تجارت با الگوریتم‌ها
هوش مصنوعی چه اثری روی تحلیلگری مالی می‌گذارد؟
جی‌پی‌مورگان چیس، یکی از بزرگ‌ترین موسسه‌های مالی جهان، هوش مصنوعی را برای ساده‌سازی فرآیندهای انطباق و مدیریت ریسک خود به کار گرفته است. این شرکت از یک سیستم هوش مصنوعی پیشرفته به نام COiN (هوش قراردادی) برای تجزیه‌وتحلیل اسناد قانونی و داده‌کاوی حیاتی استفاده می‌کند. این فناوری زمان مورد نیاز برای بررسی اسناد را که به طور سنتی مستلزم فعالیت‌های مبتنی بر فرد بسیار گسترده و زمان‌بر بود، به میزان قابل توجهی کاهش داده است. CoiN از پردازش زبان طبیعی(NLP) برای درک و تفسیر زبان قانونی استفاده می‌کند و آن را قادر می‌کند تا بندها، تعهدات و خطرات مربوطه را در قراردادها شناسایی کند. به عنوان مثال، در سال 2018، جی‌پی‌مورگان گزارش داد که CoiN می‌تواند 12 هزار قرارداد اعتبار تجاری را تنها در چند ثانیه بررسی کند. کاری که نزدیک به 360 هزار ساعت به طول می‌انجامد تا یک تیم چندنفره آن را انجام دهد. با خودکارسازی این فرآیند، جی‌پی‌مورگان نه‌تنها در زمان صرفه‌جویی می‌کند، بلکه خطر خطای انسانی را نیز به حداقل می‌رساند و از رعایت استانداردهای نظارتی اطمینان می‌یابد. گلدمن ساکس، یکی دیگر از موسسه‌های مالی پیشرو به‌شمار می‌رود که هوش مصنوعی را با موفقیت در استراتژی‌های تجاری خود ادغام کرده است. این شرکت از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های بازار و شناسایی فرصت‌های معاملاتی استفاده می‌کند. این الگوریتم‌ها با پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها در زمان‌های مختلف، می‌توانند الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که ممکن است بلافاصله برای معامله‌گران انسانی آشکار نباشد. مدتی پیش گلدمن ساکس یک پلت‌فرم معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی به نام «مارکوس» را توسعه داد که توصیه‌های سرمایه‌گذاری شخصی‌شده را بر اساس پروفایل‌های مشتریان به آنها ارائه می‌دهد. این پلت‌فرم داده‌های مشتری، ترجیحات سرمایه‌گذاری و تحمل ریسک مشتریان را تجزیه‌وتحلیل می‌کند تا پیشنهادهای مناسبی به آنها ارائه دهد.
این رویکرد شخصی، نه‌تنها رضایت مشتری را افزایش می‌دهد، بلکه احتمال معاملات موفق را نیز بهبود می‌بخشد. گلدمن ساکس علاوه بر افزایش خدمات مشتری، از هوش مصنوعی برای معاملات با فرکانس بالا (HFT) نیز استفاده می‌کند. HFT بر اجرای معاملات با سرعت بسیار بالا بر اساس استراتژی‌های الگوریتمی متکی است. گلدمن‌ساکس با به‌کارگیری الگوریتم‌های هوش مصنوعی که قادر است به تغییرات بازار در میلی‌ثانیه واکنش نشان دهد، می‌تواند با سرمایه‌گذاری روی تغییرات و تحریکات کوتاه‌مدت قیمت، عملکرد معاملاتی خود را بهینه کند. این قابلیتی که با استفاده از هوش مصنوعی ایجاد شده، جایگاه گلدمن ساکس را به عنوان یک رهبر در چشم‌انداز رقابتی تجارت الگوریتمی تثبیت کرده است. نتفلیکس هم با وجود اینکه در درجه اول به عنوان یک سرویس استریم شناخته می‌شود، از تکنیک‌های تجزیه‌وتحلیل مالی پیچیده‌ای استفاده می‌کند که از طریق هوش مصنوعی طراحی شده تا فرآیندهای بودجه‌بندی و پیش‌بینی محتوای خود را بهینه کند. این شرکت از تجزیه‌وتحلیل‌های مبتنی بر پیش‌بینی برای ارزیابی روند بازدید و تخمین رشد مشترکان آینده بر اساس عوامل مختلفی مانند نوع محتوا، زمان انتشار و تلاش‌های بازاریابی استفاده می‌کند. سیستم توصیه نتفلیکس نمونه بارز این است که چگونه هوش مصنوعی بر تصمیمات مالی تاثیر می‌گذارد. این پلت‌فرم، با تجزیه‌وتحلیل رفتار و ترجیحات کاربران، می‌تواند پیش‌بینی کند کدام نوع محتوا قادر است مشترکان جدید را جذب یا مشترکان موجود را حفظ کند. این رویکرد مبتنی بر داده به نتفلیکس اجازه می‌دهد بودجه خود را به طور موثرتری تخصیص دهد و روی محتوایی سرمایه‌گذاری کند که پیش‌بینی می‌شود بالاترین بازده سرمایه را داشته باشد.
سریع‌ترین توسعه، سریع‌ترین بازدهی
هوش مصنوعی نفوذ قابل توجهی در صنعت مالی داشته و فعالیت‌ها و عملیات‌های مختلف این حوزه را متحول کرده است. این تحول را می‌توان به اوایل دهه 2000 نسبت داد؛ زمانی که نخستین پیشرفت‌ها در یادگیری ماشینی، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و قدرت محاسباتی به نتیجه رسید و به موسسه‌های مالی اجازه داد حجم وسیعی از داده‌ها را به طور موثرتری تجزیه‌وتحلیل کنند. پذیرش هوش مصنوعی در امور مالی به دلیل نیاز به افزایش بهره‌وری، بهبود تصمیم‌گیری، مدیریت ریسک و خدمات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان سرعت بیشتری به خود گرفته است. نخستین کاربردهای قابل توجه هوش مصنوعی در امور مالی در تجارت‌های مبتنی بر فعالیت‌های مالی ظاهر شد. صندوق‌های پوشش ریسک یا صندوق‌های تامینی و همچنین شرکت‌های تجاری تخصصی شروع به استفاده از الگوریتم‌هایی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های بازار و اجرای معاملات با سرعت بالا کردند. این الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوها و روندهایی طراحی شده‌اند که ممکن است بازرگانان نادیده بگیرند و به شرکت‌ها اجازه می‌دهند روی ناکارآمدی‌های بازار سرمایه‌گذاری کنند. موفقیت این پذیرندگان اولیه، سابقه‌ای برای ادغام هوش مصنوعی در خدمات مالی مختلف ایجاد کرد. از سوی دیگر، یکی از تاثیرگذارترین کاربردهای هوش مصنوعی در امور مالی، مدیریت ریسک و کشف تقلب بوده است. موسسه‌های مالی با تهدیدهای دائمی ناشی از فعالیت‌های کلاهبرداری مواجه هستند که می‌تواند به زیان‌های مالی قابل توجهی منجر شود. روش‌های سنتی کشف کلاهبرداری در بسیاری اوقات بر سیستم‌های مبتنی بر قانون تکیه می‌کردند که می‌توانستند به راحتی از سوی مجرمان متخصص، دور زده شوند. با این حال، سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه‌وتحلیل الگوهای تراکنش در زمان واقعی، ناهنجاری‌هایی را شناسایی می‌کنند که رفتار متقلبانه را نشان می‌دهند.
برای مثال، بانک‌ها اکنون از الگوهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند که از داده‌های تراکنش‌های تاریخی یاد می‌گیرند تا پیش‌بینی کنند کدام تراکنش‌ها تقلبی هستند. این رویکرد پیشگیرانه نه‌تنها امنیت را افزایش می‌دهد، بلکه تعداد موارد مثبت کاذب را نیز کاهش می‌دهد و به تراکنش‌های قانونی اجازه می‌دهد بدون تاخیرهای غیرضروری ادامه یابند. در نتیجه، موسسه‌های مالی می‌توانند ضرر و زیان را به حداقل برسانند و در عین حال رضایت مشتری را بهبود بخشند. هوش مصنوعی همچنین خدمات مشتریان را در بخش مالی با استفاده از چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی متحول کرده است. این ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند طیف گسترده‌ای از سوالات مشتری، از بررسی موجودی حساب گرفته تا درخواست‌های تسهیلات را به صورت 24-7 (هفت روز هفته، 24 ساعت روز، بدون تعطیلی) انجام دهند. موسسه‌های مالی با خودکارسازی وظایف معمول، می‌توانند منابع انسانی را به موضوعات پیچیده‌تر اختصاص دهند و در نتیجه کارایی کلی را بهبود بخشند. علاوه بر این، هوش مصنوعی، ارائه خدمات مالی شخصی را نیز امکان‌پذیر می‌کند. با تجزیه‌وتحلیل داده‌های مشتری، از جمله عادات هزینه و ترجیحات، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند توصیه‌های محصول متناسب را ارائه دهند. برای مثال، ممکن است یک بانک از هوش مصنوعی برای پیشنهاد فرصت‌های سرمایه‌گذاری خاص بر اساس مشخصات ریسک و سابقه سرمایه‌گذاری مشتری استفاده کند. این سطح از شخصی‌سازی، تعامل و وفاداری مشتری را افزایش می‌دهد، زیرا مشتریان احساس می‌کنند نیازهای منحصربه‌فرد آنها برطرف شده است.
پردازش صاعقه‌وار داده‌های مالی
تجارت الگوریتمی حوزه دیگری است که هوش مصنوعی در آن تاثیر عمیقی گذاشته است. بازارهای مالی در هر ثانیه حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند و تصمیم‌گیری سریع و البته آگاهانه را برای معامله‌گران انسانی چالش‌برانگیز کرده‌اند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند این داده‌ها را با سرعتی صاعقه‌وار پردازش کنند، معاملات را بر اساس معیارهای از پیش تعریف‌شده به انجام رسانند، یا حتی استراتژی‌های خود را در زمان واقعی بر اساس شرایط بازار تطبیق دهند. افزایش هوش مصنوعی در معاملات، به افزایش کارایی و نقدینگی بازار منجر شده است. شرکت‌ها با استفاده از تحلیل‌های پیشرفته و الگو‌سازی پیش‌بینی، می‌توانند استراتژی‌های تجاری خود را بهینه کنند و با کاهش هزینه‌ها، سودآوری خود را تا حد زیادی افزایش دهند. علاوه بر این، سیستم‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند روندهای حاکم بر بازار را از مقالات خبری و رسانه‌های اجتماعی استخراج و در نهایت تجزیه‌وتحلیل کنند و پیرو آن، برای معامله‌گران امکانی ایجاد کنند تا این روندها را بسنجند و موقعیت خود را در بازار به خوبی مشخص کنند. اما با همه این شرایط، نمی‌توان از انطباق با مقررات غافل ماند. انطباق با مقررات، یک جنبه حیاتی از صنعت مالی است که بر اساس آن، موسسه‌ها ملزم به رعایت مقررات بی‌شمار در حوزه‌های قضایی مختلف هستند. فرآیندهای انطباق می‌تواند کار فشرده‌ای باشد و طبیعی است که در صورت انجام به وسیله انسان، مستعد بروز خطا خواهد بود. فناوری‌های هوش مصنوعی این فرآیندها را با خودکارسازی نظارت و گزارش تراکنش‌ها برای اهداف انطباق ساده‌تر می‌کنند.
تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) سیستم‌های هوش مصنوعی را قادر می‌کند تا متون پیچیده نظارتی را تفسیر کند و الزامات مربوط به انطباق را مورد شناسایی قرار دهد. این قابلیت به موسسه‌های مالی اجازه می‌دهد در مورد تغییرات نظارتی به‌روز بمانند و در عین حال خطر عدم انطباق را به حداقل برسانند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی فعالیت‌های مشکوک که ممکن است نشان‌دهنده پولشویی یا سایر اقدامات غیرقانونی باشد کمک کند و تلاش‌های مربوط به انطباق را بیشتر افزایش دهد. در مدیریت سرمایه‌گذاری هم، ابزارهای هوش مصنوعی در حال تغییر مدیریت پورتفولیو و استراتژی‌های تخصیص دارایی هستند. «روبومشاوران» یا روبات‌های مشاوره‌دهنده به عنوان یک برنامه محبوب هوش مصنوعی در این فضا ظاهر شده‌اند و مشاوره سرمایه‌گذاری خودکار را بر اساس پروفایل‌های مشتری ارائه می‌دهند. با استفاده از الگوریتم‌هایی برای ارزیابی تحمل ریسک و اهداف سرمایه‌گذاری، روبومشاوران می‌توانند پورتفوی‌های متنوعی را متناسب با نیازهای هر سرمایه‌گذار ایجاد کنند. علاوه بر این، تجزیه‌وتحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی به مدیران مالی و سرمایه‌گذاری اجازه می‌دهد در مورد تخصیص دارایی و مدیریت ریسک تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند. الگوهای یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های عملکرد تاریخی را در کنار شاخص‌های کلان اقتصادی برای پیش‌بینی روندهای آینده تجزیه‌وتحلیل کنند و مدیران را قادر می‌کند استراتژی‌های خود را به طور فعال تنظیم کنند.
تحول در تحلیلگری مالی
هوش مصنوعی به عنوان یک نیروی دگرگون‌کننده در حوزه تحلیل مالی، چگونگی عملکرد و تصمیم‌گیری مدیران مالی را تغییر داده است. ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای تحلیل مالی به افزایش دقت، کارایی و بینش منجر شده و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد پیچیدگی‌های بازارهای مالی و امور مالی شرکت‌ها را با چابکی بیشتری پیش ببرند. یکی از مزایای اولیه هوش مصنوعی در تجزیه‌وتحلیل مالی، توانایی آن در پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها با سرعت بی‌سابقه است. تحلیل مالی سنتی اغلب بر جمع‌آوری و پردازش دستی داده‌ها متکی است که می‌تواند زمان‌بر و مستعد خطای انسانی باشد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور خودکار داده‌ها را از منابع متعدد مانند گزارش‌های بازار، رسانه‌های اجتماعی و شاخص‌های اقتصادی جمع‌آوری کنند و به مدیران مالی این امکان را می‌دهند که با فوریت به اطلاعات درست دسترسی داشته باشند که البته، مورد تجزیه‌وتحلیل نیز قرار گرفته‌اند. در این فرآیند، الگوهای یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های تاریخی را برای شناسایی روندها و الگوهایی که ممکن است بلافاصله آشکار نشوند، تجزیه‌وتحلیل کنند. برای مثال، مدیران مالی با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند درآمد، هزینه‌ها و جریان‌های نقدینگی را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند. این قابلیت، سازمان‌ها را قادر می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌ای را بر اساس بینش‌های مبتنی بر داده‌ها اتخاذ کنند، نه اینکه فقط بر شهود یا سوابق عملکرد خود تکیه داشته باشند. تجزیه‌وتحلیل‌های مبتنی بر پیش‌بینی که از طریق هوش مصنوعی انجام می‌شود، چگونگی نحوه برخورد مدیران مالی را با همه مواردی که نیاز به تصمیم‌گیری دارند، متحول می‌کند. الگوهای هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های مربوط به سوابق گذشته و تکنیک‌های آماری پیشرفته، می‌توانند پیش‌بینی‌هایی در مورد عملکرد مالی آینده ایجاد کنند. این رویکرد، شامل پیش‌بینی قیمت سهام، روند بازار و رفتار مصرف‌کننده است.
در یک مثال کاربردی می‌توان به این موضوع اشاره کرد که مدیر مالی یک شرکت خرده‌فروشی ممکن است از هوش مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های سوابق فروش در کنار عوامل خارجی مانند شرایط اقتصادی و روندهای فصلی استفاده کند. سپس الگوی هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه پیش‌بینی‌هایی برای فروش آینده، مدیر را به سمتی هدایت کند تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد مدیریت موجودی، استراتژی‌های قیمت‌گذاری و تلاش‌های بازاریابی بگیرد. این رویکرد پیشگیرانه خطر افزایش یا کمبود موجودی محصولات را کاهش می‌دهد و در نهایت باعث بهبود سودآوری می‌شود. ارزیابی ریسک نیز جنبه حیاتی تحلیل مالی است که به ویژه در بازارهای بی‌ثبات قابلیت‌های خود را نشان می‌دهد. هوش مصنوعی در حوزه مدیریت ریسک این امکان را به مدیران مالی می‌دهد که ریسک‌های بالقوه را به طور موثرتری شناسایی کرده و تاثیر آنها را بر سازمان ارزیابی کنند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند مجموعه داده‌های وسیعی را برای شناسایی الگوهای مرتبط با عوامل خطر، مانند ریسک اعتباری، ریسک بازار و ریسک عملیاتی تجزیه‌وتحلیل کنند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای ارزیابی ریسک اعتباری با تجزیه‌وتحلیل سابقه اعتباری، رفتار تراکنش و حتی بررسی فعالیت‌های فرد وام‌گیرنده در رسانه‌های اجتماعی مورد استفاده قرار گیرد. این تحلیل جامع به مدیران مالی اجازه می‌دهد تصمیمات آگاهانه‌تری برای وام‌دهی بگیرند و نرخ‌های بهره مناسب را بر اساس مشخصات ریسک افراد تعیین کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به طور مداوم شرایط بازار را رصد کرده و ارزیابی‌های ریسک را در زمان واقعی تنظیم کند و سازمان‌ها را قادر می‌کند به سرعت به تهدیدات نوظهور واکنش نشان دهند. تثبیت فعالیت‌های اتوماسیونی به منظور تعیین وظایف روزمره، بهبود پیش‌بینی‌های مالی، تحلیل روندهای حاکم بر بازار و در نهایت، افزایش همکاری و ارتباطات میان سهامداران و مدیران مالی از دیگر جنبه‌هایی است که از طریق هوش مصنوعی، کاربرد بیشتری پیدا می‌کند.
