54 BIA 的報告，清楚標示 UT 斯達康高管迴避對入帳時間和定量的收入確認（revenue recognition）提問，是一個不妙訊號。果然，在下一次盈利報告公布後的第二天，該公 司的股價縮水了三份之二。BIA 分析師認為，UTStarcom 執行副總裁兼首席運營官邁克 爾‧索菲（Michael Sophie）對入收入確認提問，含糊其詞。事緣在財報會議問答環節 中，瑞士信貸第一波士頓分析師 Mike Ounjian 問道：「在確認這些收入方面是否有任何 相關困難」？只見索菲顧左右而言他。 答道：「是的，在「積壓待配訂貨」（backlog）上（筆者注：「積壓待配訂貨」也稱 為訂貨板﹝order board﹞或是未完成訂貨﹝open orders﹞，是指已收到客戶的訂單 並且已經加以記錄，不過，產品尚未交貨或是正在生產中），絕大部分的積壓，都是 個人接入系統（Personal Access System‧PAS）的產品。我想，你已看到了我們在 7 月底的公布，關於 PAS 基礎建設在中國的訂單。这只是生產調度和實現最終驗收的時 間問题。我們在積壓待配訂貨中，也有一些分碼多重進接（Code Division Multiple Access‧CDMA‧一種手機標準）...... 但是，第三季度，我們的一般營運更加面向手機」。 AI技術與資產定價結合 從索菲對收入確認的迴避式答話中，BIA 分析師懷疑該公司未來的收益多寡，結果不幸 而言中。正如上文指出，捕捉人類相互相話中的「言外之意」，大家普遍認為，機器是 無法勝任的。然而，隨著 AI 算法的發展和技術進步，機器不再只做一些程式化工作，而 具備更多人類的智慧。 可以說，過去依靠人力，如今可以利用 AI 算法，對會議記錄文本的答話進行量化，從數 據中提取具財務價值的訊息，據此評估上市企業的未來績效，把AI技術和資產定價結合 起來，這個嶄新的研究領域，相信可以為金融科技的發展作出貢獻；在實務上，也可對 交易員開發買賣策略、公司高管、股票分析師，以至小投資者的投資決策都有幫助，並 成是為業界一個未來可用來提高投資效率的技術工具。 ［後文簡介］：下篇文章〈AI 具解釋力算法 商機無窮〉，作者指出，人工智能技術發展， 既不斷提高 AI 演算法預測的精準度，而演算法要同時具解釋力—這種稱為「機器 學習解釋」（Machine Learning Explanation‧MLE），是當前人工智能的前沿研究方 向。MLE 可以協助人類對各種相關事件、商業行為、消費習慣等 AI 演算法結果進行分 析，並說得出推斷結果的理由。 2 科技與商業應用
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