Data AI, perdagangan tradisional, dan investasi modern

Kecerdasan buatan secara drastis mengubah masa depan keuangan. Lembaga keuangan menghabiskan lebih dari $10.1 miliar untuk AI tahun lalu. Salah satu dari banyak cara pemanfaatan AI di bidang keuangan adalah dengan membantu meningkatkan pengalaman investor.

Investor modern menikmati pengalaman perdagangan yang jauh lebih lancar dibandingkan pendahulunya. Berkat penemuan internet, segala sesuatu mulai dari melakukan perdagangan hingga mengunduh laporan komprehensif dapat diselesaikan hampir seketika. Tugas yang sebelumnya memakan waktu berminggu-minggu kini hanya memakan waktu beberapa menit, hal ini tentunya mendorong generasi investor muda berikutnya. Ini hanyalah salah satu dari sekian banyak cara AI telah mengubah sektor keuangan.

Namun, inovasi tidak pernah berhenti, sehingga lanskap investasi modern terus berubah (kali ini dengan diperkenalkannya AI). Namun, AI—secara keseluruhan—adalah teknologi yang masih dalam tahap awal, san peraturan dan standar umum. Apakah penerapan data AI & AI ke dalam dunia perdagangan modern benar-benar memberikan manfaat? Pada artikel ini, kami bertujuan untuk mencari tahu!

Masalah Dengan Pendekatan Tradisional

Pasar terus berubah, itulah sebabnya banyak analis profesional berkarir dengan mempelajarinya. Dengan menganalisis, mengidentifikasi, dan memprediksi tren ini, analis dapat membantu klien mereka meminimalkan risiko sambil menikmati keuntungan besar. AI punya secara signifikan membantu investor dalam hal ini. Sampai batas tertentu, harga sebagian didasarkan pada interaksi dan persepsi masyarakat umum terhadap nilai suatu aset. Analis manusia dapat memasukkan respons emosional ini ke dalam prediksi saham mereka, menggabungkannya dengan data tren untuk menghasilkan analisis yang relatif akurat. Namun, melakukan penghitungan ini bisa sangat memakan waktu dan—karena manusia rentan terhadap kesalahan—tidak selalu akurat. Sayangnya, tren yang sama pun dapat memiliki interpretasi berbeda dari banyak analis.

Pendekatan Moden

Analis modern tidak menyelesaikan semua perhitungan mereka menggunakan pena dan kertas; mereka memanfaatkan berbagai alat yang mereka miliki. Ada banyak perbedaan Solusi perangkat lunak dirancang untuk membantu analis dan investor, memungkinkan mereka mengumpulkan data dalam jumlah besar dalam waktu singkat. Program-program ini sering kali mampu merepresentasikan data dalam berbagai cara—seperti grafik garis atau grafik candlestick—sehingga memudahkan pemrosesan data. Meskipun demikian, menganalisis data secara manual masih memakan waktu, bahkan dengan bantuan solusi perangkat lunak. Itu sebabnya banyak perusahaan mulai menerapkan data AI ke dalam strategi investasi mereka.

Bangkitnya Penasihat Robo

Selama bertahun-tahun, banyak pakar keuangan yang mendorong gagasan berinvestasi sejak dini, namun sebenarnya memulainya membutuhkan banyak usaha. Bahkan setelah saham dan aset lainnya dapat dibeli melalui broker online, untuk mendapatkan imbal hasil yang konsisten masih memerlukan pengetahuan tentang pasar saham. Untungnya, robo-advisor pertama diciptakan pada tahun 2008.

Robo-advisor adalah layanan unik yang menyederhanakan investasi bagi banyak orang. Daripada perlu melakukan investasi individu, menganalisis pasar, dan aktif berdagang, pengguna cukup menyetor uang dan menunggu. Robo-advisor menangani proses investasi sebenarnya, menggunakan analisis data AI dan otomatisasi untuk menyelesaikan perdagangan dan bereaksi terhadap perubahan pasar. Saat ini, konsumen memiliki banyak robo-advisor untuk dipilih, sehingga memudahkan hampir semua orang untuk mulai berinvestasi.

Kelebihan & Kekurangan Data AI

Perbedaan utama antara data AI dan data manusia adalah data AI tidak memiliki komponen emosional. Dalam beberapa situasi, hal ini bisa menjadi kerugian (terutama untuk perdagangan jangka pendek). Misalnya, isu-isu politik atau PR saat ini (dan konsekuensi yang diakibatkannya) dapat dianalisis secara emosional oleh manusia. Wawasan emosional ini memungkinkan mereka untuk memasukkan persepsi publik ke dalam prediksi mereka dan melakukan penyesuaian secara proaktif. Karena data AI sepenuhnya didasarkan pada statistik dan tidak mempertimbangkan emosi, robo-advisor hanya dapat bereaksi: ia tidak mampu membuat pilihan proaktif berdasarkan respons emosional dari pemegang saham.

Sisi sebaliknya adalah sistem yang hanya mengandalkan data AI tidak akan menghasilkan keputusan yang emosional. Meskipun manusia mungkin mulai mempertimbangkan kembali investasi mereka sebagai sebuah hambatan, AI hanya mempertimbangkan data historis yang digunakan untuk membuat keputusan. Setiap keputusan yang diambil hanya didasarkan pada analisis komprehensif terhadap masa lalu, yang jauh lebih inklusif dibandingkan analisis yang dilakukan oleh seorang analis manusia.

Aksesibilitas Konsumen yang Lebih Baik

Manfaat lain dari memasukkan data AI ke dalam investasi adalah peningkatan aksesibilitas pelanggan. Berinvestasi lebih awal memungkinkan seseorang untuk mengambil keuntungan penuh dari bunga majemuk, namun tarif dan biaya yang dibebankan oleh penasihat manusia dapat membuat perekrutan menjadi tidak realistis. Robo-advisor mampu memberikan layanan manajemen portofolio dengan biaya yang lebih murah, sehingga lebih terjangkau bagi calon investor muda. Meskipun tingkat pengembalian rata-ratanya—yang cenderung rata-rata antara 11.7% hingga 13.4%—tidak begitu mengesankan dibandingkan opsi investasi alternatif, robo-advisor menawarkan salah satu cara termudah untuk mulai membangun portofolio dengan pendapatan terbatas.

Data AI di Masa Depan

Teknologinya mungkin masih tergolong baru, namun hal tersebut wajar untuk diantisipasi AI modern akan terus menjadi lebih populer di masa depan. Meskipun kemungkinan besar tidak akan sepenuhnya menggantikan analis manusia, hal ini pasti akan menonjol di pasar di masa depan. Dengan kegunaan untuk segala hal mulai dari manajemen keuangan pribadi hingga pelacakan pasar, kami mengantisipasi bahwa pilihan hanya akan bertambah seiring dengan kemajuan teknologi.