韩国银行分析分析师企业评估报告
[亚洲经济 记者 Seo Sojeong] 通过利用人工智能（AI）技术进行语言分析，可以提高经济研究的准确度——相关研究结果已经出炉。尤其是以ChatGPT为代表的最新自然语言处理技术，被认为有望通过文本分析技术在经济分析自动化方面带来重大创新。
韩国银行16日在题为《利用AI算法进行产业监测：券商报告文本分析》（BOK议题笔记）的报告中表示：“文本是传递信息最基本的手段，而且在可传递信息的范围上几乎没有限制，从这一点来看，文本分析技术在经济领域的应用价值也非常高。”
本次研究利用算法获取了52家证券公司1079名分析师撰写的、针对2283家企业的企业分析报告共12.8万份（2019年至2022年），并运用自然语言处理方法分析了报告中的定性信息。在此基础上，提取出按产业划分的企业景气状况以及企业经营环境变动因素等信息。
通过对券商报告文本分析，按产业估算分析师所评价的企业景气状况后发现，新提出的“文本景气指数”在预测国内生产总值（GDP）、企业景气实查指数（BSI）等宏观经济指标方面极具实用性。
尤其是对全产业文本景气指数与景气先行指数循环变动值进行分析后发现，存在一种在KOSPI一致预期值中并未体现出来的、与景气先行指数之间的因果关系。韩国银行宏观模型组科长 Seo Beomseok 解释称：“这表明分析师提供的文本信息中，可能反映了数字所无法传递的新信息。”
此外，研究团队还利用文本分析算法估算了企业经营环境变动因素表。结果显示，估算出的变动因素表能够一目了然地呈现各产业的主要议题，在把握产业动向方面具有很高的应用价值。并且，文本分析还可用于特定经济议题的影响度评估、产业间相似度指标、按地区划分的企业景气指数等研究。
Seo 科长表示：“如果能够通过算法汇集海量文本信息，就可以实时汇总作为企业信息第一生产者的分析师的看法，从而大幅提升作为信息第二加工者的经济分析研究人员的工作效率。”他还强调：“今后若要利用文本开展更为深入的经济分析，有必要将文本中呈现的信息与经济理论等背景知识联系起来进行分析，为此需要构建以GPT等为代表的大型统计模型。”
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