大數據搶分析師飯碗嗎?(車品覺)
你若是一位出色的分析師,你會發現業務部門對你的要求是最好能未卜先知,不僅提出問題,同時還要交出解決方案。能達到這種水平的分析師,不就是三國時代的諸葛亮嗎?
但諸葛亮也有自己的痛苦,每逢月底當數據已經全部備妥時,分析師往往要花數天才可對業務給出觀點。一方面他們要確認這個數據的準確性,同時要具備嚴謹的邏輯和對商業有足夠理解,
才可在有限的時間裏窺一斑而見全豹。
不過,今年1月發生了一件奇妙的事,讓人大開眼界。在Google公布上一季度業績後的幾分鐘內,一家叫AutoInsight的公司就發出對該業績報告的觀點,以及對Google未來股價走勢的評估。為何這家公司能在這麼短的時間內作出反饋?而且我們發現,它用同類方法已經發表過很多篇沒有作者的機器人文章。
集合數據指引後市
我們知道,證券交易及對沖基金成功的關鍵在於及時判斷,通過大量訊息的定量研究,比別人哪怕早1分鐘預見股票的走勢,都可賺到巨額利潤。這種預測隨着更多的社交訊息如Facebook、Twitter、即時新聞及交易數據的整合,變得愈來愈有看頭。即時分析正是運用了大數據的優勢,在某一公司的業績訊號出來時,迅速刷新訊息、辨識市場預測與業績報告的差距、跟蹤即時市場反應,包括專家言論及交易情況,讓其更有能力判斷市場走向。
在資本市場中,多年前已有人關注股民情緒對市場的影響,這也是大數據在資本市場最早的應用之一。當中關鍵在於大量參差不齊的社交數據,是否能幫助判斷市場?其實,單靠社交網站的數據是不足的,若能結合交易和新聞等歷史及即時數據,進行去偽存真的分析,便可立馬做出媲美資深分析師的報告。
HedgeChatter就是這樣的一家公司。他們每天即時掃描大量聊天訊息、相關股票在全球的交易紀錄,以及更多股票評論員的專家分析,藉以估計股票的波動和變化趨勢,並直接使用社交數據訊號去分析數千隻美國股票的即時交易,據說預測的準確率頗高。
四大角色各有優勢
我們若進一步深究這兩個例子,可發現電腦、互聯網、大數據和專家這四個角色在其中的作用。機器不但具有對數據和訊息的無限記憶能力和高速處理能力,而且不用休息;互聯網創造了海量數據和訊息,並可瞬間把它們關聯起來;大數據的利害在於能把所有東西進行量化,方便人類識別盲點、重新認知事物,並對事物進行全景的理解和分析,更能從眾多變數中快速找出核心變數或事情發生的規律;專家則能在訊息不全的情況下,利用自己的經驗和理解作出正確判斷。
在了解這四方面優缺點的基礎上,才容易做出成功的大數據產品和方案,反之則容易失敗。
因此,在我看來,自動化分析報告並不會對有經驗的分析師產生威脅。股票分析師們一點都不用擔心機器會打擊這個行業,反而可以好好利用機器的強項讓我們更具威力。說到這裏,我想起一句話:大數據就是學會如何活用別人的數據冗餘,站在金山上吃饅頭還是吃魚翅,就看你的本事了。自動化新聞和股票分析讓我們產生了無限遐想。未來,小說、食譜甚至音樂,未嘗不可以利用大數據進行創作。
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