Δεδομένα AI, παραδοσιακές συναλλαγές και σύγχρονες επενδύσεις

Η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει δραστικά το μέλλον των οικονομικών. χρηματοπιστωτικά ιδρύματα ξόδεψε πάνω από 10.1 δισεκατομμύρια δολάρια για την τεχνητή νοημοσύνη πέρυσι. Ένας από τους πολλούς τρόπους με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη αξιοποιείται στα χρηματοοικονομικά είναι η βοήθεια στη βελτίωση της εμπειρίας των επενδυτών.

Οι σύγχρονοι επενδυτές απολαμβάνουν μια πολύ πιο ομαλή εμπειρία συναλλαγών από τους προκατόχους τους. Χάρη στην εφεύρεση του Διαδικτύου, τα πάντα, από τη διεξαγωγή συναλλαγών έως τη λήψη περιεκτικών αναφορών μπορούν να ολοκληρωθούν σχεδόν αμέσως. Οι εργασίες που προηγουμένως διαρκούσαν εβδομάδες τώρα διαρκούν μόνο λίγα λεπτά, κάτι που σίγουρα ενθάρρυνε την επόμενη γενιά νέων επενδυτών. Αυτός είναι μόνο ένας από τους πολλούς τρόπους που Η τεχνητή νοημοσύνη άλλαξε τον χρηματοπιστωτικό τομέα.

Ωστόσο, η καινοτομία δεν κοιμάται ποτέ, και έτσι το σύγχρονο επενδυτικό τοπίο συνεχίζει να αλλάζει (αυτή τη φορά με την εισαγωγή του AI). Παρόλα αυτά, η τεχνητή νοημοσύνη - στο σύνολό της - είναι μια τεχνολογία που είναι ακόμα στα σπάργανα, χωρίς κανονισμοί και γενικά πρότυπα. Η εφαρμογή δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης και τεχνητής νοημοσύνης στον σύγχρονο εμπορικό κόσμο προσφέρει πραγματικά οφέλη; Σε αυτό το άρθρο, στόχος μας είναι να μάθουμε!

Τα ζητήματα με την παραδοσιακή προσέγγιση

Η αγορά αλλάζει συνεχώς, γι' αυτό και πολλοί επαγγελματίες αναλυτές κάνουν καριέρα μελετώντας την. Αναλύοντας, εντοπίζοντας και προβλέποντας αυτές τις τάσεις, οι αναλυτές είναι σε θέση να βοηθήσουν τους πελάτες τους να ελαχιστοποιήσουν τον κίνδυνο ενώ απολαμβάνουν μεγάλες αποδόσεις. Το AI έχει βοήθησε σημαντικά τους επενδυτές σε αυτό το θέμα. Σε κάποιο βαθμό, οι τιμές βασίζονται εν μέρει στις αλληλεπιδράσεις του κοινού και στην αντίληψη της αξίας ενός περιουσιακού στοιχείου. Οι ανθρώπινοι αναλυτές είναι σε θέση να ενσωματώσουν αυτές τις συναισθηματικές αποκρίσεις στις προβλέψεις των μετοχών τους, συνδυάζοντάς τις με δεδομένα τάσεων για να παράγουν σχετικά ακριβή αναλυτικά στοιχεία. Ωστόσο, η πραγματοποίηση αυτών των υπολογισμών μπορεί να είναι εξαιρετικά χρονοβόρα και - καθώς οι άνθρωποι είναι επιρρεπείς σε λάθη - δεν είναι πάντα ακριβείς. Δυστυχώς, ακόμη και οι ίδιες τάσεις μπορούν να έχουν διαφορετικές ερμηνείες από πολλούς αναλυτές.

Η Σύγχρονη Προσέγγιση

Οι σύγχρονοι αναλυτές δεν ολοκληρώνουν όλους τους υπολογισμούς τους χρησιμοποιώντας στυλό και χαρτί. εκμεταλλεύονται τα διάφορα εργαλεία που έχουν στη διάθεσή τους. Υπάρχουν πολλά διαφορετικά λύσεις λογισμικού έχει σχεδιαστεί για να βοηθά τόσο τους αναλυτές όσο και τους επενδυτές, επιτρέποντάς τους να συγκεντρώνουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων σε σύντομο χρονικό διάστημα. Αυτά τα προγράμματα είναι συχνά σε θέση να αναπαραστήσουν δεδομένα με πολλούς διαφορετικούς τρόπους —όπως γραφήματα γραμμής ή γραφήματα κεριών— πράγμα που διευκολύνει την επεξεργασία των δεδομένων. Ωστόσο, η μη αυτόματη ανάλυση δεδομένων εξακολουθεί να είναι κάπως χρονοβόρα, ακόμη και με τη βοήθεια λύσεων λογισμικού. Γι' αυτό πολλές εταιρείες έχουν αρχίσει να εφαρμόζουν δεδομένα τεχνητής νοημοσύνης στις επενδυτικές τους στρατηγικές.

The Rise of Robo-Advisors

Για χρόνια, πολλοί οικονομικοί εμπειρογνώμονες ώθησαν την ιδέα της επένδυσης νωρίς, αλλά στην πραγματικότητα απαιτούσε μεγάλη προσπάθεια για να ξεκινήσετε. Ακόμη και όταν οι μετοχές και άλλα περιουσιακά στοιχεία μπορούσαν να αγοραστούν μέσω μιας διαδικτυακής μεσιτείας, το να δούμε σταθερές αποδόσεις εξακολουθούσε να απαιτεί κάποια γνώση της χρηματιστηριακής αγοράς. Ευτυχώς, οι πρώτοι robo-σύμβουλοι δημιουργήθηκαν το 2008.

Οι Robo-advisors ήταν μια μοναδική υπηρεσία που απλοποίησε την επένδυση για τις μάζες. Αντί να χρειάζεται να κάνουν μεμονωμένες επενδύσεις, να αναλύουν τις αγορές και να συναλλάσσονται ενεργά, οι χρήστες μπορούσαν απλώς να καταθέσουν χρήματα και να περιμένουν. Ο ρομπο-σύμβουλος χειρίστηκε την πραγματική επενδυτική διαδικασία, χρησιμοποιώντας ανάλυση και αυτοματοποίηση δεδομένων AI για να ολοκληρώσει τις συναλλαγές και να αντιδράσει στις αλλαγές της αγοράς. Αυτές τις μέρες, οι καταναλωτές έχουν πολλούς ρομπο-συμβούλους για να επιλέξουν, καθιστώντας εύκολο για σχεδόν οποιονδήποτε να ξεκινήσει να επενδύει.

Πλεονεκτήματα & Μειονεκτήματα των Δεδομένων AI

Η κύρια διαφορά μεταξύ των δεδομένων AI και των ανθρώπινων δεδομένων είναι ότι τα δεδομένα τεχνητής νοημοσύνης δεν διαθέτουν συναισθηματικό στοιχείο. Σε ορισμένες περιπτώσεις, αυτό μπορεί να είναι ένα μειονέκτημα (ειδικά για βραχυπρόθεσμες συναλλαγές). Για παράδειγμα, τα τρέχοντα πολιτικά ζητήματα ή θέματα δημοσίων σχέσεων (και οι συνακόλουθες συνέπειες) μπορούν να αναλυθούν συναισθηματικά από έναν άνθρωπο. Αυτή η συναισθηματική επίγνωση τους επιτρέπει να ενσωματώσουν την αντίληψη του κοινού στις προβλέψεις τους και να κάνουν προληπτικές προσαρμογές. Καθώς τα δεδομένα της τεχνητής νοημοσύνης βασίζονται εξ ολοκλήρου σε στατιστικά στοιχεία και δεν λαμβάνουν υπόψη τα συναισθήματα, ένας ρομπο-σύμβουλος μπορεί μόνο να αντιδράσει: είναι ανίκανος να κάνει προληπτικές επιλογές με βάση τις συναισθηματικές αντιδράσεις των μετόχων.

Η άλλη πλευρά είναι ότι ένα σύστημα που βασίζεται αποκλειστικά σε δεδομένα τεχνητής νοημοσύνης δεν λαμβάνει συναισθηματικά φορτισμένες αποφάσεις. Ενώ ένας άνθρωπος μπορεί να αρχίσει να επανεξετάζει τις επενδύσεις του, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη λαμβάνει υπόψη μόνο τα ιστορικά δεδομένα που χρησιμοποιούνται για να λάβει τις αποφάσεις του. Κάθε απόφαση που λαμβάνεται βασίζεται αποκλειστικά σε μια ολοκληρωμένη ανάλυση του παρελθόντος, η οποία είναι πολύ πιο περιεκτική από αυτή που παράγεται από έναν ανθρώπινο αναλυτή.

Βελτιωμένη προσβασιμότητα καταναλωτή

Ένα άλλο όφελος από την ενσωμάτωση δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης στις επενδύσεις είναι η βελτιωμένη προσβασιμότητα των πελατών. Η έγκαιρη επένδυση επιτρέπει σε κάποιον να επωφεληθεί πλήρως από τον ανατοκισμό, αλλά τα επιτόκια και οι αμοιβές που χρεώνουν οι ανθρώπινοι σύμβουλοι μπορεί να κάνουν την πρόσληψη μη ρεαλιστική. Οι Robo-σύμβουλοι είναι σε θέση να παρέχουν υπηρεσίες διαχείρισης χαρτοφυλακίου για ένα κλάσμα του κόστους, καθιστώντας τις πολύ πιο προσιτές σε πιθανούς νέους επενδυτές. Ενώ οι μέσες αποδόσεις τους - οι οποίες τείνουν να κυμαίνονται κατά μέσο όρο μεταξύ 11.7% και 13.4% - δεν είναι τόσο εντυπωσιακές όσο οι εναλλακτικές επενδυτικές επιλογές, οι robo-advisor προσφέρουν έναν από τους ευκολότερους τρόπους για να ξεκινήσετε τη δημιουργία ενός χαρτοφυλακίου με περιορισμένο εισόδημα.

Δεδομένα AI στο μέλλον

Η τεχνολογία μπορεί να είναι ακόμα σχετικά νέα, αλλά είναι λογικό να το προβλέψουμε σύγχρονο AI θα συνεχίσει να γίνεται πιο δημοφιλής στο μέλλον. Αν και πιθανότατα δεν θα αντικαταστήσει ποτέ εξ ολοκλήρου τους ανθρώπινους αναλυτές, σίγουρα θα είναι εξέχουσα θέση στην αγορά που προχωρά. Με χρήσεις για τα πάντα, από τη διαχείριση προσωπικών οικονομικών μέχρι την παρακολούθηση της αγοράς, αναμένουμε ότι οι επιλογές θα επεκταθούν μόνο καθώς βελτιώνεται η τεχνολογία.