AI-data, traditionel handel og moderne investeringer

Kunstig intelligens ændrer drastisk fremtiden for finans. Finansielle institutioner brugte over 10.1 milliarder dollars på kunstig intelligens sidste år. En af de mange måder, hvorpå AI bliver udnyttet i finanssektoren, er ved at hjælpe med at forbedre investorernes oplevelse.

Moderne investorer nyder en meget jævnere handelsoplevelse end deres forgængere. Takket være opfindelsen af ​​internettet kan alt fra at udføre handler til at downloade omfattende rapporter udføres næsten øjeblikkeligt. Opgaver, der tidligere tog uger, tager nu kun minutter, hvilket helt sikkert har opmuntret den næste generation af unge investorer. Dette er blot en af ​​de mange måder, at AI har ændret den finansielle sektor.

Men innovation sover aldrig, og det moderne investeringslandskab fortsætter med at ændre sig (denne gang med introduktionen af ​​AI). Alligevel er AI – som helhed – en teknologi, der stadig er i sin vorden, sans regler og generelle standarder. Giver implementering af AI- og AI-data i den moderne handelsverden nogen fordele? I denne artikel sigter vi efter at finde ud af det!

Problemer med den traditionelle tilgang

Markedet er i konstant forandring, og derfor gør mange professionelle analytikere karriere ud af at studere det. Ved at analysere, identificere og forudsige disse tendenser er analytikere i stand til at hjælpe deres kunder med at minimere risikoen, mens de nyder godt af store afkast. AI har har hjulpet investorerne betydeligt i denne henseende. Til en vis grad er priserne delvist baseret på offentlighedens interaktioner og opfattelse af værdien af ​​et aktiv. Menneskelige analytikere er i stand til at inkorporere disse følelsesmæssige reaktioner i deres aktieforudsigelser ved at kombinere dem med trenddata for at producere relativt nøjagtige analyser. Men at lave disse beregninger kan være ekstremt tidskrævende og - da mennesker er tilbøjelige til at fejle - er de ikke altid nøjagtige. Desværre kan selv de samme tendenser have forskellige fortolkninger fra flere analytikere.

Den moderne tilgang

Moderne analytikere fuldfører ikke alle deres beregninger ved hjælp af pen og papir; de udnytter de forskellige værktøjer, de har til rådighed. Der er mange forskellige softwareløsninger designet til at hjælpe både analytikere og investorer, så de kan kompilere store mængder data på kort tid. Disse programmer er ofte i stand til at repræsentere data på en række forskellige måder - såsom linjegrafer eller lysestagediagrammer - hvilket gør det lettere at behandle dataene. Ikke desto mindre er det stadig noget tidskrævende at analysere data manuelt, selv ved hjælp af softwareløsninger. Det er derfor, mange virksomheder er begyndt at implementere AI-data i deres investeringsstrategier.

The Rise of Robo-Advisors

Mange finansielle eksperter har i årevis presset på ideen om at investere tidligt, men det krævede en stor indsats at komme i gang. Selv efter at aktier og andre aktiver kunne købes gennem et online-mæglerhus, krævede det stadig en vis viden om aktiemarkedet at se konsistente afkast. Heldigvis blev de første robo-rådgivere oprettet i 2008.

Robo-rådgivere var en unik service, der forenklede investering for masserne. I stedet for at skulle foretage individuelle investeringer, analysere markederne og handle aktivt, var brugerne i stand til blot at indbetale penge og vente. Robo-rådgiveren håndterede selve investeringsprocessen ved at bruge AI-dataanalyse og automatisering til at gennemføre handler og reagere på markedsændringer. I disse dage har forbrugerne masser af robo-rådgivere at vælge imellem, hvilket gør det nemt for næsten alle at begynde at investere.

Fordele og ulemper ved AI-data

Den største forskel mellem AI-data og menneskelige data er, at AI-data mangler en følelsesmæssig komponent. I nogle situationer kan dette være en ulempe (især for kortsigtet handel). For eksempel kan aktuelle politiske eller PR-spørgsmål (og de deraf følgende konsekvenser) blive følelsesmæssigt analyseret af et menneske. Denne følelsesmæssige indsigt giver dem mulighed for at inkorporere offentlig opfattelse i deres forudsigelser og foretage proaktive justeringer. Da AI-data udelukkende er baseret på statistik og ikke tager hensyn til følelser, kan en robotrådgiver kun reagere: den er ude af stand til at træffe proaktive valg baseret på følelsesmæssige reaktioner fra aktionærer.

Bagsiden er, at et system, der udelukkende er afhængigt af AI-data, ikke træffer følelsesladede beslutninger. Mens et menneske kan begynde at genoverveje deres investeringer, efterhånden som et lavpunkt trækker ud, overvejer AI kun de historiske data, som den er brugt til at træffe sine beslutninger. Enhver beslutning, der træffes, er udelukkende baseret på en omfattende analyse af fortiden, som er langt mere omfattende end en, der er produceret af en menneskelig analytiker.

En forbedret forbrugertilgængelighed

En anden fordel ved at inkorporere AI-data i investering er forbedret kundetilgængelighed. At investere tidligt giver mulighed for at drage fuld fordel af renters rente, men de satser og gebyrer, der opkræves af menneskelige rådgivere, kan gøre det urealistisk at ansætte en. Robo-rådgivere er i stand til at levere porteføljestyringstjenester til en brøkdel af prisen, hvilket gør dem meget mere overkommelige for potentielle unge investorer. Mens deres gennemsnitlige afkast - som har en tendens til et gennemsnit på mellem 11.7% til 13.4% - ikke er så imponerende som alternative investeringsmuligheder, tilbyder robo-rådgiver en af ​​de nemmeste måder at begynde at opbygge en portefølje på med en begrænset indkomst.

AI-data i fremtiden

Teknologien er muligvis stadig relativt ny, men det er rimeligt at forudse det moderne AI vil fortsætte med at blive mere populær i fremtiden. Selvom det sandsynligvis aldrig helt vil erstatte menneskelige analytikere, vil det helt sikkert være fremtrædende på markedet fremover. Med anvendelser til alt fra personlig økonomistyring til markedssporing forventer vi, at mulighederne kun vil udvide sig, efterhånden som teknologien forbedres.