एआई डेटा, पारंपरिक व्यापार और आधुनिक निवेश

कृत्रिम बुद्धिमत्ता वित्त के भविष्य को काफी हद तक बदल रही है। वित्तीय संस्थानों पिछले साल एआई पर 10.1 अरब डॉलर से अधिक खर्च किए गए. वित्त में एआई का लाभ उठाने के कई तरीकों में से एक निवेशकों के अनुभव को बेहतर बनाने में मदद करना है।

आधुनिक निवेशक अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में अधिक सहज व्यापारिक अनुभव का आनंद लेते हैं। इंटरनेट के आविष्कार के लिए धन्यवाद, व्यापार करने से लेकर व्यापक रिपोर्ट डाउनलोड करने तक सब कुछ लगभग तुरंत पूरा किया जा सकता है। जिन कार्यों में पहले कई सप्ताह लग जाते थे, उनमें अब केवल कुछ ही मिनट लगते हैं, जिसने निश्चित रूप से युवा निवेशकों की अगली पीढ़ी को प्रोत्साहित किया है। यह कई तरीकों में से एक है एआई ने वित्तीय क्षेत्र को बदल दिया है.

हालाँकि, नवाचार कभी नहीं सोता है, और इसलिए आधुनिक निवेश परिदृश्य लगातार बदल रहा है (इस बार एआई की शुरूआत के साथ)। फिर भी, एआई- समग्र रूप से- एक ऐसी तकनीक है जो अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है नियम और सामान्य मानक। क्या आधुनिक व्यापारिक दुनिया में एआई और एआई डेटा को लागू करने से वास्तव में कोई लाभ मिलता है? इस लेख में, हमारा लक्ष्य यह पता लगाना है!

पारंपरिक दृष्टिकोण के साथ मुद्दे

बाज़ार लगातार बदल रहा है, यही वजह है कि कई पेशेवर विश्लेषक इसका अध्ययन करके अपना करियर बनाते हैं। इन रुझानों का विश्लेषण, पहचान और भविष्यवाणी करके, विश्लेषक अपने ग्राहकों को बड़े रिटर्न का आनंद लेते हुए जोखिम को कम करने में मदद करने में सक्षम हैं। एआई के पास है इस संबंध में निवेशकों को काफी मदद मिली. कुछ हद तक, कीमतें आंशिक रूप से आम जनता की बातचीत और किसी परिसंपत्ति के मूल्य की धारणा पर आधारित होती हैं। मानव विश्लेषक इन भावनात्मक प्रतिक्रियाओं को अपने स्टॉक पूर्वानुमानों में शामिल करने में सक्षम हैं, उन्हें अपेक्षाकृत सटीक विश्लेषण तैयार करने के लिए प्रवृत्ति डेटा के साथ जोड़ते हैं। हालाँकि, ये गणनाएँ करने में अत्यधिक समय लग सकता है और चूँकि मनुष्यों में त्रुटियाँ होने की संभावना होती है - इसलिए ये हमेशा सटीक नहीं होती हैं। दुर्भाग्य से, एक ही रुझान की भी कई विश्लेषकों द्वारा अलग-अलग व्याख्याएं हो सकती हैं।

आधुनिक दृष्टिकोण

आधुनिक विश्लेषक अपनी सभी गणनाएँ कलम और कागज का उपयोग करके पूरी नहीं करते हैं; वे अपने पास उपलब्ध विभिन्न उपकरणों का लाभ उठाते हैं। वह पर कई अलग सॉफ़्टवेयर समाधान विश्लेषकों और निवेशकों की समान रूप से सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे उन्हें कम समय में बड़ी मात्रा में डेटा संकलित करने की अनुमति मिलती है। ये प्रोग्राम अक्सर डेटा को कई अलग-अलग तरीकों से प्रस्तुत करने में सक्षम होते हैं - जैसे लाइन ग्राफ़ या कैंडलस्टिक चार्ट - जिससे डेटा को संसाधित करना आसान हो जाता है। फिर भी, सॉफ़्टवेयर समाधानों की सहायता से भी डेटा का मैन्युअल रूप से विश्लेषण करना अभी भी कुछ समय लेने वाला है। इसीलिए कई कंपनियों ने अपनी निवेश रणनीतियों में एआई डेटा को लागू करना शुरू कर दिया है।

रोबो-सलाहकारों का उदय

वर्षों से, कई वित्तीय विशेषज्ञ जल्दी निवेश करने के विचार पर जोर देते रहे हैं, फिर भी वास्तव में शुरुआत करने के लिए बहुत अधिक प्रयास की आवश्यकता होती है। ऑनलाइन ब्रोकरेज के माध्यम से स्टॉक और अन्य संपत्तियां खरीदे जाने के बाद भी, लगातार रिटर्न देखने के लिए शेयर बाजार के कुछ ज्ञान की आवश्यकता होती है। सौभाग्य से, पहला रोबो-सलाहकार 2008 में बनाया गया था।

रोबो-सलाहकार एक अनूठी सेवा थी जिसने जनता के लिए निवेश को सरल बनाया। व्यक्तिगत निवेश करने, बाज़ारों का विश्लेषण करने और सक्रिय रूप से व्यापार करने की आवश्यकता के बजाय, उपयोगकर्ता केवल पैसा जमा करने और प्रतीक्षा करने में सक्षम थे। रोबो-सलाहकार ने ट्रेडों को पूरा करने और बाजार परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया करने के लिए एआई डेटा विश्लेषण और स्वचालन का उपयोग करके वास्तविक निवेश प्रक्रिया को संभाला। इन दिनों, उपभोक्ताओं के पास चुनने के लिए बहुत सारे रोबो-सलाहकार हैं, जिससे लगभग किसी के लिए भी निवेश शुरू करना आसान हो जाता है।

एआई डेटा के फायदे और नुकसान

एआई डेटा और मानव डेटा के बीच मुख्य अंतर यह है कि एआई डेटा में भावनात्मक घटक का अभाव है। कुछ स्थितियों में, यह नुकसानदेह हो सकता है (विशेषकर अल्पकालिक व्यापार के लिए)। उदाहरण के लिए, वर्तमान राजनीतिक या पीआर मुद्दों (और परिणामी परिणामों) का मानव द्वारा भावनात्मक रूप से विश्लेषण किया जा सकता है। यह भावनात्मक अंतर्दृष्टि उन्हें सार्वजनिक धारणा को अपनी भविष्यवाणियों में शामिल करने और सक्रिय समायोजन करने की अनुमति देती है। चूंकि एआई डेटा पूरी तरह से आंकड़ों पर आधारित है और भावनाओं पर विचार नहीं करता है, एक रोबो-सलाहकार केवल प्रतिक्रिया कर सकता है: यह शेयरधारकों से भावनात्मक प्रतिक्रियाओं के आधार पर सक्रिय विकल्प बनाने में असमर्थ है।

दूसरा पहलू यह है कि पूरी तरह से एआई डेटा पर निर्भर प्रणाली भावनात्मक रूप से आवेशित निर्णय नहीं लेती है। जबकि एक इंसान अपने निवेश पर पुनर्विचार करना शुरू कर सकता है, क्योंकि एआई केवल ऐतिहासिक डेटा पर विचार कर रहा है जिसका उपयोग वह अपने निर्णय लेने के लिए करता है। किया गया प्रत्येक निर्णय पूरी तरह से अतीत के व्यापक विश्लेषण पर आधारित होता है, जो किसी मानव विश्लेषक द्वारा किए गए निर्णय से कहीं अधिक समावेशी होता है।

एक बेहतर उपभोक्ता पहुंच

निवेश में एआई डेटा को शामिल करने का एक अन्य लाभ ग्राहक पहुंच में सुधार है। जल्दी निवेश करने से व्यक्ति चक्रवृद्धि ब्याज का पूरा लाभ उठा सकता है, लेकिन मानव सलाहकारों द्वारा ली जाने वाली दरें और शुल्क किसी को काम पर रखना अवास्तविक बना सकते हैं। रोबो-सलाहकार लागत के एक अंश के लिए पोर्टफोलियो प्रबंधन सेवाएं प्रदान करने में सक्षम हैं, जिससे वे संभावित युवा निवेशकों के लिए अधिक किफायती बन जाते हैं। जबकि उनका औसत रिटर्न-जो औसतन 11.7% से 13.4% के बीच होता है-वैकल्पिक निवेश विकल्पों जितना प्रभावशाली नहीं है, रोबो-सलाहकार सीमित आय पर पोर्टफोलियो बनाना शुरू करने के सबसे आसान तरीकों में से एक प्रदान करता है।

भविष्य में एआई डेटा

तकनीक अभी भी अपेक्षाकृत नई हो सकती है, लेकिन यह अनुमान लगाना उचित है आधुनिक ए.आई भविष्य में और अधिक लोकप्रिय होता रहेगा। हालाँकि यह संभवतः कभी भी पूरी तरह से मानव विश्लेषकों की जगह नहीं लेगा, लेकिन आगे चलकर यह निश्चित रूप से बाज़ार में प्रमुख होगा। व्यक्तिगत वित्त प्रबंधन से लेकर बाज़ार ट्रैकिंग तक हर चीज़ के उपयोग के साथ, हमारा अनुमान है कि प्रौद्योगिकी में सुधार होने पर ही विकल्पों का विस्तार होगा।