資本市場－讀懂管理層語氣 AI解密法說訊號

如今結合NLP與大型語言模型（LLM），能更精確地辨識管理層在面對質疑時的信心或猶豫。圖／本報資料照片

證交所與櫃買中心4月更新《上市櫃公司辦理法人說明會參考問答集》，要求公司在上傳法人說明會的影音連結時，應包含Q&A影片，以維護股東權益。看似細節的規定，其實凸顯了資訊公開的核心。換言之，真正能反映管理層態度與情緒的，並非事前準備、經過反覆修飾的文字，而是投資人現場提問時所呈現的即時迴應。

相同的精神，也反映在《公司治理評鑑》的制度設計中。其評分指標之一規定，若公司能在股東會提供線上直播，或於會後公開全程不間斷的錄音錄影，便能得分。此項安排使得市場參與者能夠直接觀察管理層語調、態度與臨場反應。因此，法人說明會Q&A以及股東會的公開直播，皆是主管機關推動資訊透明化的重要工具，用意在於確保資訊完全公開，並避免資訊僅停留於過度包裝的層次。

然而，過去不少研究與分析仍聚焦於股東會年報的「致股東報告書」，試圖藉此推敲董事長或CEO的管理層語調。問題在於，年報屬於法定文件，其內容多半由財務長、投資人關係或公關部門撰寫，並經過多層審覈。董事長或CEO雖可能參與，但未必逐字審閱。這類文本本質上是一種「制度化語言」，其主要功能在於合規與形象維護，而非表達真實情緒。若將其作爲管理層語調分析的依據，難免存在偏差風險。

相較之下，法人說明會纔是市場應真正關注的焦點。雖然開場簡報多爲事先準備，但Q&A環節無法完全預設。管理層在即席迴應分析師與投資人提問時，語速、語氣、甚至一個停頓，都可能透露信心或不確定性。與書面文件相比，這種臨場互動更能揭示管理層的態度與信心，儘管其中仍可能存在策略性表述。

值得注意的是，隨着AI技術的快速發展，市場對互動資訊的應用已進入新階段。自然語言處理（NLP）雖已發展多年，但其在財務語境中的早期應用，多依賴人工建構詞典、情感標籤或規則式模型，應用範圍有限，更多扮演輔助角色。近年來，隨着演算法與運算效能的大幅提升，NLP已能更自動化且高效地完成語意分析與判斷。如今結合NLP與大型語言模型（LLM），投資機構能快速解析逐字稿，從簡報到Q&A，乃至股東會答覆中提取關鍵訊號，更精確地辨識管理層在面對質疑時的信心或猶豫。AI不僅使投資判斷更加數據化，也進一步凸顯了「即時互動」的價值，甚至已展現出區分CEO與CFO語調差異的潛力。

因此，若要掌握企業溝通的「真實聲音」，焦點不應停留在精心包裝的年報，而應轉向法人說明會與股東會的即時交流。隨着AI分析工具的普及，這一趨勢將愈加明顯。對投資人而言，真正有價值的訊號來自真切、即時且未經修飾的迴應；對企業而言，能否在公開互動中展現誠懇與自信，將逐漸成爲市場評價的重要基準。這也意味着，企業除了準備完整的財務數據，更需在公開對話中意識到自身用詞與語氣，因爲AI已能精細解析這些細節，從而捕捉管理層信心與不確定性的差異。