AI andmed, traditsiooniline kauplemine ja kaasaegsed investeeringud

Tehisintellekt muudab rahanduse tulevikku drastiliselt. Finants institutsioonid kulutas eelmisel aastal tehisintellektile üle 10.1 miljardi dollari. Üks paljudest viisidest, kuidas tehisintellekti rahanduses võimendatakse, on investorite kogemuste parandamine.

Kaasaegsed investorid naudivad palju sujuvamat kauplemiskogemust kui nende eelkäijad. Tänu Interneti leiutamisele saab kõike alates tehingute tegemisest kuni põhjalike aruannete allalaadimiseni lõpule viia peaaegu kohe. Varem nädalaid kestnud ülesanded võtavad nüüd vaid minuteid, mis on kindlasti julgustanud ka järelkasvu noori investoreid. See on vaid üks paljudest viisidest AI on finantssektorit muutnud.

Innovatsioon ei maga aga kunagi ja nii on kaasaegne investeerimismaastik jätkuvalt muutumas (seekord AI kasutuselevõtuga). Siiski on AI – tervikuna – tehnoloogia, mis on alles lapsekingades määrused ja üldised standardid. Kas tehisintellekti ja tehisintellekti andmete juurutamine tänapäevases kaubandusmaailmas annab tegelikult mingit kasu? Selle artikli eesmärk on välja selgitada!

Traditsioonilise lähenemisviisiga seotud probleemid

Turg on pidevas muutumises, mistõttu paljud professionaalsed analüütikud teevad selle õppimisest karjääri. Neid suundumusi analüüsides, tuvastades ja ennustades saavad analüütikud aidata oma klientidel riske minimeerida, nautides samas suurt tulu. AI-l on aitas investoreid selles osas märkimisväärselt. Teatud määral põhinevad hinnad osaliselt üldsuse suhtlusel ja vara väärtuse tajumisel. Inimanalüütikud suudavad lisada need emotsionaalsed vastused oma aktsiaennustustesse, kombineerides neid trendiandmetega, et saada suhteliselt täpne analüüs. Nende arvutuste tegemine võib aga olla äärmiselt aeganõudev ja – kuna inimesed on altid vigadele – ei ole alati täpsed. Kahjuks võivad isegi samad suundumused olla mitme analüütiku erineva tõlgendusega.

Kaasaegne lähenemine

Kaasaegsed analüütikud ei tee kõiki oma arvutusi pliiatsi ja paberi abil; nad kasutavad ära erinevaid nende käsutuses olevaid tööriistu. Neid on palju erinevaid Tarkvaralahendused loodud abistama nii analüütikuid kui ka investoreid, võimaldades neil lühikese aja jooksul koguda suuri andmemahtusid. Need programmid suudavad sageli esitada andmeid mitmel erineval viisil (nt joondiagrammid või küünlajalgdiagrammid), mis muudab andmete töötlemise lihtsamaks. Sellegipoolest on andmete käsitsi analüüsimine isegi tarkvaralahenduste abil mõnevõrra aeganõudev. Seetõttu on paljud ettevõtted hakanud AI andmeid oma investeerimisstrateegiates juurutama.

Robo-nõustajate tõus

Aastaid on paljud finantseksperdid panustanud varakult investeerimise ideele, kuid tegelikult nõudis alustamine palju pingutusi. Isegi pärast seda, kui aktsiaid ja muid varasid sai osta Interneti-vahenduse kaudu, nõudis järjepideva tootluse nägemine siiski teatud teadmisi aktsiaturust. Õnneks loodi esimesed robo-nõustajad 2008. aastal.

Robo-nõustajad olid ainulaadne teenus, mis lihtsustas investeerimist masside jaoks. Selle asemel, et teha individuaalseid investeeringuid, analüüsida turge ja aktiivselt kaubelda, said kasutajad lihtsalt raha hoiustada ja oodata. Robo-nõustaja tegeles tegeliku investeerimisprotsessiga, kasutades tehisintellekti andmete analüüsi ja automatiseerimist tehingute lõpuleviimiseks ja turumuutustele reageerimiseks. Tänapäeval on tarbijatel valida paljude robo-nõustajate vahel, mis teeb peaaegu igaühel investeerimise alustamise lihtsaks.

AI-andmete eelised ja puudused

Peamine erinevus AI andmete ja inimeste andmete vahel on see, et tehisintellekti andmetel puudub emotsionaalne komponent. Mõnes olukorras võib see olla puuduseks (eriti lühiajalise kauplemise puhul). Näiteks päevapoliitilisi või PR-teemasid (ja sellest tulenevaid tagajärgi) saab inimene emotsionaalselt analüüsida. See emotsionaalne arusaam võimaldab neil kaasata avalikkuse arusaama oma ennustustesse ja teha ennetavaid muudatusi. Kuna tehisintellekti andmed põhinevad täielikult statistikal ega võta arvesse emotsioone, saab robo-nõustaja ainult reageerida: ta ei suuda teha ennetavaid valikuid aktsionäride emotsionaalsete vastuste põhjal.

Tagakülg on see, et süsteem, mis tugineb ainult AI andmetele, ei tee emotsionaalselt laetud otsuseid. Kuigi inimene võib hakata oma investeeringuid aeglasemalt läbi vaatama, arvestab tehisintellekt vaid ajaloolisi andmeid, mida ta otsuste tegemisel kasutab. Iga tehtud otsus põhineb üksnes mineviku põhjalikul analüüsil, mis on palju kaasavam kui inimanalüütiku tehtud otsus.

Parem juurdepääs tarbijatele

Tehisintellekti andmete investeerimisse kaasamise teine ​​eelis on parem juurdepääsetavus klientidele. Varajane investeerimine võimaldab liitintressi täielikult ära kasutada, kuid inimnõustajate nõutavad määrad ja tasud võivad muuta palgamise ebareaalseks. Robo-nõustajad suudavad pakkuda portfellihalduse teenuseid murdosa kuludest, muutes need potentsiaalsetele noortele investoritele palju taskukohasemaks. Kuigi nende keskmine tootlus – mis tavaliselt jääb vahemikku 11.7% kuni 13.4% – ei ole nii muljetavaldav kui alternatiivsed investeerimisvõimalused, pakub robo-nõustaja üht lihtsaimat viisi portfelli loomise alustamiseks piiratud sissetulekuga.

AI andmed tulevikus

Tehnoloogia võib olla veel suhteliselt uus, kuid seda on mõistlik ette näha kaasaegne AI muutub ka tulevikus populaarsemaks. Ehkki see ei asenda tõenäoliselt kunagi täielikult inimanalüütikuid, on see turul edaspidi kindlasti silmapaistev. Arvestades kõike, alates isiklike rahanduse juhtimisest kuni turu jälgimiseni, eeldame, et valikuvõimalused laienevad ainult tehnoloogia täiustamisel.