درآمدزایی خودکار

 سیروس مجبوری / نویسنده نشریه

این روزها هوش مصنوعی به یک مبحث محبوب در صنعت فناوری تبدیل و پتانسیل متحولانه آن به ویژه در حوزه مالی به خوبی مستند شده است. اما اینکه این فناوری چگونه می‌تواند در بازارهای مالی استفاده شود، چه تاثیری روی معاملات الگوریتمی بگذارد و چه مزایا و ریسک‌هایی با خود به همراه دارد، موضوعی است که در این گزارش بیشتر راجع به آن صحبت خواهیم کرد. هرچه شمولیت و کیفیت هوش مصنوعی بهتر می‌شود، این فناوری به ابزاری حیاتی‌تر برای سرمایه‌گذاران و نهادهای مالی تبدیل می‌شود. با درک مزایا و ریسک‌های بالقوه هوش مصنوعی در حوزه مالی سرمایه‌گذاران می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری گرفته و پتانسیل‌های این فناوری جذاب را بیشینه کنند.

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که صنعت مالی را به‌طور گسترده‌ای متحول کند. این فناوری می‌تواند در پیش‌بینی روندهای آتی، بهبود دقت، کاهش هزینه‌ و تقویت خدمات مشتریان مورد استفاده قرار بگیرد. در بازارهای مالی، هوش مصنوعی به منظور توسعه استراتژی‌های معاملاتی، شناسایی الگوها در داده‌های مالی و خودکارسازی فعالیت‌های مالی استفاده می‌شود. اما همانند همه فناوری‌های نو، استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مالی ریسک‌هایی را نیز به همراه دارد. ریسک جعبه سیاه، ریسک برازش بیش از حد، ریسک الگو، ریسک داده، ریسک حریم خصوصی و ریسک امنیتی بخشی از این ریسک‌ها به حساب می‌آیند. موضوعی که اهمیت دارد این است که از این ریسک‌ها آگاه بوده و گام‌هایی را برای کاهش آنها برداریم، بنابراین سرمایه‌گذاران می‌توانند از پتانسیل‌های کامل این فناوری‌های جذاب در پورتفوهای خود بهره‌مند شوند.

تعامل بازارهای مالی و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در بازارهای مالی می‌تواند برای شناسایی الگوها در حرکت‌های قیمتی سهام و پیش‌بینی در خصوص قیمت‌های آتی سهام مورد استفاده قرار بگیرد. این کار با آموزش ماشینی برای تشخیص الگوها در داده‌های مالی تاریخی و سپس استفاده از این دانش برای پیش‌بینی قیمت سهام آتی انجام می‌شود. با استفاده از هوش مصنوعی در این روش، سرمایه‌گذاران می‌توانند بینش ارزشمندی در مورد روندهای بازار به دست آورند و تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه‌تری اتخاذ کنند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در حوزه مالی بسیار زیاد است که از میان آنها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

 بهبود دقت: هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه پیش‌بینی‌های دقیق‌تر در مورد داده‌های مالی کمک کرده و به تصمیم‌گیری بهتر و معاملات موفق‌تر منجر شود.

 معاملات منفعل: هوش مصنوعی می‌تواند رویکردهای خودکار و منفعلانه‌تری را در حوزه سفته‌بازی و نوسان‌گیری مالی ارائه دهد.

 بهبود خدمات مشتریان: هوش مصنوعی می‌تواند برای بهبود خدمات مشتریان در موسسات مالی مورد استفاده قرار گیرد.

 کاهش هزینه‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند از طرق مختلفی هزینه‌های یک موسسه مالی را کاهش دهد.

هوش مصنوعی از طرق مختلفی می‌تواند در حوزه مالی مورد استفاده قرار گیرد. مهم‌ترین آنها عبارت‌اند از:

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که شامل استفاده از الگوریتم‌ها و الگو‌های آماری به منظور توانمندسازی سیستم‌های کامپیوتری برای بهبود خودکار عملکرد آن در مورد یک وظیفه خاص با یادگیری از داده‌ها می‌شود. در اتوماسیون و معاملات مالی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل مقادیر وسیعی از داده‌های مالی، شناسایی الگوها و روندها و انجام پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس آن تحلیل‌ها به کار گرفته می‌شود. به عنوان مثال، یادگیری ماشین می‌تواند به منظور توسعه الگو‌های پیش‌بینی‌پذیر برای قیمت‌های سهام یا نرخ تسعیر ارز یا خودکارسازی فرآیند شناسایی و اجرای معاملات بر اساس شرایط یا سیگنال‌های خاص بازار مورد استفاده قرار بگیرد. یادگیری ماشین همچنین می‌تواند برای تشخیص تقلب، ارزیابی ریسک و کاربردهای مالی دیگر به کار گرفته شود.

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) یک زمینه بسیار جذاب از هوش مصنوعی است که بر آموزش کامپیوترها برای درک زبان انسان تمرکز دارد. در جهان مالی، NLP می‌تواند وظایف متعددی را انجام دهد که شامل تحلیل جو حاکم بر بازار، تجزیه و تحلیل متن برای تعیین احساسات، نظرات یا نگرش معامله‌گر نسبت به یک موضوع خاص، می‌شود. یکی دیگر از وظایف NLP طبقه‌بندی متن است که شامل مرتب کردن متن به دسته‌های از پیش تعریف‌شده است.

مورد دیگر، شناسایی موجودیت است که شامل شناسایی موجودیت‌های خاص ذکرشده در متن، مانند نام افراد، سازمان‌ها یا مکان‌ها می‌شود. با استفاده از NLP در امور مالی، موسسات می‌توانند بینش ارزشمندی در مورد احساسات مشتری و روندهای بازار به دست آورند، که به نوبه خود می‌تواند به آنها کمک کند تا تصمیمات آگاهانه‌تر و بهتری بگیرند.

یکی از راه‌هایی که هوش مصنوعی بر بازارهای مالی تاثیر می‌گذارد، کارایی بازار است. با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها و شناسایی الگوها، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند ناکارآمدی‌های بازار و فرصت‌های کسب سود را شناسایی کنند که به استراتژی‌های معاملاتی کارآمدتر و موثرتر منجر می‌شود. از سوی دیگر، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با تقویت واکنش‌های بازار به اخبار یا رویدادها، به نوسانات بازار کمک کند و به تغییرات ناگهانی قیمت منجر شود. توجه به این نکته ضروری است که تاثیر هوش مصنوعی بر بازارهای مالی پیچیده و چندوجهی است و تاثیرات آن بر کارایی و نوسانات بازار به عوامل زیادی از جمله الگوریتم‌های خاص مورد استفاده، کیفیت داده‌ها و رفتار فعالان بازار بستگی دارد.

موسسه مارکت‌میکرز اخیراً یک نظرسنجی انجام داده است که نشان می‌دهد 50 معامله‌گر برتر صندوق‌های تامینی از هوش مصنوعی (AI) برای پیش‌بینی قیمت سهام و دستیابی به بازدهی بهتر پورتفو استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با توانایی تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها مانند قیمت‌های تاریخی سهام، مقالات خبری و احساسات رسانه‌های اجتماعی، می‌توانند الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که نشان‌دهنده تغییرات قیمت در آینده است. سرمایه‌گذاران دارای نقدینگی به معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی روی می‌آورند تا ریسک‌ها را کاهش دهند، به ویژه در شرایطی که اکنون افزایش نرخ بهره موجب کاهش ارزندگی سهام نیز شده است. موسسات مالی بزرگ مانند جین استریت، بارکلیز، اچ‌اس‌بی‌سی، آپولو، و بریج‌واتر و همکاران به‌طور فزاینده‌ای از هوش مصنوعی برای تحلیل معاملات استفاده می‌کنند. به گفته مهندس هوش مصنوعی مت فوربز، هوش مصنوعی با حل مشکلاتی که در گذشته باعث ضرر سرمایه‌گذاران شده بود، این پتانسیل را دارد که صنعت سرمایه‌گذاری را متحول کند.

ریسک‌های استفاده از هوش مصنوعی در حوزه مالی

در حالی که مطمئناً استفاده از هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری مالی مزایایی دارد، ریسک‌هایی نیز وجود دارد که باید در نظر گرفته شود. یکی از مهم‌ترین این خطرات، ریسک جعبه سیاه است. بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی به قدری پیچیده هستند که حتی باهوش‌ترین انسان‌ها نیز ممکن است برای درک چگونگی رسیدن به یک تصمیم خاص دچار مشکل شوند. این عدم شفافیت می‌تواند شناسایی خطاها یا سوگیری‌ها در الگوریتم را چالش‌برانگیز کند، که به نوبه خود می‌تواند به تصمیم‌گیری ضعیف منجر شود.

یکی دیگر از ریسک‌های مرتبط با هوش مصنوعی در امور مالی، ریسک برازش بیش از حد است. این زمانی اتفاق می‌افتد که یک الگوریتم هوش مصنوعی بر روی مجموعه‌ای محدود از داده‌ها آموزش داده می‌شود و سپس در محدوده وسیع‌تری از موقعیت‌ها اعمال می‌شود. در برخی موارد، الگوریتم ممکن است در زمینه اصلی خود به خوبی عمل کند، اما در تعمیم به موقعیت‌های جدید شکست بخورد. این موضوع می‌تواند موجب پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات نادرست شود.

وقتی صحبت از هوش مصنوعی در امور مالی به میان می‌آید، ریسک الگو نگرانی دیگری است. این به خطر نقص خود الگوی هوش مصنوعی اشاره دارد، یا به دلیل اشتباهات در کد، مفروضات نادرست یا داده‌های ناقص. اگر الگو ناقص باشد، هر تصمیمی که بر اساس آن الگو باشد احتمالاً ناقص خواهد بود.

ریسک داده و ریسک حریم خصوصی نیز نگرانی‌های مهمی در مورد هوش مصنوعی در امور مالی است. خطر نقض امنیت مرتبط با هوش مصنوعی در امور مالی وجود دارد. سیستم‌های هوش مصنوعی، مانند هر فناوری دیگری، می‌توانند در برابر حملات سایبری آسیب‌پذیر باشند و یکپارچگی سیستم و حریم خصوصی داده‌های فردی ذخیره‌شده در آن را به خطر بیندازند. به همین دلیل مهم است که اقدامات امنیتی را جدی بگیرید و اطمینان حاصل کنید که سیستم هوش مصنوعی شما به درستی ایمن است تا از هرگونه نقض داده جلوگیری شود.

برای کاهش ریسک مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی، مهم است که از چندین منبع داده استفاده و سیستم خود را آزمایش کنید. استفاده از چندین منبع داده می‌تواند به کاهش خطر برازش بیش از حد کمک کرده و اطمینان حاصل کند که الگوی شما دقیق‌تر است. آزمایش سیستم شما نیز مهم است، زیرا می‌تواند به شما در شناسایی هر گونه خطا یا سوگیری در الگوی خود کمک کند. برای اندازه‌گیری عدم قطعیت در سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توان از روش‌های آماری نظیر شبیه‌سازی مونت کارلو، استنتاج بیزی و زنجیره مارکوف مونت کارلو استفاده کرد. به‌علاوه، به‌روز ماندن در تحقیقات می‌تواند به شما کمک کند تا از منحنی‌ها جلوتر بمانید و اطمینان حاصل کنید که از جدیدترین و موثرترین تکنیک‌های هوش مصنوعی در کار خود استفاده می‌کنید.

هنگام توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی در امور مالی، مهم است که از چند منبع داده استفاده کنید. این موضوع نه‌تنها به کاهش خطر برازش بیش‌ازحد الگوی شما کمک می‌کند، بلکه اطمینان می‌دهد که الگوی شما دقیق‌تر و قوی‌تر است. یکی از راه‌های ترکیب چندین منبع داده، استفاده از یک مجموعه نگهدارنده است که می‌تواند به عنوان بخشی از داده‌ای در نظر گرفته شود که برای آموزش سیستم هوش مصنوعی استفاده نمی‌شود. در عوض، صرفاً برای آزمایش سیستم استفاده می‌شود، که راهی عالی برای تایید صحت الگو است. روش دیگر برای استفاده از چندین منبع داده، استفاده از اعتبارسنجی متقاطع است، یک تکنیک آماری که شامل تقسیم داده‌ها به دو یا چند قسمت و استفاده از هر قسمت برای آموزش و آزمایش الگو می‌شود. این تکنیک به‌ویژه زمانی مفید است که داده‌ها محدود یا کمیاب باشند، زیرا به الگوی هوش مصنوعی اجازه می‌دهد از مجموعه کوچک‌تری از داده‌ها یاد بگیرد، در حالی که دقت و تعمیم‌پذیری خود را حفظ می‌کند.

علاوه بر این، توجه به این نکته حائز اهمیت است که کیفیت داده‌های مورد استفاده به اندازه کمیت داده‌ها مهم است. بنابراین، اطمینان از دقت، قابل اعتماد بودن و به‌روز بودن داده‌ها بسیار مهم است، زیرا این امر باعث افزایش اثربخشی کلی سیستم هوش مصنوعی در بخش مالی می‌شود.

برای آزمایش یک سیستم مالی هوش مصنوعی، دسترسی به طیف گسترده‌ای از داده‌های تاریخی اهمیت دارد. از این داده‌ها می‌توان نه‌تنها برای آزمایش سیستم، بلکه برای آموزش آن برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر در آینده استفاده کرد. آزمایش صحت‌سنجی یا Back test گامی مهم در توسعه هر سیستم مالی هوش مصنوعی است، زیرا به شما امکان می‌دهد ببینید که سیستم در گذشته چگونه عمل می‌کرد، که می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را در مورد اثربخشی آن ارائه دهد.

علاوه بر بک‌تست، شبیه‌سازی می‌تواند ابزار مفیدی در تست سیستم مالی هوش مصنوعی نیز باشد. با شبیه‌سازی سناریوهای مختلف، می‌توانید درک بهتری از نحوه عملکرد سیستم در دنیای واقعی به دست آورید و نقاط ضعف یا زمینه‌های بهبود را شناسایی کنید. برای مثال، می‌توانید سقوط یا رکود بازار را شبیه‌سازی کنید تا ببینید سیستم چگونه پاسخ می‌دهد و در چنین شرایطی پیش‌بینی می‌کند. این نوع آزمایش می‌تواند به ویژه در کمک به شما برای اصلاح و بهینه‌سازی سیستم قبل از استقرار آن در دنیای واقعی مفید باشد.

آینده هوش مصنوعی در حوزه مالی

آینده هوش مصنوعی در امور مالی هیجان‌انگیز و پر از پتانسیل است. با استفاده روزافزون از هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف مالی، می‌توان انتظار تغییر قابل توجهی در نحوه عملکرد موسسات مالی داشت. هوش مصنوعی به ساده‌سازی و خودکارسازی بسیاری از کارهای تکراری و وقت‌گیر که در حال حاضر نیاز به مداخله انسانی دارند، کمک می‌کند.

صندوق تامینی آیدیا به‌طور کامل از طریق هوش مصنوعی اداره می‌شود، در حالی که شرکت‌های دیگری مانند وینتون‌کپیتال تقریباً برای هر رای در تصمیم‌های سرمایه‌گذاری به الگوریتم‌های رایانه‌ای متکی هستند. با این حال، انسان‌ها هنوز نقش مهمی در تصمیم‌گیری نهایی دارند. در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند دقت را بهبود بخشد و وظایفی مانند ارزیابی ریسک را خودکار کند، بسیاری از مدیران صندوق‌های تامینی استدلال می‌کنند که شهود انسانی هنوز برای تشخیص الگوها ضروری است. بازماندگان این صنعت کسانی خواهند بود که فناوری را در فرآیندهای خود ادغام و قدرت هوش مصنوعی را با تصمیم‌گیری انسانی ترکیب می‌کنند. همان‌طور که شرکت‌های بیشتری هوش مصنوعی را اتخاذ می‌کنند، رقابت برای نوآوری بیشتر ادامه خواهد داشت و شرکت‌هایی که در فناوری یادگیری ماشین سرمایه‌گذاری نمی‌کنند، از این منحنی عقب خواهند ماند.

در مجموع، هوش مصنوعی (AI) به دلیل توانایی آن در کمک به سرمایه‌گذاران در تصمیم‌گیری سودآور، برای سال‌ها ابزاری ضروری در حوزه مالی بوده است. با این حال، استفاده از هوش مصنوعی با خطراتی همراه است که باید در نظر گرفته شود. یکی از خطرات احتمال خطا یا خرابی ماشین است که می‌تواند به تصمیمات اشتباه و خسارات مالی منجر شود. خطر دیگر احتمال استفاده بدخواهانه از هوش مصنوعی از سوی هکرها برای دستکاری بازارهای مالی است که به زیان مالی قابل توجهی برای سرمایه‌گذاران منجر می‌شود.

برای کاهش این ریسک‌ها، سرمایه‌گذاران می‌توانند اقدامات مختلفی را انجام دهند. یکی از این مراحل این است که اطمینان حاصل شود سیستم هوش مصنوعی مورد استفاده قابل اعتماد و به‌طور کامل آزمایش شده است. سرمایه‌گذاران همچنین باید اطمینان حاصل کنند که در صورت شکست سیستم هوش مصنوعی، یک برنامه پشتیبان در اختیار دارند. گام دیگر این است که از محدودیت‌های هوش مصنوعی آگاه باشید و برای تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری به‌طور کامل به آن اعتماد نکنید. سرمایه‌گذاران همچنین باید به‌طور مداوم بر عملکرد سیستم هوش مصنوعی نظارت داشته باشند و آن را در صورت نیاز تنظیم کنند تا اطمینان حاصل شود که طبق برنامه کار می‌کند. با انجام این مراحل، سرمایه‌گذاران می‌توانند پتانسیل هوش مصنوعی را در پورتفوی خود به حداکثر برسانند و در عین حال خطرات مرتبط با استفاده از آن را به حداقل برسانند.