从财报电话会议中衡量企业数字战略的深度学习框架
计算与语言
2020-12-04 v2 计算机与社会
机器学习
摘要
当今企业竞相利用人工智能、区块链和云计算等最新数字技术。然而，许多企业报告其战略未能实现预期的业务成果。本研究首次将最先进的 NLP 模型应用于非结构化数据，以理解企业所采用的数字战略模式的不同聚类。我们通过分析 2015 至 2019 年间《财富》全球 500 强企业的财报电话会议实现这一目标。我们使用基于 Transformer 的架构进行文本分类，该架构对对话上下文有更好的理解。随后，我们应用聚类分析来探究数字战略模式。我们的研究结果表明，财富 500 强企业采用四种不同的战略，即产品主导型、客户体验主导型、服务主导型和效率主导型。本工作为企业和研究人员提供了一个实证基线，以增进我们对该领域的理解。
引用
@article{arxiv.2010.12418,
title = {Deep Learning Framework for Measuring the Digital Strategy of Companies from Earnings Calls},
author = {Ahmed Ghanim Al-Ali and Robert Phaal and Donald Sull},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12418},
year = {2020}
}
备注
Proceedings of The 28th International Conference on Computational Linguistics, 9 pages, 1 figure