2016-ban száz alkalomból közel nyolcvanszor szoftverek töltötték le a vállalatok pénzügyi beszámolóit, állítja egy amerikai tanulmány. A szerzők szerint ezzel a pénzügyi gyorsjelentés kiadására kötelezett szervezetek is tisztában vannak, ezért elsősorban a gépi elemzés és feldolgozás számára szeretnék emészthetőbbé tenni ezeket az anyagaikat. Ez még a beszámolók szóhasználatára is kihat: írói igyekeznek kerülni például minden olyan szót, aminek a stílusértékét a természetes nyelvi feldolgozó algoritmusok negatívnak ítélhetik.

A kutatók hosszú évekre visszamenőleg vizsgálták a SEC (Securities and Exchange Commission – az USA értékpapír- és tőzsdefelügyelete) letöltési naplóit, és az egyes letöltésekhez társított IP-címek alapján azonosították, hogy egy személy vagy egy gép kezdeményezte-e a letöltést. Míg 2003-ban a letöltések 39 százalékát indították automaták, 2016-ban már 78 százalékát.

Ez önmagában nem túl eredeti megállapítás, hiszen ez az egyik alapja az ún. high frequency tradingnek, amit több mint egy évtizede használnak pénzügyi cégek. Az viszont újdonság, hogy a beszámolók szövegeiből pontosan kimutatható: a változást érzékelték a jelentéseket közzétevő vállalatok is, és igyekeznek az alogitmusok számára olvashatóbbá tenni szövegeiket. Szigorúbban ragaszkodnak az ASCII szabványokhoz, határozottan elválasztják a táblázatokat a folyó szövegtől, igyekeznek minden olyan információt megadni a dokumentumban, ami szükséges a pontos értelmezéshez.

Átalakult a beszámolók szóhasználata is. A vállalatok igyekeznek olyan szöveget alkotni, amit az érzelemelemző modellek nagyobb valószínűséggel ítélnek pozitívnak. Ezért lehetőség szerint a szövegek kerülnek minden negatív érzelmi töltésű szót, illetve azokat a kifejezéseket, melyeket például perekkel vagy bizonytalan helyzetekkel kapcsolatban is szoktak használni.

Ezt követeli meg a tőzsde működése

A neves MI-kutató, Andrew Ng (olyan projektek vannak mögötte, mint a Google Brain vagy a Baidu MI-részleg felépítése) szerint a trend egyértelműen ahhoz köthető, hogy egyre inkább a gépi kereskedés hajtja a tőzsdét. A deeplearning.ai-n vezetett blogjában a Deutsche Bank egy 2018-ra vonatkozó becslését idézi, ami szerint automatizált rendszerek hoznak vételi és eladási döntéseket a részvénytranzakciók 80, a határidős kötések 90 százalékában. A vállalatok pénzügyi osztályai csak ezt követik le.

Ha ugyanis az algoritmus gyorsabban tud feldolgozni egy pénzügyi jelentést, az adott cég papírjaival is gyorsabban kezd kereskedni a jelentés közzététele után. Adrew Ng szerint emiatt az várható, hogy az amúgy is villámgyors kereskedési tempó még tovább gyorsul.

Ám ez óriási veszélyeket is rejt. A vállalatok egyre kifinomultabb szövegalkotási módszereket vetnek be a gépi algoritmusok meggyőzésére, és egyre jobban elmosódhat a határ aközött, hogy a jelentés összeállítói csupán szép képet rajzolnak a vállalatról, vagy csalnak. A szakember szerint a szabályozók, az elemzők és a mesterségesintelligencia-szakértők közös felelőssége, hogy megvédjék a piacokat az ilyen jellegű manipulációktól.