AI adatok, hagyományos kereskedés és modern befektetések

A mesterséges intelligencia drasztikusan megváltoztatja a pénzügyek jövőjét. Pénzintézetek tavaly több mint 10.1 milliárd dollárt költött mesterséges intelligenciára. A mesterséges intelligencia finanszírozásban való felhasználásának egyik módja a befektetők tapasztalatainak javítása.

A modern befektetők sokkal gördülékenyebb kereskedési élményt élveznek, mint elődeik. Az internet feltalálásának köszönhetően a kereskedések lebonyolításától az átfogó jelentések letöltéséig minden szinte azonnal elvégezhető. A korábban hetekig tartó feladatok ma már csak perceket vesznek igénybe, ami minden bizonnyal ösztönözte a fiatal befektetők következő generációját. Ez csak egy a sok közül Az AI megváltoztatta a pénzügyi szektort.

Az innováció azonban soha nem alszik, így a modern befektetési környezet folyamatosan változik (ezúttal az AI bevezetésével). Ennek ellenére a mesterséges intelligencia – mint egész – egy olyan technológia, amely még gyerekcipőben jár előírások és általános szabványok. A mesterséges intelligencia és a mesterséges intelligencia adatok bevezetése a modern kereskedelmi világba valóban hoz-e előnyt? Ebben a cikkben azt szeretnénk megtudni!

A hagyományos megközelítés problémái

A piac folyamatosan változik, ezért sok hivatásos elemző karriert csinál a tanulmányozásából. E trendek elemzésével, azonosításával és előrejelzésével az elemzők segíthetnek ügyfeleiknek minimalizálni a kockázatot, miközben nagy hozamot élveznek. AI van jelentősen segítette a befektetőket ebben a tekintetben. Az árak bizonyos mértékig részben a nagyközönség interakcióin és egy eszköz értékének megítélésén alapulnak. Az emberi elemzők képesek beépíteni ezeket az érzelmi válaszokat részvény-előrejelzéseikbe, és trendadatokkal kombinálva viszonylag pontos elemzést készítenek. E számítások elvégzése azonban rendkívül időigényes lehet, és – mivel az emberek hajlamosak a hibákra – nem mindig pontosak. Sajnos még ugyanazokat a trendeket is eltérően értelmezheti több elemző.

A modern megközelítés

A modern elemzők nem végeznek el minden számításukat toll és papír használatával; kihasználják a rendelkezésükre álló különféle eszközöket. Sok különböző Szoftver megoldások úgy tervezték, hogy segítse az elemzőket és a befektetőket, lehetővé téve számukra, hogy rövid időn belül nagy mennyiségű adatot állítsanak össze. Ezek a programok gyakran többféle módon is képesek megjeleníteni az adatokat – például vonaldiagrammal vagy gyertyatartó diagrammal –, ami megkönnyíti az adatok feldolgozását. Ennek ellenére az adatok manuális elemzése még szoftveres megoldások segítségével is némileg időigényes. Ezért sok vállalat elkezdte beépíteni az AI-adatokat befektetési stratégiájába.

A Robo-tanácsadók felemelkedése

Évekig sok pénzügyi szakértő szorgalmazta a korai befektetés gondolatát, de a tényleges elkezdés sok erőfeszítést igényelt. Még azután is, hogy a részvényeket és egyéb eszközöket online brókercégen keresztül meg lehetett vásárolni, a konzisztens hozamokhoz még mindig szükség volt a tőzsdei ismeretekre. Szerencsére az első robo-tanácsadókat 2008-ban hozták létre.

A Robo-tanácsadók egyedülálló szolgáltatást jelentettek, amely leegyszerűsítette a befektetést a tömegek számára. Ahelyett, hogy egyéni befektetéseket kellett volna végrehajtaniuk, a piacokat elemezniük és aktívan kereskedniük kellett volna, a felhasználók egyszerűen pénzt helyezhettek el, és várhattak. A robo-tanácsadó kezelte a tényleges befektetési folyamatot, mesterséges intelligencia adatelemzést és automatizálást használt a kereskedések befejezéséhez és a piaci változásokra való reagáláshoz. Manapság a fogyasztók rengeteg robo-tanácsadó közül választhatnak, így szinte bárki könnyen elkezdhet befektetést indítani.

Az AI-adatok előnyei és hátrányai

A fő különbség az AI-adatok és az emberi adatok között az, hogy az AI-adatokból hiányzik az érzelmi összetevő. Bizonyos helyzetekben ez hátrányt jelenthet (különösen a rövid távú kereskedésnél). Például az aktuális politikai vagy PR-problémákat (és az ebből fakadó következményeket) az ember érzelmileg elemezheti. Ez az érzelmi betekintés lehetővé teszi számukra, hogy előrejelzéseikbe beépítsék a közvéleményt, és proaktív kiigazításokat hajtsanak végre. Mivel a mesterséges intelligencia adatok teljes mértékben statisztikákon alapulnak, és nem veszik figyelembe az érzelmeket, a robo-tanácsadó csak reagálni tud: nem képes proaktív döntéseket hozni a részvényesek érzelmi reakciói alapján.

A másik oldal az, hogy a kizárólag mesterséges intelligencia adatokra támaszkodó rendszer nem hoz érzelmileg terhelt döntéseket. Míg az ember elkezdheti átgondolni befektetéseit, mivel az alacsony húzóerő, az AI csak azokat a történelmi adatokat veszi figyelembe, amelyeket a döntései meghozatalához használ. Minden döntés kizárólag a múlt átfogó elemzésén alapul, amely sokkal átfogóbb, mint egy emberi elemző által készített.

Továbbfejlesztett fogyasztói hozzáférhetőség

A mesterséges intelligencia adatok befektetésbe való beépítésének másik előnye a jobb ügyfél-hozzáférés. A korai befektetés lehetővé teszi a kamatos kamat teljes kihasználását, de a humán tanácsadók által felszámított kamatlábak és díjak irreálissá tehetik a felvételt. A Robo-tanácsadók a költségek töredékéért képesek portfóliókezelési szolgáltatásokat nyújtani, így sokkal megfizethetőbbé teszik a potenciális fiatal befektetők számára. Míg az átlagos hozamuk – amely általában 11.7% és 13.4% között mozog – nem olyan lenyűgöző, mint az alternatív befektetési lehetőségek, a robo-advisor az egyik legegyszerűbb módja annak, hogy korlátozott jövedelem mellett portfóliót építsenek.

AI adatok a jövőben

Lehet, hogy a technológia még viszonylag új, de ésszerű ezt előre látni modern AI a jövőben is népszerűbb lesz. Bár valószínűleg soha nem fogja teljesen felváltani a humán elemzőket, a jövőben minden bizonnyal előkelő helyet foglal el a piacon. A személyes pénzügyek kezelésétől a piackövetésig mindenre kiterjedő felhasználási lehetőségekkel arra számítunk, hogy a lehetőségek csak a technológia fejlődésével bővülnek.