收益电话旨在提供清晰度，但有时，他们给投资者带来的问题多于答案。高管们仔细选择了他们的单词，避开艰难的话题，有时在忽略的内容中比实际所说的要多。这是AI开始改变游戏的地方。
研究人员发现，人工智能可以通过语言和语调的细微转变来挑战，这些信号可能会暗示企业在官方之前很早就变化。投资者不再仅依靠头条或准备好的陈述，而是很快就会拥有AI驱动的工具，可以筛选噪音，突出显示关键的外卖，甚至发现人类可能会错过的模式。
如果AI可以改变交易者的分析方式，则数据和新闻，是否还可以重塑我们收听收入电话的方式吗？下面，我们讨论了这一点。通过分析收入呼叫期间的声音模式，CEO中的抑郁症是通过分析财务报告，起草初始脚本，模拟问答环节以及审查制定的监管合规性评论来准备收益呼叫的康复。
AI如何用于收益电话
人工智能，尤其是像Chatgpt这样的工具，已被证明是分析收益电话并进行开放的公司更改的良好资源，这些更改可能没有明确说明。佐治亚州立大学和芝加哥展位进行的研究表明，AI如何从这些电话中提取细微的见解。例如，即使没有直接提及，高管的声明，例如“我们正在投资增长计划”，也可能意味着大量资本支出。传统上，识别此类微妙的人需要熟练的分析师，但是现在AI可以检测到这样的微妙含义。
研究了近近似的研究Y在2006年至2020年之间，来自3,900家公司的75,000个收益呼叫笔录。使用CHATGPT，研究人员分配了分数，以根据呼叫中使用的语言来预测公司投资政策的变化。这些AI生成的分数与资本支出和CFO调查响应的实际变化紧密一致，这表明了高度的准确性。除了投资政策外，该方法还成功地确定了股息和就业等领域的变化。研究结果表明，AI可以一致，客观地处理大量文本，从而使人类分析师可能会忽略的见解。共识是，对于想要更好地了解收益电话的投资者，AI工具现在是必不可少的。
ai还可以分析CEO的人声功能，以识别抑郁症的迹象最近的研究迹象也表明，人工智能现在可以表明人工智能现在可以通过分析收入电话期间的声音模式来检测CEO中抑郁症的迹象。一项在2025年1月发表在《会计研究杂志》上发表的研究描绘了机器学习模型如何通过在收入呼叫记录中检查微妙的声音特征来识别高管中的抑郁症。
研究人员分析了14,500多个收益呼叫记录从2010年至2021年之间的标准普尔500年公司中。使用AI驱动的语音分析，他们能够根据其语音模式将9,500多个首席执行官分类为潜在的抑郁症。
这种AI-DRIEN的方法超出了传统的范围语音分析方法通过检测人耳不察觉到的细微声音特征。机器学习模型使用复杂的算法来分析音段的数值嵌入，从而对说话者的心理状态进行更复杂的评估。
该研究的发现表明，CEO抑郁症可能与更大的业务风险有关，例如提高诉讼和股票波动。还有李提出的证据表明，沮丧的首席执行官倾向于收到更大的薪酬套餐，并且与绩效相关的百分比较高。
底线投资者解释收益呼叫的方式发生变化，而AI负责很多。它可以检测传统分析可能会忽略的语言变化，音调线索和隐藏信号。 AI驱动的工具变得越来越复杂，因此仅依靠执行陈述可能会成为过去。现在，这不再是说什么，而是AI能够发现人类分析师错过了什么。
