在瞬息萬變的金融市場中，信息的獲取與解讀能力決定了投資的成敗。然而，傳統(tǒng)的文本分析手段，即使是依賴于先進(jìn)的大型語言模型，也常常受限于精心設(shè)計(jì)的公司敘事和“言不由衷”的言辭。當(dāng)企業(yè)高管在財(cái)報(bào)電話會(huì)議上謹(jǐn)慎措辭時(shí)，真正的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)可能被掩蓋。

SoundAI公司近期發(fā)表在arXiv上的前沿研究《The Sound of Risk: A Multimodal Physics-Informed Acoustic Model for Forecasting Market Volatility and Enhancing Market Interpretability》（風(fēng)險(xiǎn)之聲：用于預(yù)測市場波動(dòng)和增強(qiáng)市場可解釋性的多模態(tài)物理信息聲學(xué)模型）。

為這一挑戰(zhàn)提供了革命性的解決方案。這篇論文不僅展示了聲學(xué)技術(shù)在金融領(lǐng)域的巨大潛力，更揭示了隱藏在言語背后、更難偽裝的“情緒生物信號(hào)”。

技術(shù)核心：PIAM解碼非線性情感信號(hào)

這篇研究的核心創(chuàng)新在于其提出的物理信息聲學(xué)模型（PIAM）。與早期依賴手工制作的低級(jí)聲學(xué)描述符（LLD）且在真實(shí)世界噪聲環(huán)境下效果有限的研究（如 DeepVoice 系統(tǒng)）相比 ，聲智團(tuán)隊(duì)的技術(shù)方法是一個(gè)重大的進(jìn)步。PIAM利用強(qiáng)大的自監(jiān)督編碼器直接從原始聲音中學(xué)習(xí)相關(guān)表征，繞過了手動(dòng)特征工程 。至關(guān)重要的是，它融合了物理學(xué)原理，以確保學(xué)習(xí)到的聲態(tài)流形在物理上是合理的。這種將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)與第一性原理知識(shí)的融合，為分析復(fù)雜、嘈雜和基于物理的現(xiàn)象提供了一種有原則的方法 。

即與傳統(tǒng)簡單地將音頻作為“數(shù)據(jù)”處理的方法不同，PIAM將非線性聲學(xué)原理作為其內(nèi)在的物理先驗(yàn)知識(shí)。這意味著，該模型能夠穩(wěn)健地從聲音中提取情感特征，甚至可以應(yīng)對如電話會(huì)議系統(tǒng)導(dǎo)致的信號(hào)失真和削波等非線性現(xiàn)象。PIAM的核心優(yōu)勢在于其多任務(wù)輸出頭，能夠同時(shí)生成轉(zhuǎn)錄文本、對聲學(xué)情感進(jìn)行分類，并檢測聲音事件，從而實(shí)現(xiàn)對聲音流的整體處理。為了創(chuàng)建一個(gè)統(tǒng)一且易于量化的特征空間，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性將PIAM聲學(xué)分析和大型語言模型（LLM）轉(zhuǎn)錄文本的情感分析所產(chǎn)生的離散情緒標(biāo)簽，映射到一個(gè)預(yù)定義的三維情感狀態(tài)標(biāo)簽（ASL）空間，其維度包括：

張力（Tension）：與情感的消極程度相關(guān)，捕捉壓力與不確定性。

穩(wěn)定性（Stability）：一個(gè)為金融分析量身定制的新維度，反映感知到的控制力和可預(yù)測性。

喚醒度（Arousal）：衡量情感的激活水平。

這種特定于領(lǐng)域的映射，如上表所示，將離散標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為一個(gè)細(xì)致入微、連續(xù)的表征，并針對金融特征工程進(jìn)行了優(yōu)化。通過將聲學(xué)與文本的情緒映射到這一空間，研究人員能夠構(gòu)建出捕捉高管從“準(zhǔn)備好的陳述”到“自發(fā)問答”（Q&A）環(huán)節(jié)中情緒動(dòng)態(tài)變化的特征。

顛覆性發(fā)現(xiàn)：波動(dòng)性預(yù)測的「新晴雨表」

這篇論文最引人注目的發(fā)現(xiàn)是，高管情緒信號(hào)的預(yù)測能力存在顯著分歧。研究表明，多模態(tài)特征不預(yù)測股票的漲跌方向（即累計(jì)異?；貓?bào)率，CAR），但它們對未來的市場波動(dòng)率（realized volatility）具有強(qiáng)大的預(yù)測能力。具體而言，該多模態(tài)模型能夠解釋高達(dá) 43.8% 的30天實(shí)際波動(dòng)率的樣本外方差。這一發(fā)現(xiàn)顛覆了我們對情感信號(hào)的傳統(tǒng)認(rèn)知，它表明高管的情緒狀態(tài)并非直接預(yù)示公司業(yè)績的走向，而是作為衡量其背后不確定性和認(rèn)知壓力的“晴雨表”。這一結(jié)果可以通過以下數(shù)據(jù)得到直觀和量化的支持。下圖顯示了多模態(tài)模型在預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)（波動(dòng)率）和回報(bào)（CAR）方面的性能差異 。

這對投資者意味著什么？傳統(tǒng)的文本分析可能被用于尋找“利好”或“利空”信號(hào)，但往往忽略了核心的風(fēng)險(xiǎn)因素。而該研究證明，通過傾聽高管在壓力時(shí)刻（如自發(fā)Q&A環(huán)節(jié)）聲音中的細(xì)微變化，投資者可以獲得一個(gè)更直接、更難以被操縱的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)。這為投資者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供了一個(gè)強(qiáng)大的工具，以提升市場可解釋性并識(shí)別隱藏的企業(yè)不確定性。

構(gòu)建金融分析的“超感知”系統(tǒng)

為了量化聲學(xué)信息的獨(dú)特貢獻(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)南趯?shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示，僅使用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的模型R2為0.251，而整合了聲學(xué)和文本分析的完整多模態(tài)模型R2則飆升至 0.438 。

這證明了聲學(xué)和文本模態(tài)提供了彼此正交、互補(bǔ)且極具價(jià)值的信息。該研究還通過特征重要性分析，進(jìn)一步揭示了哪些信號(hào)最為關(guān)鍵。結(jié)果顯示，最重要的預(yù)測因子并非來自事先準(zhǔn)備好的陳述，而是來自從陳述到問答環(huán)節(jié)的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)變。例如，首席財(cái)務(wù)官（CFO）文本穩(wěn)定性的大幅下降、首席執(zhí)行官（CEO）問答環(huán)節(jié)中喚醒度的高變異性，以及CFO聲學(xué)穩(wěn)定性的極端分布，都成為未來波動(dòng)率的重要預(yù)測指標(biāo)。這表明，對高壓時(shí)刻的細(xì)粒度、角色感知分析，是提取有意義風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)的關(guān)鍵。

從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到“感知”驅(qū)動(dòng)

當(dāng)然，任何前沿技術(shù)都伴隨著倫理與局限性的考量。聲智明確指出，目前發(fā)現(xiàn)的關(guān)系是“相關(guān)性而非因果性”，同時(shí)強(qiáng)調(diào)了模型在應(yīng)用中可能存在的偏見風(fēng)險(xiǎn)，并呼吁防止技術(shù)被濫用。未來，這項(xiàng)技術(shù)將不僅僅局限于財(cái)報(bào)會(huì)議。它的應(yīng)用場景將無限延伸，從分析企業(yè)談判、商業(yè)路演，到評(píng)估消費(fèi)者情緒，每一次對話都可能成為解碼未來趨勢的窗口。SoundAI正在將“傾聽”轉(zhuǎn)化為一種全新的商業(yè)智能，為金融市場帶來更透明、更具韌性的未來。