Dữ liệu AI, giao dịch truyền thống và đầu tư hiện đại

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi mạnh mẽ tương lai của tài chính. Học viện Tài chính đã chi hơn 10.1 tỷ đô la cho AI vào năm ngoái. Một trong nhiều cách mà AI đang được tận dụng trong tài chính là giúp cải thiện trải nghiệm của các nhà đầu tư.

Các nhà đầu tư hiện đại tận hưởng trải nghiệm giao dịch mượt mà hơn nhiều so với những người đi trước. Nhờ phát minh ra internet, mọi thứ từ thực hiện giao dịch đến tải xuống các báo cáo toàn diện đều có thể được hoàn thành gần như ngay lập tức. Các nhiệm vụ trước đây mất hàng tuần giờ chỉ mất vài phút, điều này chắc chắn đã khuyến khích thế hệ nhà đầu tư trẻ tiếp theo. Đây chỉ là một trong nhiều cách mà AI đã thay đổi lĩnh vực tài chính.

Tuy nhiên, sự đổi mới không bao giờ ngủ, và vì vậy bối cảnh đầu tư hiện đại đang tiếp tục thay đổi (lần này với sự ra đời của AI). Tuy nhiên, AI—nói chung—là một công nghệ vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, không có quy định và tiêu chuẩn chung. Việc triển khai dữ liệu AI & AI vào thế giới giao dịch hiện đại có thực sự mang lại lợi ích gì không? Trong bài viết này, chúng tôi mong muốn tìm hiểu!

Các vấn đề với cách tiếp cận truyền thống

Thị trường liên tục thay đổi, đó là lý do tại sao nhiều nhà phân tích chuyên nghiệp tạo dựng sự nghiệp bằng cách nghiên cứu nó. Bằng cách phân tích, xác định và dự đoán những xu hướng này, các nhà phân tích có thể giúp khách hàng của họ giảm thiểu rủi ro đồng thời thu được lợi nhuận lớn. AI có đã giúp ích đáng kể cho các nhà đầu tư về mặt này. Ở một mức độ nhất định, giá cả một phần dựa trên sự tương tác và nhận thức của công chúng về giá trị của một tài sản. Các nhà phân tích con người có thể kết hợp những phản ứng cảm xúc này vào dự đoán cổ phiếu của họ, kết hợp chúng với dữ liệu xu hướng để tạo ra những phân tích tương đối chính xác. Tuy nhiên, việc thực hiện những phép tính này có thể cực kỳ tốn thời gian và—vì con người dễ mắc lỗi—không phải lúc nào cũng chính xác. Thật không may, ngay cả những xu hướng giống nhau cũng có thể có những cách hiểu khác nhau từ nhiều nhà phân tích.

Cách tiếp cận hiện đại

Các nhà phân tích hiện đại không hoàn thành tất cả các tính toán của họ bằng bút và giấy; họ tận dụng các công cụ khác nhau theo ý của họ. Có nhiều sự khác biệt Giải pháp phần mềm được thiết kế để hỗ trợ các nhà phân tích cũng như nhà đầu tư, cho phép họ tổng hợp lượng lớn dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn. Các chương trình này thường có thể biểu diễn dữ liệu theo một số cách khác nhau—chẳng hạn như biểu đồ đường hoặc biểu đồ hình nến—giúp xử lý dữ liệu dễ dàng hơn. Tuy nhiên, việc phân tích dữ liệu theo cách thủ công vẫn hơi tốn thời gian, ngay cả khi có sự hỗ trợ của các giải pháp phần mềm. Đó là lý do tại sao nhiều công ty đã bắt đầu triển khai dữ liệu AI vào chiến lược đầu tư của mình.

Sự trỗi dậy của cố vấn robot

Trong nhiều năm, nhiều chuyên gia tài chính đã đưa ra ý tưởng đầu tư sớm, nhưng thực tế việc bắt đầu đòi hỏi rất nhiều nỗ lực. Ngay cả sau khi cổ phiếu và các tài sản khác có thể được mua thông qua môi giới trực tuyến, để có được lợi nhuận ổn định vẫn cần có một số kiến ​​thức về thị trường chứng khoán. May mắn thay, robot cố vấn đầu tiên đã được tạo ra vào năm 2008.

Cố vấn robot là một dịch vụ độc đáo giúp đơn giản hóa việc đầu tư cho đại chúng. Thay vì cần thực hiện các khoản đầu tư riêng lẻ, phân tích thị trường và tích cực giao dịch, người dùng có thể chỉ cần gửi tiền và chờ đợi. Cố vấn robot xử lý quy trình đầu tư thực tế, sử dụng phân tích và tự động hóa dữ liệu AI để hoàn thành giao dịch và phản ứng với những thay đổi của thị trường. Ngày nay, người tiêu dùng có rất nhiều cố vấn robot để lựa chọn, giúp hầu hết mọi người đều dễ dàng bắt đầu đầu tư.

Ưu điểm và nhược điểm của dữ liệu AI

Sự khác biệt chính giữa dữ liệu AI và dữ liệu con người là dữ liệu AI thiếu thành phần cảm xúc. Trong một số trường hợp, đây có thể là một bất lợi (đặc biệt đối với giao dịch ngắn hạn). Ví dụ: các vấn đề chính trị hoặc PR hiện tại (và hậu quả kéo theo) có thể được con người phân tích về mặt cảm xúc. Cái nhìn sâu sắc về mặt cảm xúc này cho phép họ kết hợp nhận thức của công chúng vào dự đoán của mình và chủ động điều chỉnh. Vì dữ liệu AI hoàn toàn dựa trên số liệu thống kê và không xem xét cảm xúc nên cố vấn robot chỉ có thể phản ứng: nó không có khả năng đưa ra lựa chọn chủ động dựa trên phản ứng cảm xúc từ các cổ đông.

Mặt trái của nó là một hệ thống chỉ dựa vào dữ liệu AI sẽ không đưa ra những quyết định mang tính cảm xúc. Mặc dù con người có thể bắt đầu xem xét lại các khoản đầu tư của mình khi mức độ kéo dài thấp, nhưng AI chỉ xem xét dữ liệu lịch sử mà nó sử dụng để đưa ra quyết định. Mọi quyết định được đưa ra chỉ dựa trên sự phân tích toàn diện về quá khứ, bao quát hơn nhiều so với sự phân tích do con người đưa ra.

Khả năng tiếp cận của người tiêu dùng được cải thiện

Một lợi ích khác của việc kết hợp dữ liệu AI vào đầu tư là khả năng tiếp cận khách hàng được cải thiện. Đầu tư sớm cho phép một người tận dụng tối đa lãi suất kép, nhưng lãi suất và phí do cố vấn con người tính có thể khiến việc tuyển dụng một người trở nên không thực tế. Các cố vấn robot có thể cung cấp dịch vụ quản lý danh mục đầu tư với một phần chi phí thấp, khiến chúng có giá cả phải chăng hơn nhiều đối với các nhà đầu tư trẻ tiềm năng. Mặc dù lợi nhuận trung bình của họ—có xu hướng trung bình từ 11.7% đến 13.4%—không ấn tượng bằng các lựa chọn đầu tư thay thế, nhưng cố vấn robot đưa ra một trong những cách dễ dàng nhất để bắt đầu xây dựng danh mục đầu tư với mức thu nhập hạn chế.

Dữ liệu AI trong tương lai

Công nghệ này có thể vẫn còn tương đối mới, nhưng thật hợp lý khi dự đoán rằng trí tuệ nhân tạo hiện đại sẽ tiếp tục trở nên phổ biến hơn trong tương lai. Mặc dù nó có thể sẽ không bao giờ thay thế hoàn toàn các nhà phân tích con người, nhưng nó chắc chắn sẽ nổi bật trên thị trường trong tương lai. Với việc sử dụng mọi thứ từ quản lý tài chính cá nhân đến theo dõi thị trường, chúng tôi dự đoán rằng các tùy chọn sẽ chỉ mở rộng khi công nghệ được cải thiện.