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Wir wetten, dass die meisten CEOs insgeheim gerne Gewinngespräche führen. Wem gefällt nicht die Vorstellung, dass ein Dutzend kluger, aber Zugang suchender Analysten sagen: „Tolles Quartal, Leute!“ alle drei Monate.

Aber sie können auch stressig sein. Sie möchten nicht nur vermeiden, etwas Dummes zu sagen, Sie möchten sogar vermeiden, etwas Dummes zu sagen sinnvoll. Deshalb das Papier von John Bai, Nicole Boyson, Yi Cao, Miao Liu und Chi Wan ist so entzückend:

Ein erheblicher Teil der in Telefonkonferenzen weitergegebenen Informationen wird durch mündliche Kommunikation von Unternehmensmanagern übermittelt. Die Quantifizierung des Umfangs der von Managern bereitgestellten neuen Informationen stellt jedoch eine Herausforderung dar, da die menschliche Sprache unstrukturiert ist und es schwierig ist, das vorhandene Wissen des Marktes einzuschätzen. In dieser Studie stellen wir ein neuartiges Maß für den Informationsgehalt vor (Human-AI Differences, HAID), indem wir die Diskrepanz zwischen den Antworten auf Fragen bei Telefonkonferenzen von Unternehmensleitern und denen mehrerer kontexterhaltender Large Language Models (LLM) ausnutzen, z wie chatgpt, google Bard und ein Open-Source-LLM. HAID prognostiziert stark die Aktienliquidität, ungewöhnliche Renditen, die Anzahl der Prognoserevisionen der Analysten, die Genauigkeit der Analystenprognosen nach diesen Anrufen und die Neigung der Manager, Managementanweisungen zu geben, im Einklang mit der Erfassung neuer, von Managern übermittelter Informationen durch HAID. Insgesamt unterstreichen unsere Ergebnisse, wie wichtig es ist, LLM als Instrument zu nutzen, um Investoren dabei zu helfen, das Verschleierte zu enthüllen – die Informationsebenen zu durchdringen und verborgene Erkenntnisse ans Licht zu bringen.

OK, das ist ein bisschen wie eine Waffel. Glücklicherweise, Matt Levine hat die Ergebnisse bereits besser zusammengefasst, als wir es könnten. Hier ist seine Meinung:

• Einige Ergebnisaufrufe entsprachen ziemlich genau dem, was ChatGPT hervorbringen würde, das heißt, es gab nicht viele neue Informationen in den Fragen und Antworten.

• Bei anderen Gewinnaufrufen war dies nicht der Fall: Führungskräfte gaben Antworten auf Analystenfragen, die der Chatbot nicht vorhergesehen hätte.

• Die Gewinnmitteilungen ohne Roboter waren informativer als die mit Robotern: Die Aktie bewegte sich nach der Gewinnmitteilung stärker (nach oben oder unten), und die zukünftigen Gewinnprognosen der Analysten waren genauer, wenn Führungskräfte Dinge sagten, die Chatbots nicht vorhergesagt hätten.

Aber das ist schlecht! CEOs wollen nicht informativ sein. Sie wollen keine genauen Prognosen. Und sie möchten auf keinen Fall, dass sich die Aktien ihres Unternehmens aufgrund irgendeiner Gewinnmitteilung stark verändern.

Ja das Theorie Hinter regelmäßigen Gewinngesprächen mit Analysten oder „Investorentagen“ steht, dass leitende Führungskräfte die Investmentwelt besser über ihr faszinierendes Unternehmen und seine dynamischen Aussichten informieren können – und zwar tiefer, als sie aus den Zahlen und anderen öffentlichen Informationen usw. usw. entnehmen können. Das ist der Fall ein integraler Bestandteil des Charakters einer Aktiengesellschaft.

Aber in üben Sie möchten auch nichts allzu Aufschlussreiches verraten, egal ob gut oder schlecht. Selbst wenn Sie etwas Wahres und Positives sagen, das Ihre Stimmung steigert, macht es Ihre Arbeit nur schwieriger, weil die Erwartungen steigen. Es ist besser, Prognosen zu zerschlagen, wenn die Ergebnisse vorliegen. Wie jeder in einem bestimmten Alter weiß, sind niedrige Erwartungen das Geheimnis des Glücks. Und Anleger wollen in der Telefonkonferenz sicher nicht nebenbei schlechte Nachrichten erfahren.

Daher möchte kein CEO tatsächlich, dass sich seine Aktien während des Gesprächs bewegen, und wird (mit Ausnahme von Michael O’Leary) strikt darauf hingewiesen, so langweilig wie möglich zu sein. Fügen Sie ein paar „am Ende des Tages“ hinzu, entfernen Sie den Management-Bullshit und streichen Sie das vage Geschwätz über „wirtschaftliche Unsicherheit“ heraus, und die meisten davon klingen wie Fußballer nach einem langweiligen 0:0.

Schlimmer noch, Gewinnmitteilungen werden heutzutage nicht mehr nur von einer Gruppe von Analysten, Investoren und gelegentlichen Journalisten gehört. Tatsächlich sind den Menschen zahlreiche Handelsalgorithmen weit überlegen, die Ihre Aktien nur auf der Grundlage von Dingen wie der übermäßigen Verwendung des Wortes „aber“ kaufen oder verkaufen.

Hier ist ein Diagramm, das die explosionsartige Zunahme der maschinellen Auswertungen von US-Anmeldungen in den Jahren 2003 bis 2016 zeigt, die 78 Prozent aller Downloads im letzten Jahr ausmachten. Seitdem ist es wahrscheinlich parabolisch geworden.

Wenn Sie dachten, dass wir übertrieben hätten, indem wir sagten, dass das Wort „aber“ ein Auslöser für Schwankungen an den Aktienmärkten sein kann, dann kommt das tatsächlich von Luke Ellis, dem scheidenden CEO der Man Group, einem der größten quantitativen Fonds der Welt. Aus einer mainFT-Geschichte vor ein paar Jahren:

„Es gab schon immer ein Katz-und-Maus-Spiel, bei dem CEOs versuchten, ihre Worte klug zu wählen“, sagt Ellis. „Aber die Maschinen können einen verbalen Ticken auffangen, von dem ein Mensch vielleicht nicht einmal weiß, dass es sich um etwas handelt.“

Alphaville geht davon aus, dass viele Unternehmen bereits Sprach-KI-Systeme nutzen, um zu beurteilen, wie Handelsalgorithmen auf ihre vorbereiteten Bemerkungen (und vorbereiteten Antworten auf offensichtliche Fragen) reagieren könnten, und um entsprechende Anpassungen vorzunehmen.

Infolgedessen ist die Verwendung bestimmter Triggerwörter, die in einem beliebten KI-Sprachtrainingsdatensatz als negativ identifiziert wurden, stark zurückgegangen. wie in diesem Artikel ausführlich beschrieben. Einige optimieren sogar ihren Ton, um das Auslösen der Algen zu vermeiden:

Manager von Unternehmen mit einer höheren erwarteten maschinellen Lesefähigkeit zeigen eine positivere und aufregendere Stimmlage, was die anekdotische Evidenz rechtfertigt, dass Manager zunehmend professionelles Coaching in Anspruch nehmen, um ihre Stimmleistungen anhand quantifizierbarer Kennzahlen zu verbessern.

Angesichts der Ergebnisse der Führungskräfte vs. Chatbots Papier, vielleicht ist es an der Zeit, weiter zu gehen?

Levine empfohlen dass ChatGPT vielleicht einen Gewinnanruf durchführen sollte, wenn die Ergebnisse schlecht sind. Wir würden argumentieren, dass ChatGPT – oder Ihr LLM Ihrer Wahl – vielleicht ausreichen sollte alle Gewinnaufrufe. Außer O’Leary’s natürlich.