謠言突圍 分析公司新聞 衡量投資風險
原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」
來自9個地區的9支初企隊伍，須在48小時內就銷售、投資及風險管理的範疇，以AI技術提出解決方案（安聯投資圖片）
人工智能（AI）愈趨普及，針對金融科技的應用更比比皆是。安聯投資（Allianz Global Investors）早前在港舉辦亞洲首個程式設計馬拉松，由香儂科技（Shannon.AI）以新聞分析脫穎而出，透過文本字句檢測謠言特徵，以識別指定公司的投資風險。
程式設計馬拉松9隊競逐
安聯投資邀請全球9間初創組隊來港競賽，隊伍須在48小時內就3個範疇，包括「銷售」、「投資」及「風險管理」等案例，運用AI技術提出解決方案。評判團就每個案例，選出一隊優勝隊伍，其方案將獲得採用。
來自北京的香儂科技，在「投資」案例組別獲勝。香儂科技數據科學家孟昱先指出，隊伍需要根據案例，找出影響公司債券孳息（Yield）的新聞或評論，他說：「我們需要從大會提供的債券孳息數據，以及對應時間段內所有關於指定公司的新聞中，提取可以訓練模型的數據，並讓模型學習這些新聞的特徵，用作未來預測。」
香儂科技算法工程師孫曉飛解釋，團隊在人工智能（AI）及自然語言處理（NLP）上，尤其機器學習及演算法均有深厚經驗，公司名字識別準確率非常高，有助「清洗」案例的「噪音」數據，避免墮入標籤含糊的陷阱，「以『力高集團』為例，文章出現『力高』二字，除了指該集團，也可能只是用了成語『法力高強』。」
孫曉飛（左一）表示，參賽模型只需稍加訓練，即可快速應用到新任務；旁為算法工程師馮鏡蓉（中）及數據科學家孟昱先 （右一）。(陳施敏攝)
孫曉飛又指出，香儂有不少已訓練好的模型產品，只需稍為調整，就可快速應用到新任務上，「如風險分類模型，它能夠在新聞之中，識別指定公司存在的投資風險，如債券、收益問題，以至公司高層的負面新聞等，共有40多種分類；這些正負面的分類，在比賽期間給予我們不少提示。」
機器學習比對事實揭造假
近年網絡充斥大量假新聞，能否有效篩選正確的資料，乃機器學習需要克服的難題。孟昱先提到，從機器學習角度而言，有不少能鑑別謠言的特徵，如網站和文章作者的權威性等，「我們會從已有的文本中抽取字句，並進行事實檢測。如文章中談及的所謂事實，與知識庫中的既定事實存在矛盾，便可簡單地檢測到文章的造假部分。」
孟昱先續稱，真假檢測是一個非常廣泛的領域，如有消息指某公司最近業績欠佳，其實當下難以判斷，只能繼續觀望；加上不同平台的謠言亦有不同風格，香儂更關心經濟學數據的事實檢測。
採訪、撰文：陳施敏
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