در بخش تکنولوژی، هوش مصنوعی (AI) موضوعی است که روز به روز بیشتر مورد توجه قرار می گیرد و تأثیر آن برای تحول، به ویژه در امور مالی، به خوبی مستند شده است. این مقاله از آکادمی G2O به بررسی کاربردهای فعلی هوش مصنوعی در بازارهای مالی، چگونگی تأثیر آن بر معاملات الگوریتمی و مزایا و خطرات استفاده از آن می پردازد.

هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به ابزاری حیاتی‌ هم برای سرمایه‌گذاران و هم برای مؤسسات مالی با هدف پیشرفت و ارتقا است. سرمایه گذاران ممکن است با آگاهی از مزایا و خطرات احتمالی هوش مصنوعی در امور مالی، از این تکنولوژی جدید با دید بهتری استفاده کنند.

هوش مصنوعی در حال تغییر بازارهای مالی است

استفاده از فناوری هوش مصنوعی (AI) برای خودکارسازی اقدامات و ارائه بینش های جدید تأثیر قابل توجهی بر بازارهای مالی داشته است. هوش مصنوعی (AI) این پتانسیل را دارد که با ایجاد امکان تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر، مدیریت ریسک قوی و خدمات بهتر به مشتریان، نحوه عملکرد بازارهای مالی را کاملاً تغییر دهد.

بسیاری از روش‌های معاملاتی دستی، از جمله ورود، اجرا، و تجزیه و تحلیل پس از معامله، با کمک هوش مصنوعی خودکار می‌شوند. هوش مصنوعی می تواند زمان انجام یک معامله را کاهش دهد و با خودکار کردن این عملیات، هزینه معاملات را کاهش دهد. برای یافتن روندها و پیش‌بینی حرکت‌های آینده بازار، ممکن است از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها نیز استفاده شود.

نکات مثبت هوش مصنوعی در امور مالی

استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی چندین مزیت دارد، از جمله:

دقت بسیار بالا: هوش مصنوعی می‌تواند به پیش‌بینی‌های دقیق‌تر درباره داده‌های مالی کمک کند، که می‌تواند تصمیم‌گیری را بهبود بخشد و موفقیت معاملات را افزایش دهد.

تجارت منفعلانه: از هوش مصنوعی می‌توان برای خودکارسازی و اتخاذ رویکرد منفعلانه‌تر برای سفته‌بازی مالی استفاده کرد.

خدمات مشتری پیشرفته: سازمان‌های مالی می‌توانند از هوش مصنوعی برای بهبود خدمات مشتری استفاده کنند.

صرفه جویی در هزینه: هوش مصنوعی می تواند به کاهش هزینه های عملیاتی موسسات مالی کمک کند.

چگونه می توان از هوش مصنوعی در امور مالی استفاده کرد

هوش مصنوعی را می توان در امور مالی به روش های مختلفی به کار برد، از جمله:

یادگیری خودکار

با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری، یادگیری خودکار شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که سیستم‌های کامپیوتری را قادر می‌سازد تا به طور خودکار عملکرد خود را با یادگیری از داده‌ها بهبود بخشند. الگوریتم‌های یادگیری خودکار در معاملات مالی برای ارزیابی حجم عظیمی از داده‌های مالی، الگوهای نقطه‌ای و روندها و سپس پیش‌بینی یا قضاوت بر اساس آن تحلیل استفاده می‌شوند.

پردازش زبان طبیعی

حوزه هوشمندانه هوش مصنوعی که به عنوان “پردازش زبان طبیعی” (NLP) شناخته می شود، با هدف آموزش رایانه ها برای درک زبان انسان است. NLP را می توان در زمینه مالی برای انجام چندین کار استفاده کرد، مانند تجزیه و تحلیل سنتیمنت، که خواندن متن برای تعیین سنتیمنت نویسنده در مورد یک موضوع خاص است.

الگوریتم های تکاملی و ژنتیک در محاسبات

مفاهیم تکامل بیولوژیکی به عنوان پایه ای برای الگوریتم های ژنتیک و محاسبات تکاملی عمل می کنند. با تقلید از فرآیند انتخاب طبیعی، می توان از این تکنیک ها در معاملات الگوریتمی برای بهبود استراتژی ها و پارامترهای معاملاتی استفاده کرد. الگوریتم‌های ژنتیک می‌توانند موفق‌ترین و قابل‌اعتمادترین استراتژی‌های معاملاتی را با ایجاد و ارزیابی مکرر گروهی از تکنیک‌های معاملاتی کشف کنند و به معامله‌گران اجازه می‌دهند تا روش‌های خود را در طول زمان اصلاح و بهبود بخشند.

چالش ها و محدودیت های استفاده از هوش مصنوعی در تجارت الگوریتمی:

سیستم های هوش مصنوعی تا حد زیادی بر داده های دقیق و قابل اعتماد متکی هستند. مشکلات مربوط به داده های ناکافی، سوگیری داده ها و تضمین کیفیت داده ها در معاملات الگوریتمی رایج است. برای موفقیت آمیز بودن کاربرد هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی، در دسترس بودن و دقت داده ها باید تضمین شود.

قابل توضیح و تفسیر

تجارت الگوریتمی با مشکلاتی روبرو است زیرا معامله گران باید در حین انجام معاملات، استدلال پشت انتخاب های انجام شده توسط سیستم های هوش مصنوعی را درک کنند. این فقدان تفسیرپذیری مشکلاتی به همراه دارد. ایجاد اعتماد و دریافت مجوز نظارتی به شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی بستگی دارد.

پیچیدگی و پردازش بیش از حد مدل

زمانی که یک مدل بیش از حد بر یافتن الگوها در داده‌های آموزشی تمرکز می‌کند، بیش از حد پردازش می‌کند، که منجر به تعمیم ضعیف به داده‌های جدید می‌شود. تطبیق بیش از حد می تواند یک مشکل عمده در معاملات الگوریتمی باشد زیرا داده های بازار قبلی ممکن است شاخص قابل اعتمادی از شرایط بازار در آینده نباشد. علاوه بر این، پردازش بیش از حد ممکن است در مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی رخ دهد که نیاز به انتخاب دقیق مدل و روش‌های منظم‌سازی دارند.

آینده امور مالی و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در امور مالی آینده روشن و امکانات زیادی دارد. در نتیجه ممکن است افزایش استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیندهای مالی، تغییر چشمگیری در نحوه عملکرد مؤسسات مالی ایجاد کند. چراکه بسیاری از کارهای تکراری و وقت گیر که امروزه به مشارکت انسانی نیاز دارند، با کمک هوش مصنوعی ساده و خودکار می شوند.

نگرانی ها در مورد اینکه چگونه استفاده از هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی می تواند بر مشاغل در بخش مالی تأثیر بگذارد، با استفاده رو به رشد این فناوری افزایش یافته است. در حالی که هوش مصنوعی می تواند فرآیندها را ساده کند و برخی از اقدامات را خودکار کند، همچنین فرصت های تجاری جدیدی را برای افراد باز می کند. معامله گران می توانند با تمرکز بر تصمیمات استراتژی سطح بالاتر، مدیریت ریسک و تفسیر بینش های ارائه شده توسط هوش مصنوعی، سیستم های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی را تکمیل کرده و در کنار آنها کار کنند.

سخن نهایی

هوش مصنوعی (AI) به دلیل دقت خود برای حمایت از سرمایه گذاران در تصمیم گیری عاقلانه، مدت هاست که ابزاری حیاتی در صنعت مالی بوده است. با این حال، خطرات مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی وجود دارد که باید در نظر گرفته شود. یکی از خطرات احتمال خطای آن است که می تواند منجر به تصمیمات ضعیف و خسارات مالی شود.

سرمایه گذاران گزینه های متعددی برای کاهش این ریسک ها دارند. اطمینان از قابل اعتماد بودن سیستم هوش مصنوعی و انجام آزمایشات گسترده یکی از این مراحل است. علاوه بر این، سرمایه گذاران باید مطمئن شوند که در صورت خرابی سیستم هوش مصنوعی، یک استراتژی بازگشتی در اختیار دارند. دانستن محدودیت‌های هوش مصنوعی و تکیه نکردن فقط به آن برای همه چیز، گام مهمی است.