AI-data, traditionell handel och moderna investeringar

Artificiell intelligens förändrar drastiskt framtiden för finans. Finansiella institut spenderade över 10.1 miljarder dollar på AI förra året. Ett av de många sätt som AI utnyttjas inom finans är att hjälpa till att förbättra investerarnas upplevelse.

Moderna investerare har en mycket smidigare handelsupplevelse än sina föregångare. Tack vare uppfinningen av internet kan allt från att utföra affärer till att ladda ner omfattande rapporter slutföras nästan omedelbart. Uppgifter som tidigare tog veckor tar nu bara minuter, vilket verkligen har uppmuntrat nästa generation av unga investerare. Detta är bara ett av många sätt AI har förändrat finanssektorn.

Men innovation sover aldrig, och därför fortsätter det moderna investeringslandskapet att förändras (denna gång med introduktionen av AI). Ändå är AI – som helhet – en teknik som fortfarande är i sin linda, sans föreskrifter och allmänna standarder. Ger det några fördelar att implementera AI- och AI-data i den moderna handelsvärlden? I den här artikeln vill vi ta reda på det!

Problemen med det traditionella tillvägagångssättet

Marknaden förändras ständigt, varför många professionella analytiker gör karriärer av att studera den. Genom att analysera, identifiera och förutsäga dessa trender kan analytiker hjälpa sina kunder att minimera risken samtidigt som de får stor avkastning. AI har avsevärt hjälpt investerare i detta avseende. Till viss del baseras priserna delvis på allmänhetens interaktioner och uppfattning om värdet av en tillgång. Mänskliga analytiker kan införliva dessa känslomässiga svar i sina aktieprognoser och kombinera dem med trenddata för att producera relativt exakta analyser. Men att göra dessa beräkningar kan vara extremt tidskrävande och – eftersom människor är benägna att göra fel – är de inte alltid korrekta. Tyvärr kan även samma trender ha olika tolkningar från flera analytiker.

Det moderna tillvägagångssättet

Moderna analytiker slutför inte alla sina beräkningar med penna och papper; de drar nytta av de olika verktyg de har till sitt förfogande. Det finns många olika Mjukvarulösningar utformad för att hjälpa analytiker och investerare, så att de kan sammanställa stora mängder data på kort tid. Dessa program kan ofta representera data på ett antal olika sätt – som linjediagram eller ljusstakediagram – vilket gör det lättare att bearbeta data. Ändå är manuell analys av data fortfarande något tidskrävande, även med hjälp av mjukvarulösningar. Det är därför många företag har börjat implementera AI-data i sina investeringsstrategier.

The Rise of Robo-Advisors

I åratal har många finansexperter drivit idén om att investera tidigt, men det krävdes mycket ansträngning att faktiskt komma igång. Även efter att aktier och andra tillgångar kunde köpas via en onlinemäklare, krävde det fortfarande viss kunskap om aktiemarknaden för att se konsekvent avkastning. Lyckligtvis skapades de första robo-rådgivarna 2008.

Robo-rådgivare var en unik tjänst som förenklade investeringar för massorna. Istället för att behöva göra individuella investeringar, analysera marknaderna och aktivt handla kunde användarna helt enkelt sätta in pengar och vänta. Robo-rådgivaren hanterade den faktiska investeringsprocessen och använde AI-dataanalys och automatisering för att slutföra affärer och reagera på marknadsförändringar. Nuförtiden har konsumenter massor av robo-rådgivare att välja mellan, vilket gör det enkelt för nästan vem som helst att börja investera.

Fördelar och nackdelar med AI-data

Den största skillnaden mellan AI-data och mänskliga data är att AI-data saknar en känslomässig komponent. I vissa situationer kan detta vara en nackdel (särskilt för kortsiktig handel). Till exempel kan aktuella politiska frågor eller PR-frågor (och de resulterande konsekvenserna) känslomässigt analyseras av en människa. Denna känslomässiga insikt tillåter dem att införliva allmänhetens uppfattning i sina förutsägelser och göra proaktiva justeringar. Eftersom AI-data är helt baserad på statistik och inte tar hänsyn till känslor, kan en robotrådgivare bara reagera: den är oförmögen att göra proaktiva val baserat på känslomässiga reaktioner från aktieägare.

Baksidan är att ett system som enbart förlitar sig på AI-data inte fattar känsloladdade beslut. Medan en människa kan börja ompröva sina investeringar när ett lågt drar ut på tiden, överväger AI bara de historiska data som den har använt för att fatta sina beslut. Varje beslut som fattas baseras enbart på en omfattande analys av det förflutna, som är mycket mer inkluderande än en som tagits fram av en mänsklig analytiker.

En förbättrad konsumenttillgänglighet

En annan fördel med att integrera AI-data i investeringar är förbättrad kundtillgänglighet. Att investera tidigt gör att man kan dra full nytta av sammansatt ränta, men de priser och avgifter som tas ut av mänskliga rådgivare kan göra att anställa en orealistisk. Robo-rådgivare kan tillhandahålla portföljförvaltningstjänster för en bråkdel av kostnaden, vilket gör dem mycket mer överkomliga för potentiella unga investerare. Medan deras genomsnittliga avkastning – som tenderar att vara i genomsnitt mellan 11.7 % till 13.4 % – inte är lika imponerande som alternativa investeringsalternativ, erbjuder robo-rådgivare ett av de enklaste sätten att börja bygga en portfölj med en begränsad inkomst.

AI-data i framtiden

Tekniken kan fortfarande vara relativt ny, men det är rimligt att förutse det modern AI kommer att fortsätta att bli mer populärt i framtiden. Även om det förmodligen aldrig helt kommer att ersätta mänskliga analytiker, kommer det säkert att vara framträdande på marknaden framöver. Med användningsområden för allt från privatekonomistyrning till marknadsspårning, räknar vi med att alternativen bara kommer att utökas när tekniken förbättras.