Cara memanfaatkan kecerdasan keputusan untuk membuat keputusan kritikal perniagaan yang lebih baik

Teknologi kecerdasan buatan membantu pelabur mengurangkan risiko dengan ketara dan memaksimumkan pulangan.

Kecerdasan buatan sedang merevolusikan masa depan kewangan. Tahun lepas, institusi kewangan melabur lebih daripada $10.1 bilion dalam kecerdasan buatan. Salah satu daripada banyak cara kecerdasan buatan memainkan peranan dalam kewangan adalah dengan membantu meningkatkan pengalaman pelabur.

Pengalaman dagangan pelabur moden jauh lebih lancar berbanding pendahulu mereka. Terima kasih kepada ciptaan Internet, beralih daripada membuat perdagangan kepada memuat turun laporan komprehensif boleh dilakukan hampir serta-merta. Tugasan yang sebelum ini mengambil masa berminggu-minggu kini hanya mengambil masa beberapa minit, yang pastinya telah menggalakkan pelabur muda generasi akan datang. Ini hanyalah salah satu daripada banyak cara kecerdasan buatan mengubah industri kewangan.

Walau bagaimanapun, inovasi tidak pernah berhenti, jadi landskap pelaburan moden terus berubah (kali ini dengan pengenalan kecerdasan buatan). Namun begitu, AI secara keseluruhannya masih merupakan teknologi pada peringkat permulaannya, tanpa spesifikasi dan piawaian sejagat. Adakah melaksanakan data AI dan AI benar-benar membawa apa-apa faedah dalam dunia perdagangan moden Dalam artikel ini, kami bertujuan untuk mengetahui

Masalah dengan Pendekatan Tradisional

Pasaran Ia sentiasa berubah, iaitu! mengapa ramai penganalisis profesional membuat kerjaya daripada mengkaji pasaran. Dengan menganalisis, mengenal pasti dan meramalkan arah aliran ini, penganalisis dapat membantu pelanggan mereka menikmati pulangan yang tinggi sambil meminimumkan risiko. Dalam hal ini, kecerdasan buatan sangat membantu pelabur. Pada tahap tertentu, harga ditentukan sebahagiannya oleh interaksi dan persepsi awam terhadap nilai aset. Penganalisis manusia dapat menggabungkan reaksi emosi ini ke dalam ramalan saham mereka dan menggabungkannya dengan data trend untuk menghasilkan analisis yang agak tepat. Walau bagaimanapun, membuat pengiraan ini boleh memakan masa dan, kerana manusia terdedah kepada kesilapan, tidak selalunya tepat. Malangnya, trend yang sama boleh ditafsir secara berbeza oleh penganalisis yang berbeza.

Kaedah Moden

Penganalisis moden tidak melakukan semua pengiraan mereka dengan pen dan kertas; mereka menggunakan pelbagai alatan. Terdapat banyak penyelesaian perisian berbeza yang direka untuk membantu penganalisis dan pelabur, membolehkan mereka menyusun sejumlah besar data dalam tempoh masa yang singkat. Program ini selalunya boleh mewakili data dalam pelbagai cara—seperti carta garisan atau carta candlestick—yang menjadikan kerja dengan data lebih mudah. Namun, menganalisis data secara manual masih boleh memakan masa yang agak lama, walaupun dengan bantuan penyelesaian perisian. Itulah sebabnya banyak syarikat telah mula menggunakan data AI pada strategi pelaburan mereka.

Kebangkitan penasihat robo

Selama bertahun-tahun, ramai pakar kewangan telah mempromosikan idea untuk melabur lebih awal, tetapi sebenarnya ia memerlukan banyak usaha untuk mula melabur. Walaupun selepas saham dan aset lain tersedia untuk pembelian melalui broker dalam talian, memperoleh pulangan yang konsisten masih memerlukan sedikit pemahaman tentang pasaran saham. Nasib baik, penasihat robo pertama dilahirkan pada tahun 2008.

Robo-advisor ialah perkhidmatan unik yang memudahkan pelaburan untuk orang ramai. Daripada membuat pelaburan peribadi, menganalisis pasaran dan berdagang secara aktif, pengguna hanya boleh mendepositkan dana dan menunggu. Penasihat Robo mengendalikan proses pelaburan sebenar, menggunakan analisis data AI dan automasi untuk menyelesaikan transaksi dan bertindak balas terhadap perubahan pasaran. Hari ini, pengguna mempunyai banyak penasihat robo untuk dipilih, menjadikannya mudah bagi hampir semua orang untuk mula melabur.

Kebaikan dan keburukan data AI

Perbezaan utama antara data AI dan data manusia ialah data AI tidak mempunyai komponen emosi. Dalam sesetengah kes, ini boleh menjadi kelemahan (terutama untuk dagangan jangka pendek). Sebagai contoh, isu politik atau PR semasa (dan akibatnya) boleh dianalisis sentimen oleh manusia. Wawasan emosi ini membolehkan mereka memasukkan persepsi awam ke dalam ramalan mereka dan membuat pelarasan positif. Oleh kerana data AI adalah berdasarkan sepenuhnya pada statistik dan tidak mengambil kira emosi, penasihat robo hanya boleh bertindak balas: ia tidak boleh membuat pilihan positif berdasarkan reaksi emosi pemegang saham.

Sebaliknya, sistem yang bergantung sepenuhnya pada data AI tidak akan membuat keputusan emosi. Apabila kemelesetan berterusan, manusia mungkin mula mempertimbangkan semula pelaburan mereka, manakala AI hanya akan mempertimbangkan data sejarah untuk membuat keputusan. Setiap keputusan hanya berdasarkan analisis komprehensif masa lalu, yang lebih inklusif daripada keputusan yang dibuat oleh penganalisis manusia.

Kebolehcapaian yang dipertingkatkan untuk pengguna

Faedah lain menggabungkan data AI ke dalam pelaburan ialah kebolehcapaian yang dipertingkatkan untuk pelanggan. Melabur awal membolehkan seseorang memanfaatkan faedah kompaun, tetapi kadar faedah dan yuran yang dikenakan oleh perunding manusia mungkin menjadikan pengambilan seseorang tidak praktikal. Penasihat Robo dapat menyediakan perkhidmatan pengurusan portfolio pada sebahagian kecil daripada kos, menjadikannya lebih berpatutan untuk bakal pelabur muda. Walaupun purata pulangan penasihat robo (biasanya antara 11.7% dan 13.4%) tidak begitu mengagumkan seperti pilihan pelaburan lain, mereka menawarkan salah satu cara paling mudah untuk mula membina portfolio dengan pendapatan terhad.

Data AI Masa Depan

Teknologi ini mungkin masih agak baharu, tetapi ada sebab untuk menjangkakan AI moden akan terus menjadi lebih popular pada masa hadapan. Walaupun ia mungkin tidak akan menggantikan sepenuhnya penganalisis manusia, ia pasti akan memainkan peranan dalam pasaran pada masa hadapan. Ia mempunyai pelbagai kegunaan, daripada pengurusan kewangan peribadi kepada penjejakan pasaran, dan kami menjangkakan pilihannya hanya akan berkembang seiring dengan kemajuan teknologi.

Atas ialah kandungan terperinci Cara memanfaatkan kecerdasan keputusan untuk membuat keputusan kritikal perniagaan yang lebih baik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!