AI-data, tradisjonell handel og moderne investeringer

Kunstig intelligens endrer drastisk fremtiden for finans. Finansinstitusjoner brukte over 10.1 milliarder dollar på kunstig intelligens i fjor. En av de mange måtene AI blir utnyttet på i finans er ved å bidra til å forbedre opplevelsen til investorer.

Moderne investorer nyter en mye jevnere handelsopplevelse enn deres forgjengere. Takket være oppfinnelsen av internett kan alt fra å utføre handler til å laste ned omfattende rapporter fullføres nesten umiddelbart. Oppgaver som tidligere tok uker tar nå bare minutter, noe som absolutt har oppmuntret neste generasjon unge investorer. Dette er bare en av mange måter AI har endret finanssektoren.

Innovasjon sover imidlertid aldri, og derfor fortsetter det moderne investeringslandskapet å endre seg (denne gangen med introduksjonen av AI). Likevel er AI – som helhet – en teknologi som fortsatt er i sin spede begynnelse, sans forskrifter og generelle standarder. Gir det noen fordeler å implementere AI- og AI-data i den moderne handelsverdenen? I denne artikkelen tar vi sikte på å finne ut!

Problemene med den tradisjonelle tilnærmingen

Markedet er i konstant endring, og det er derfor mange profesjonelle analytikere gjør karriere ut av å studere det. Ved å analysere, identifisere og forutsi disse trendene, er analytikere i stand til å hjelpe kundene sine med å minimere risikoen mens de nyter høy avkastning. AI har har hjulpet investorene betydelig i denne forbindelse. Til en viss grad er prisene delvis basert på allmennhetens interaksjoner og oppfatning av verdien av en eiendel. Menneskelige analytikere er i stand til å inkorporere disse emosjonelle responsene i sine aksjespådommer, og kombinere dem med trenddata for å produsere relativt nøyaktige analyser. Det kan imidlertid være ekstremt tidkrevende å gjøre disse beregningene, og - ettersom mennesker er utsatt for feil - er de ikke alltid nøyaktige. Dessverre kan selv de samme trendene ha forskjellige tolkninger fra flere analytikere.

Den moderne tilnærmingen

Moderne analytikere fullfører ikke alle sine beregninger med penn og papir; de drar nytte av de ulike verktøyene de har til rådighet. Det er mange forskjellige Programvare løsninger designet for å hjelpe analytikere og investorer, slik at de kan samle store mengder data på kort tid. Disse programmene er ofte i stand til å representere data på en rekke forskjellige måter – for eksempel linjegrafer eller lysestakediagrammer – noe som gjør det lettere å behandle dataene. Manuell analyse av data er likevel noe tidkrevende, selv ved hjelp av programvareløsninger. Det er derfor mange selskaper har begynt å implementere AI-data i sine investeringsstrategier.

The Rise of Robo-Advisors

I årevis har mange finanseksperter presset på ideen om å investere tidlig, men å komme i gang krevde mye innsats. Selv etter at aksjer og andre eiendeler kunne kjøpes gjennom et nettmeglerhus, krevde det fortsatt en viss kunnskap om aksjemarkedet å se konsistent avkastning. Heldigvis ble de første robo-rådgiverne opprettet i 2008.

Robo-rådgivere var en unik tjeneste som forenklet investering for massene. I stedet for å trenge å foreta individuelle investeringer, analysere markedene og handle aktivt, kunne brukerne ganske enkelt sette inn penger og vente. Robo-rådgiveren håndterte selve investeringsprosessen ved å bruke AI-dataanalyse og automatisering for å fullføre handler og reagere på markedsendringer. I disse dager har forbrukerne mange robotrådgivere å velge mellom, noe som gjør det enkelt for nesten alle å begynne å investere.

Fordeler og ulemper med AI-data

Hovedforskjellen mellom AI-data og menneskelige data er at AI-data mangler en følelsesmessig komponent. I noen situasjoner kan dette være en ulempe (spesielt for kortsiktig handel). For eksempel kan aktuelle politiske eller PR-spørsmål (og de resulterende konsekvensene) bli følelsesmessig analysert av et menneske. Denne emosjonelle innsikten lar dem inkludere offentlig oppfatning i sine spådommer og gjøre proaktive justeringer. Siden AI-data er basert utelukkende på statistikk og ikke tar hensyn til følelser, kan en robotrådgiver bare reagere: den er ikke i stand til å ta proaktive valg basert på emosjonelle reaksjoner fra aksjonærene.

Baksiden er at et system som utelukkende er avhengig av AI-data, ikke tar følelsesladede beslutninger. Mens et menneske kan begynne å revurdere investeringene sine etter hvert som et lavt nivå trekker ut, vurderer AI kun de historiske dataene den brukes til å ta sine beslutninger. Hver beslutning som tas er basert utelukkende på en omfattende analyse av fortiden, som er langt mer inkluderende enn en som er produsert av en menneskelig analytiker.

En forbedret forbrukertilgjengelighet

En annen fordel med å inkludere AI-data i investeringer er forbedret kundetilgjengelighet. Ved å investere tidlig kan man dra full nytte av renters rente, men prisene og gebyrene som belastes av menneskelige rådgivere kan gjøre det urealistisk å ansette en. Robo-rådgivere er i stand til å tilby porteføljestyringstjenester for en brøkdel av kostnadene, noe som gjør dem mye rimeligere for potensielle unge investorer. Mens gjennomsnittlig avkastning – som har en tendens til å ligge mellom 11.7 % og 13.4 % – ikke er like imponerende som alternative investeringsalternativer, tilbyr robo-rådgiver en av de enkleste måtene å begynne å bygge en portefølje på med begrenset inntekt.

AI-data i fremtiden

Teknologien kan fortsatt være relativt ny, men det er rimelig å forutse det moderne AI vil fortsette å bli mer populært i fremtiden. Selv om det sannsynligvis aldri helt vil erstatte menneskelige analytikere, vil det absolutt være fremtredende i markedet fremover. Med bruksområder for alt fra personlig økonomistyring til markedssporing, forventer vi at alternativene bare vil utvide seg etter hvert som teknologien forbedres.