Dane AI, tradycyjny handel i nowoczesne inwestycje

Sztuczna inteligencja drastycznie zmienia przyszłość finansów. Instytucje finansowe wydała w zeszłym roku ponad 10.1 miliardów dolarów na sztuczną inteligencję. Jednym z wielu sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji w finansach jest pomoc w poprawie doświadczenia inwestorów.

Współcześni inwestorzy cieszą się znacznie płynniejszym doświadczeniem handlowym niż ich poprzednicy. Dzięki wynalezieniu Internetu wszystko, od przeprowadzania transakcji po pobieranie kompleksowych raportów, można wykonać niemal natychmiast. Zadania, które wcześniej zajmowały tygodnie, teraz zajmują zaledwie kilka minut, co z pewnością zachęciło kolejne pokolenie młodych inwestorów. To tylko jeden z wielu sposobów, które AI zmieniła sektor finansowy.

Jednak innowacyjność nigdy nie śpi, dlatego współczesny krajobraz inwestycyjny wciąż się zmienia (tym razem wraz z wprowadzeniem AI). Mimo to sztuczna inteligencja – jako całość – jest technologią, która wciąż jest w powijakach, sans regulamin i ogólne standardy. Czy wdrożenie danych AI i AI do współczesnego świata handlu faktycznie przynosi jakieś korzyści? W tym artykule chcemy się dowiedzieć!

Problemy związane z podejściem tradycyjnym

Rynek ciągle się zmienia, dlatego wielu profesjonalnych analityków robi karierę na jego studiowaniu. Analizując, identyfikując i przewidując te trendy, analitycy są w stanie pomóc swoim klientom zminimalizować ryzyko, jednocześnie ciesząc się dużymi zwrotami. AI ma znacząco pomógł inwestorom w tym zakresie. Do pewnego stopnia ceny są częściowo oparte na interakcjach ogółu społeczeństwa i postrzeganiu wartości aktywów. Analitycy są w stanie uwzględnić te reakcje emocjonalne w swoich prognozach giełdowych, łącząc je z danymi trendów w celu uzyskania stosunkowo dokładnych analiz. Jednak wykonanie tych obliczeń może być niezwykle czasochłonne i – ponieważ ludzie są podatni na błędy – nie zawsze są dokładne. Niestety, nawet te same trendy mogą mieć różne interpretacje wielu analityków.

Nowoczesne podejście

Współcześni analitycy nie wykonują wszystkich swoich obliczeń za pomocą pióra i papieru; korzystają z różnych narzędzi, które mają do dyspozycji. Jest wiele różnych Rozwiązania informatyczne zaprojektowany, aby pomóc zarówno analitykom, jak i inwestorom, umożliwiając im kompilowanie dużych ilości danych w krótkim czasie. Programy te często potrafią reprezentować dane na wiele różnych sposobów — takich jak wykresy liniowe lub wykresy świecowe — co ułatwia przetwarzanie danych. Niemniej jednak ręczna analiza danych jest nadal dość czasochłonna, nawet przy pomocy rozwiązań programowych. Dlatego wiele firm zaczęło wdrażać dane AI do swoich strategii inwestycyjnych.

Powstanie Robo-Doradców

Przez lata wielu ekspertów finansowych forsowało ideę wczesnego inwestowania, ale faktyczne rozpoczęcie działalności wymagało wiele wysiłku. Nawet po tym, jak akcje i inne aktywa można było kupić za pośrednictwem pośrednictwa internetowego, obserwowanie stałych zwrotów nadal wymagało pewnej znajomości rynku akcji. Na szczęście pierwsi robo-doradcy zostali stworzeni w 2008 roku.

Robo-doradcy byli wyjątkową usługą, która uprościła inwestowanie dla mas. Zamiast dokonywać indywidualnych inwestycji, analizować rynki i aktywnie handlować, użytkownicy mogli po prostu wpłacać pieniądze i czekać. robo-doradca obsługiwał rzeczywisty proces inwestycyjny, wykorzystując analizę danych AI i automatyzację do realizacji transakcji i reagowania na zmiany rynkowe. W dzisiejszych czasach konsumenci mają do wyboru wiele robo-doradców, dzięki czemu prawie każdy może zacząć inwestować.

Zalety i wady danych AI

Główna różnica między danymi AI a danymi ludzkimi polega na tym, że w danych AI brakuje komponentu emocjonalnego. W niektórych sytuacjach może to być wadą (szczególnie w przypadku handlu krótkoterminowego). Na przykład aktualne kwestie polityczne lub PR (i wynikające z nich konsekwencje) mogą być analizowane emocjonalnie przez człowieka. Ten emocjonalny wgląd pozwala im na włączenie percepcji opinii publicznej do swoich przewidywań i dokonywanie proaktywnych korekt. Ponieważ dane AI opierają się wyłącznie na statystykach i nie uwzględniają emocji, robo-doradca może jedynie reagować: nie jest w stanie dokonywać proaktywnych wyborów w oparciu o emocjonalne reakcje udziałowców.

Z drugiej strony system opierający się wyłącznie na danych AI nie podejmuje emocjonalnie naładowanych decyzji. Podczas gdy człowiek może zacząć ponownie rozważać swoje inwestycje jako niewielkie obciążenie, sztuczna inteligencja bierze pod uwagę tylko dane historyczne, których używa do podejmowania decyzji. Każda podjęta decyzja opiera się wyłącznie na wszechstronnej analizie przeszłości, która jest o wiele bardziej wyczerpująca niż analiza dokonana przez ludzkiego analityka.

Lepsza dostępność dla konsumentów

Kolejną korzyścią płynącą z włączenia danych AI do inwestowania jest lepsza dostępność dla klienta. Wczesne inwestowanie pozwala w pełni wykorzystać składane odsetki, ale stawki i opłaty pobierane przez ludzkich doradców mogą sprawić, że zatrudnienie kogoś będzie nierealistyczne. Robo-doradcy są w stanie świadczyć usługi zarządzania portfelem za ułamek kosztów, co czyni je znacznie bardziej przystępnymi dla potencjalnych młodych inwestorów. Podczas gdy ich średnie zwroty – które zwykle wynoszą średnio od 11.7% do 13.4% – nie są tak imponujące, jak alternatywne opcje inwestycyjne, robo-advisor oferuje jeden z najłatwiejszych sposobów na rozpoczęcie budowania portfela przy ograniczonych dochodach.

Dane AI w przyszłości

Technologia może być wciąż stosunkowo nowa, ale można to przewidywać nowoczesna sztuczna inteligencja w przyszłości będzie coraz bardziej popularna. Chociaż prawdopodobnie nigdy nie zastąpi całkowicie ludzkich analityków, z pewnością będzie się wyróżniać na rynku w przyszłości. Przewidujemy, że dzięki zastosowaniu do wszystkiego, od zarządzania finansami osobistymi po śledzenie rynku, opcje będą się rozszerzać wraz z poprawą technologii.