AI-data, perinteinen kaupankäynti ja modernit sijoitukset

Tekoäly muuttaa dramaattisesti rahoituksen tulevaisuutta. Rahoituslaitokset käytti yli 10.1 miljardia dollaria tekoälyyn viime vuonna. Yksi monista tavoista, joilla tekoälyä hyödynnetään rahoituksessa, on auttaa parantamaan sijoittajien kokemusta.

Nykyaikaiset sijoittajat nauttivat paljon sujuvammasta kaupankäyntikokemuksesta kuin edeltäjänsä. Internetin keksimisen ansiosta kaikki kauppojen tekemisestä kattavien raporttien lataamiseen voidaan suorittaa lähes välittömästi. Aikaisemmin viikkoja kestäneet tehtävät vievät nyt vain minuutteja, mikä on varmasti rohkaissut seuraavan sukupolven nuoria sijoittajia. Tämä on vain yksi monista tavoista Tekoäly on muuttanut rahoitusalaa.

Innovaatiot eivät kuitenkaan koskaan nuku, ja siksi moderni sijoitusmaisema jatkaa muuttumistaan ​​(tällä kertaa tekoälyn myötä). Silti tekoäly – kokonaisuutena – on tekniikka, joka on vielä lapsenkengissään määräykset ja yleiset standardit. Onko tekoälyn ja tekoälyn tietojen käyttöönotto nykyaikaisessa kaupankäynnissä todella mitään hyötyä? Tässä artikkelissa pyrimme selvittämään!

Perinteisen lähestymistavan ongelmat

Markkinat muuttuvat jatkuvasti, minkä vuoksi monet ammattianalyytikot tekevät uransa niitä opiskelemalla. Analysoimalla, tunnistamalla ja ennustamalla näitä trendejä analyytikot voivat auttaa asiakkaitaan minimoimaan riskit ja nauttimaan suurista tuotoista. AI on auttoi sijoittajia tässä suhteessa merkittävästi. Hinnat perustuvat jossain määrin suuren yleisön vuorovaikutukseen ja käsitykseen omaisuuden arvosta. Ihmisanalyytikot pystyvät sisällyttämään nämä tunnereaktiot osakeennusteisiinsa yhdistämällä ne trenditietoihin tuottaakseen suhteellisen tarkan analytiikan. Näiden laskelmien tekeminen voi kuitenkin olla erittäin aikaa vievää, ja koska ihmiset ovat alttiita virheille, ne eivät aina ole tarkkoja. Valitettavasti jopa samoilla trendeillä voi olla erilaisia ​​tulkintoja useilta analyytikoilta.

Moderni lähestymistapa

Nykyaikaiset analyytikot eivät suorita kaikkia laskelmiaan kynällä ja paperilla; he hyödyntävät käytössään olevia erilaisia ​​työkaluja. Niitä on monia erilaisia Ohjelmistoratkaisuja Suunniteltu auttamaan analyytikoita ja sijoittajia, jolloin he voivat koota suuria tietomääriä lyhyessä ajassa. Nämä ohjelmat pystyvät usein esittämään tietoja useilla eri tavoilla – kuten viivakaavioilla tai kynttilänjalkakaavioilla – mikä helpottaa tietojen käsittelyä. Tietojen manuaalinen analysointi on kuitenkin edelleen jonkin verran aikaa vievää, jopa ohjelmistoratkaisujen avulla. Siksi monet yritykset ovat alkaneet ottaa tekoälytietoja sijoitusstrategioihinsa.

Robo-neuvojien nousu

Vuosien ajan monet talousasiantuntijat ovat ajaneet ajatusta sijoittamisesta ajoissa, mutta itse asiassa aloittaminen vaati paljon vaivaa. Senkin jälkeen, kun osakkeita ja muuta omaisuutta voitiin ostaa online-välityksen kautta, tasaisen tuoton näkeminen vaati silti jonkin verran tietoa osakemarkkinoista. Onneksi ensimmäiset robo-neuvojat luotiin vuonna 2008.

Robo-neuvojat olivat ainutlaatuinen palvelu, joka yksinkertaisti sijoittamista massoille. Sen sijaan, että olisi tarvinnut tehdä yksittäisiä sijoituksia, analysoida markkinoita ja käydä kauppaa aktiivisesti, käyttäjät pystyivät yksinkertaisesti tallettamaan rahaa ja odottamaan. Robo-neuvoja hoiti varsinaisen sijoitusprosessin käyttämällä tekoälyn data-analyysiä ja automaatiota kauppojen loppuunsaattamiseen ja markkinoiden muutoksiin reagoimiseen. Nykyään kuluttajilla on valittavanaan runsaasti robo-neuvojia, mikä tekee sijoittamisen aloittamisesta helppoa lähes kaikkien.

AI-datan edut ja haitat

Suurin ero tekoälydatan ja ihmisdatan välillä on se, että tekoälydatasta puuttuu tunnekomponentti. Joissakin tilanteissa tämä voi olla haitta (etenkin lyhytaikaisessa kaupankäynnissä). Ihminen voi esimerkiksi analysoida emotionaalisesti ajankohtaisia ​​poliittisia tai PR-kysymyksiä (ja niistä aiheutuvia seurauksia). Tämän emotionaalisen oivalluksen avulla he voivat sisällyttää julkisen käsityksen ennusteisiinsa ja tehdä ennakoivia muutoksia. Koska tekoälytiedot perustuvat kokonaan tilastoihin eivätkä ota huomioon tunteita, robo-neuvoja voi vain reagoida: se ei pysty tekemään ennakoivia valintoja osakkeenomistajien tunnereaktioiden perusteella.

Kääntöpuolena on, että järjestelmä, joka luottaa pelkästään tekoälytietoihin, ei tee emotionaalisesti latautuneita päätöksiä. Vaikka ihminen saattaa alkaa harkita sijoituksiaan uudelleen, koska se on vähäistä, tekoäly ottaa huomioon vain historialliset tiedot, joita se käyttää päätöksenteossa. Jokainen tehty päätös perustuu yksinomaan kattavaan menneisyyden analyysiin, joka on paljon kattavampi kuin ihmisen analyytikon tekemä.

Parempi saavutettavuus kuluttajille

Toinen AI-datan sisällyttämisen etu investointeihin on parantunut asiakkaiden saavutettavuus. Aikainen sijoittaminen mahdollistaa koronkoron täyden hyödyn, mutta inhimillisten neuvonantajien veloittamat korot ja palkkiot voivat tehdä palkkaamisen epärealistiseksi. Robo-neuvojat voivat tarjota salkunhoitopalveluita murto-osalla kustannuksista, mikä tekee niistä paljon edullisempia mahdollisille nuorille sijoittajille. Vaikka niiden keskimääräinen tuotto – joka on yleensä 11.7–13.4 prosenttia – ei ole yhtä vaikuttava kuin vaihtoehtoiset sijoitusvaihtoehdot, robo-advisor tarjoaa yhden helpoimmista tavoista aloittaa salkun rakentaminen rajoitetuilla tuloilla.

AI Data tulevaisuudessa

Tekniikka saattaa olla vielä suhteellisen uutta, mutta se on järkevää ennakoida moderni AI tulee jatkossakin suositummaksi. Vaikka se ei todennäköisesti koskaan korvaa täysin ihmisanalyytikot, se tulee varmasti olemaan näkyvästi markkinoilla eteenpäin. Odotamme, että vaihtoehdot vain laajenevat tekniikan parantuessa, kun käytössä on kaikkea henkilökohtaisen talouden hallinnasta markkinoiden seurantaan.