موفقیت هوش مصنوعی در بازارهای مالی


عضو هیئت علمی گروه ریاضی با تشریح بسترهای ایمن‌ساز بازارهای مالی؛ ریاضی مالی، علوم داده و ماشین لرنینگ را جزء این بسترها برشمرد و گفت: با هوش مصنوعی پیش‌بینی قیمت سهام دقیق‌تر است.

۷ ایده‌ی جذاب پروژه‌های هوش مصنوعی ویژه‌ی تازه‌کارها

۷ ایده‌ی جذاب پروژه‌های هوش مصنوعی ویژه‌ی تازه‌کارها

پروژه‌های هوش مصنوعی در چند سال گذشته رشد فراوانی داشته‌اند. پیش‌بینی می‌شود ارزش پروژه‌های هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۵ به ۱۲۶ میلیارد دلار برسد!

شرکت‌های چند ملیتی مانند IBM، اپل یا اکسنچر در حال استخدام کارشناس برای انجام پروژه‌های هوش مصنوعی (AI) هستند. میانگین دستمزد مهندسان هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۱ حدود ۱۷۱ هزار دلار بوده که این رقم به بالای ۲۵۰ هزار دلار هم رسیده.

هوش مصنوعی اثر چشمگیری بر زندگی روزمره‌ی ما به‌جا گذاشته. هر بار که به شبکه‌های اجتماعی سر می‌زنیم، اسپاتیفای را باز می‌کنیم تا موضوعی را در گوگل جست‌وجو می‌کنیم، در حال استفاده از آن هستیم. این حوزه‌ بسیار وسیع است و در صنایع مختلفی مانند IT، صنایع تولیدی، خودروسازی، مالی و تولید محتوا به‌کار گرفته می‌شود.

برای درک این دانش لازم است از آخرین ابزار و تکنیک‌ها باخبر باشیم و دانش مرتبط مانند برنامه‌نویسی را بدانیم. شرکت‌های نرم‌افزاری مانند شرکت توسعه اپلیکیشن موبایل از این دانش بهره‌ی فراوانی می‌برند. در این مطلب از بلاگ پیشگامان لوتوس درباره‌ی ۷ ایده‌ی جذاب هوش مصنوعی برای مبتدیان می‌خوانید.

۱- دستیار مصنوعی جست‌وجوی صوتی

دنیای وب بسیار گسترده‌است و مخاطب را در تنوع محصول و خدمات غرق می‌کند. از طرف دیگر، کسی زمان اضافی برای جست‌وجوهای طولانی ندارد. دستیار مصنوعی مبتنی بر صدا می‌تواند زندگی را ساده‌تر کند. افراد از اپ‌هایی مانند گوگل اسیستنت و سیری برای جست‌وجوی آنلاین محصولات مختلف بهره می‌‌برند.

سیستم صدای انسان را می‌شنود و آن را به زبان ماشین تبدیل می‌کند. فرمان در دیتابیس ذخیره خواهدشد. در این سیستم هدف کاربر شناسایی می‌شود و از ابزار تبدیل متن به گفتار یا گفتار به متن استفاده می‌شود. دستیار مصنوعی جست‌وجوی صوتی موارد مشابه جست‌وجو شده در اینترنت را پیدا می‌کند، موسیقی، فیلم یا ویدیو پخش می‌کند، ابزار یادآوری تنظیم می‌کند، یادداشت‌های فوری و کوتاه می‌نویسد و می‌تواند لوازم خانگی را روشن و خاموش کند.

۲- آموزش رانندگی با یادگیری تقویتی

ایده‌ی اصلی این پروژه کمک به راننده برای یافتن فضاهای خالی در هنگام مسابقه است. این ایده از پروژه‌های هوش مصنوعی از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) بهره می‌برد. یادگیری تقویتی بخشی از ماشین لرنینگ به‌شمار می‌رود و به این نکته می‌پردازد که چگونه عامل هوشمند (Intelligent Agent) در محیط خود واکنش نشان دهد تا بهترین عملکرد را ارائه کرده باشد. این ایده شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial neural networks) را در کنار معماری یادگیری تقویتی قرار می‌دهد و عامل هوشمند تولیدشده توسط نرم‌افزار را قادر می‌سازد بهترین واکنش را برای رسیدن به هدف نشان دهد. اغلب ماشین‌های خودران از الگوریم‌های مختلف مبتنی بر یادگیری تقویتی بهره می‌برند که به ماشین می‌آموزد چگونه با محیط ارتباط متقابل برقرار کند.

۳- سیستم تشخیص چهره

کار سیستم تشخیص چهره (Face Recognition System) که به‌نام هوش مصنوعی بیومتریک هم خوانده می‌شود، تشخیص هویت فرد با استفاده از تحلیل الگوهای مبتنی بر خطوط صورت فرد است.

این سیستم برای تشخیص چهره از مفهوم تشخیص الگو، یادگیری عمیق، تحلیل صورت و ماشین لرنینگ بهره می‌برد. کار با فرایند شناسایی چهره، تحلیل چهره و تبدیل تصویر به داده‌های موجود و یافتن جفت مناسب آغاز می‌شود. این یکی از معروف‌ترین ایده‌های پروژه هوش مصنوعی‌ست که در صنایع مختلف کاربرد دارد. از کاربردهای این ایده به شرکت‌های سازنده‌ی شبکه‌های اجتماعی، اسکن صورت در کالج، اپلیکیشن‌های سلامتی مانند Face2Gene و حتی شرکت اپل برای باز کردن آیفون ایکس اشاره می‌کنیم.

۴- سیستم اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی

کاربرد ویژه‌ی این سیستم در صنعت مالی و بانکداری‌ست. در این صنعت چندین تراکنش در طول روز انجام می‌شود. هوش مصنوعی توانایی تشخیص تراکنش‌های تقلبی را دارد. اگر تراکنشی قبلا انجام شده یا در حال انجام باشد، هوش مصنوعی آن را شناسایی می‌کند. سیستم اتوماسیون هوش مصنوعی دارای نرم‌افزاری‌ست که از موتور جست‌وجو بهره می‌برد. این کارها براساس خدمات تلفنی و ایمیلی به‌طور خودکار انجام می‌شوند.

برای مثال، زمانی که فرد با بانک تماس می‌گیرد، ابتدا با چت ربات ارتباط برقرار می‌شود. چت رباتی درخواست را شناسایی کرده و پاسخ مناسب ارائه می‌کند. اگر توانایی پاسخ‌گویی نداشته باشد، فرد را به اپراتور انسانی وصل می‌کند.

۵- پیشنهاد آگهی تبلیغاتی و محصول

کاربرد هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ، تبلیغات و پیشنهاد محصول توانسته این حوزه را به یک رده بالاتر بکشاند. زمانی که فرد شروع به جست‌وجوی وب برای خرید محصولی می‌کند، الگوریتم‌ها با اسکن انبوهی از تبلیغت، مرتبط‌ترین تبلیغی را که می‌تواند موردتوجه فرد قرار گیرد، به او نشان می‌دهند.

غول‌های فناوری مانند گوگل و آمازون از این‌گونه انتخاب تبلیغ و پیشنهاد محصول بهره می‌برند، چراکه برای بازاریابی محصولات خود به تبلیغات متکی هستند.

۶- رتبه‌بندی مقاله‌ها و یافتن سرقت ادبی

رتبه‌بندی دستی مقاله‌های دانشجویان کار بسیار زمان‌بری‌ست. علاوه بر این، بررسی کپی بودن هر محتوا دشوار و غیرممکن به‌نظر می‌رسد. از این‌رو، برای رتبه‌بندی مقاله و یافتن موارد سرقت ادبی و کپی بودن محتوا به کمک نیاز داریم.

یکی از بهترین پروژه‌های هوش مصنوعی، سیستم رتبه‌بندی مقاله‌هاست. استاد به کمک این سیستم به‌راحتی می‌تواند مقاله‌های دانشجویان را در مدت زمان بسیار کم رتبه‌بندی کند. همچنین با اسکن محتوای آنلاین، کپی بودن محتوا و سرقت ادبی به‌سادگی آشکار می‌شود.

۷- پیش‌بینی‌کننده‌ی خرید

همه‌ي سوپرمارکت‌ها با انبوهی از محصولات مازاد روبه‌رو می‌شوند. مدیریت پیگیری میزان خرید هر محصول کار راحتی به‌حساب نمی‌آید. این‌جاست که سیستم پیش‌بینی‌کننده‌ی خرید رو می‌شود. با خلق الگوریتم‌های دقیق می‌توانیم میزان فروش را براساس داده‌های گسترده‌ی موجود در اینترنت، پیش‌بینی کنیم.

سخن پایانی

اگر به پروژه‌های هوش مصنوعی علاقه‌مند هستید، امروز بهترین زمان است که وارد این حوزه شوید. هوش مصنوعی به کمک افراد و کسب‌وکارها آمده و زندگی را برای مردم ساده‌تر کرده. برای بهره بردن از این دانش، بهتر است مهارت‌هایی مانند زبان‌های برنامه‌نویسی، الگوریتم‌های ماشین لرنینگ، ابزار تحلیل داده و شبکه‌های عصبی مصنوعی داشته باشید. همچنین می‌توانید ایده‌ی ناب خود را به دست کارشناسان بسپارید تا به مدرن‌ترین روش عملی شود.

ما در پیشگامان لوتوس کنار شما هستیم تا پروژه‌های هوش مصنوعی پیشنهادی شما را محقق کنیم. با ما تماس بگیرید!

برچسب‌های بلاگ

قصد انجام پروژه خاصی را دارید؟

اگر می‌خواهید وب‌سایتی منحصربه‌فرد، متناسب با نیازهای خاص خودتان داشته باشید، یا اگر گمان می‌کنید داشتن یک اپلیکیشن موبایلی اهداف کسب‌و‌کارتان را محقق می‌کند، یا اگر هنوز نمی‌دانید چه محصولی برای پیاده‌سازی ایده‌تان به کار می‌آید، با ما تماس بگیرید. شرکت نرم‌افزاری پیشگامان لوتوس با مشاوره و طراحی محصول ایده‌آل، شما را در مسیر رشد کسب‌و‌کارتان همراهی می‌کند.

با ما تماس بگیرید

شرکت نرم‌افزاری لوتوس

سرزمین فناوری پیشگامان لوتوس در سال ۱۳۹۸ فعالیت حرفه‌ای خود را در تمام زمینه‌های چرخه‌ی نرم‌افزاری در کلاس جهانی آغاز کرد و در همین مدت کوتاه توانست اعتماد مشتریان را در حوزه‌های مختلف کسب‌و‌کار جلب کند.

پیشی‌ گرفتن جادو بر جادوگر

دنیای اقتصاد : جیسون آلن، هنرمند آمریکایی، به‌تازگی جایزه نفر اول را در نمایشگاه ایالت کلرادو در آمریکا با خلق اثری با استفاده از هوش مصنوعی به دست آورد. اما پیروزی او برخی را خشمگین کرد، زیرا معتقدند او از خلاقیتش استفاده نکرده و تنها با دستور به هوش مصنوعی اثری را تولید کرده است. این عکس‌العمل این روزها نه فقط به اثر و جایزه این هنرمند که به‌کل فرایند استفاده از تکنولوژی در دنیای هنر تعمیم یافته است. در سال‌های اخیر هوش مصنوعی و قابلیت نفوذش در زندگی انسان‌ها بسیار مورد توجه قرار گرفته و این نظریه که ربات‌ها می‌توانند آگاهی خاص خود را نسبت به موضوعات مختلف داشته باشند، توجه بسیاری از اهالی علم و نیز عموم مردم را به خود جلب کرده است.

پیشی‌ گرفتن جادو بر جادوگر

در این عصر چندین برنامه کاربردی طراحی شده‌اند که با استفاده از الگوهای ریاضی و الگوریتم‌های پیچیده می‌توانند قلم‌موی نقاشی را به‌‌تقلید نقاش‌ها به حرکت درآورند و تابلویی هنری بیافرینند. از جمله این برنامه‌ها می‌توان به (Midjourney) ،(StyleGAN) و (Stable Diffusion) اشاره کرد. هرشخصی می‌تواند با وارد کردن کلماتی که بیانگر نوع تابلویی که می‌خواهد داشته باشد هستند، نقاشی موردنظرش را تحویل بگیرد.

پیشینه استفاده از هوش مصنوعی در هنرهای تجسمی به هارولد کوهن (۲۰۱۶ ـ ۱۹۲۸) هنرمند بریتانیایی بازمی‌گردد. او یک برنامه کامپیوتری به نام AARON را که ترکیب چند برنامه بود ساخت که می‌توانست بدون دخالت انسان اَشکال هنری ایجاد کند. او برنامه‌اش را گسترش داد تا بتواند مانند انسان اشکال انتزاعی بکشد اما این طرح‌ها سیاه‌و‌سفید و بسیار ابتدایی بودند. کوهن آن‌ها را با دست خودش کامل کرد. آثار او در موزه‌های مختلف جهان از جمله موزه تیت در لندن به نمایش درآمدند.

از آنجا که گاهی جادو بر جادوگر پیشی می‌گیرد، هوش مصنوعی نیز اکنون با انسان در رقابت است و آثار هنری که هوش مصنوعی خلق کرده در کنار نقاشی‌هایی که انسان‌ها کشیده‌اند، در حراج‌های بین‌المللی به رقابت می‌پردازند. یکی از مشهورترین آثار هنری خلق‌شده توسط هوش مصنوعی پرتره Edmond de Belamy است. تصویر مه‌آلود و مبهم مردی با لباس سیاه و یقه سفید است که توسط هوش مصنوعی به نام La Famille de Belamy خلق شده است.

این اثر در سال ۲۰۱۸ در خانه حراج کریستیز در نیویورک به مبلغ ۴۳۲هزار دلار به فروش رفت. این در حالی است که در ابتدا تصور نمی‌شد با قیمتی بیش از ۱۰هزار دلار به فروش برود. هوش مصنوعی می‌تواند آثار هنری با هزینه کمتری خلق کند، از این رو ممکن است بسیاری از گالری‌ها و موزه‌های هنری متوسل به هنرمندان مصنوعی شوند! حالا خلاقیت، هوش و ابداع بشر در برابر غول باهوشی قرار گرفته که برنامه‌ای تحت عنوان مهربانی و بخشش ندارد و فقط کار می‌کند! اکنون برای همه این سوال پیش آمده که در دنیای هوش مصنوعی باید قوانین اخلاقی هم وضع شود یا نه؟ اصلا اگر هم قوانینی وضع شود آیا می‌توان ربات‌ها را به پیروی از قوانین اخلاقی بشر وادار کرد؟

تاثیر استفاده از هوش مصنوعی در بازار های سرمایه گذاری بورس

تاثیر استفاده از هوش مصنوعی در بازار های سرمایه گذاری بورس

ساعد نیوز: هوش مصنوعی در اصل آموزش دادن به سیستمی است که بتواند همچون هوش یک انسان فعالیت کند و در زمان های مواجه با مشکل، راه حل تولید نماید. بیشتر افرادی که به دنبال آموزش هوش مصنوعی می روند، در اصل استفاده از آن برای بازارهای سرمایه گذاری همچون بورس می باشد.

تاثیر استفاده از هوش مصنوعی در بازار های سرمایه گذاری بورس

هوش مصنوعی در اصل آموزش موفقیت هوش مصنوعی در بازارهای مالی دادن به سیستمی است که بتواند همچون هوش یک انسان فعالیت کند و در زمان های مواجه با مشکل، راه حل تولید نماید. بیشتر افرادی که به دنبال آموزش هوش مصنوعی می روند، در اصل استفاده از آن برای بازارهای سرمایه گذاری همچون بورس می باشد. زیرا بازار معاملات و بورس به این دانش نیاز ضروری دارد. می توان با کمک هوش مصنوعی به تجزیه و تحلیل سهام ها پرداخت و برای خرید یا فروش سهام از اطمینان بالاتری برخوردار شد. پس تاثیر آموزش هوش مصنوعی در بازار بورس می تواند قابل توجه باشد.
اگر بخواهیم کاربرد استفاده از هوش مصنوعی در بازار بورس را بیان نماییم، می توانیم آن را در موارد زیر خلاصه کنیم.

  • آموزش هوش مصنوعی برای نظارت بر بازار و تجزیه و تحلیل سریع
  • بدست آوردن استراتژی های معاملاتی از طریق معاملات الگوریتم
  • برخورداری از تغییرات زمان واقعی خرید و فروش سهام
  • پیش بینی و کمک به تجزیه و تحلیل داده در گذشته و آینده پیش رو
  • دقت بیشتر در معاملات و کمک به داشتن فرایندی اتوماتیک
  • و …

با این تفسیر هوش مصنوعی برای معامله گران منافع و کاربردهای زیادی دارد. افرادی که به دنبال کسب سود بالا در سرمایه گذاری بازار بورس هستند، بهتر است توجه ویژه ای به آموزش هوش مصنوعی داشته باشند. زیرا استفاده از آن می تواند معاملات بهتر و پر سود تری را برای معامله گر به ارمغان آورد.

هوش مصنوعی در بورس

شاید اگه بدانید وال استریت با استفاده از هوش مصنوعی و ابزارهای مهم آن می تواند میلیون ها داده ای را که در زمان واقعی اتفاق می افتد، تجمیع کند علاقتون برای خوندن این مطلب بیش از پیش شود.
یادگیری عمیق که به آن «یادگیری سلسله مراتبی» نیز می گویند و در چند سال اخیر بسیار مورد اقبال قرار گرفته بخشی از یک خانواده بزرگ تر روش یادگیری ماشین بر مبنای «بازنمایی هایی یادگیری داده» است. بسیاری از بازنمایی ها تا حد زیادی از طریق تفسیر پردازش اطلاعات و الگوهای ارتباطی در یک سیستم بیولوژیک عصبی از قبیل رمزگذاری عصبی الگو گرفته اند که تلاش می کند رابطه بین چندین محرک و پاسخ های مرتبط با آن را تعریف کند. بر مبنای همین کارکرد یادگیری عمیق یا سلسله مراتبی که بنیان اصلی هوش مصنوعی را تشکیل می دهد، بسیاری از سازمان ها یادگیری عمیق هوش مصنوعی را برای کارکردهای مختلف مورد استفاده قرار می دهند. یک نمونه بسیار آشکار استفاده از هوش مصنوعی توسط شرکت فیس بوک مورد استفاده قرار می گیرد که کارهایی از قبیل تگ کردن اتوماتیک عکس ها را با قراردادن نام افراد روی آنها انجام می دهد.
شرکت های بزرگ وال استریت همیشه در تلاش هستند تا بتوانند افرادی را از شرکت های گوگل، مایکروسافت، اپل و آی. بی. ام واتسون استخدام کنند تا به این شرکت ها کمک کنند که خوشه های عظیم هوش مصنوعی را برای استفاده از معامله و سرمایه گذاری ایجاد کنند.
روز به روز استفاده از این تکنولوژی در بازارهای سرمایه بیشتر و بیشتر می شود و استفاده از روش های تحلیلی متکی بر هوش مصنوعی جای روش سنتی تحلیل انسان محور را می گیرد. بسیاری از همبستگی ها که با روش سنتی نمی توان به دست آورد، با استفاده از هوش مصنوعی به راحتی به دست می آیند. اخیرا یادگیری ماشین بیش از پیش چه در حوزه تحقیق و توسعه و چه در حوزه کاربردی در حال گسترش و تکامل بوده است. یادگیری عمیق یا سلسله مراتبی یک تکنولوژی جدیدی است که در تمامی حوزه ها رسوخ کرده و به مردم کمک می کند تا تعداد زیادی از منابع داده ها را مدیریت کنند و سپس از این طریق به الگوهای جدیدی دست می یابند که به آنها در برآورد معامله، تصمیمات سرمایه گذاری و تفکرات موفقیت هوش مصنوعی در بازارهای مالی جدید برای ورود در بازارهای سرمایه کمک شایانی می کند. به همین دلیل است که اکنون بسیاری از شرکت های بزرگ در حال سرمایه گذاری روی هوش مصنوعی هستند تا بتوانند عملکرد موفقی در بازارهای سرمایه داشته باشند.

هوش مصنوعی و تجزیه تحلیل سهام

اکنون هزاران سهام برای انتخاب در بازار سرمایه وجود دارد و تجزیه و تحلیل آنها بسیار کار دشوار و البته ترسناکی است، اما با استفاده از هوش مصنوعی می توان در مدت زمان بسیار کوتاهی داده ها را جمع آوری کرد، به تمامی اخبار مربوط به سهام در شبکه های اجتماعی و وبلاگ ها توجه کرد و هزاران سهم را در یک بازه زمانی واقعی رصد کرد و بهترین ایده ها را از این فرآیند دریافت کرد. از این رو امروزه استفاده از این تکنولوژی در بازارهای سهام در حالت خاص و بازار سرمایه در حالت عام اهمیت بنیادی دارد. به عنوان مثال شرکتی مانند «کاووت» که تماما متکی بر تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس هوش مصنوعی است دارای نرم افزاری موفقیت هوش مصنوعی در بازارهای مالی به نام «کای اسکور» است که تحلیل بنیادی و تحلیل تکنیکال و روند حرکتی سهام را رصد می کند و در اختیار معامله گران قرار می دهد و این نرم افزار بر اساس خروجی این داده ها و مدل های ایجاد شده می تواند سهم را رتبه بندی کند.

اکنون معامله گران، کانال های خبری بسیاری دارند که از خلال آنها اخبار مربوط به داده های سهام را رصد می کنند اما استخراج اطلاعات از این مجموعه داده های ساختاربندی نشده بسیار اهمیت دارد به همین دلیل این تکنولوژی جدید بیش از پیش برای معامله گران اهمیت پیدا می کند تا بتوانند این داده های بدون ساختار و چارچوب را مدیریت کنند.

هوش مصنوعی و تحلیل احساس

ما هر روزه به صورت طبیعی تمامی این فرآیندها را در پردازش زبانی انجام می دهیم که این امر بدین معناست که می توان سیستمی داشت که از خلال آن بتوان معنای چیزی را که مردم می گویند، برداشت کرد. در هنگام انتقال اخبار، این امر می تواند برای بعضی شرکت ها مثبت یا منفی باشد و این همان چیزی است که در فرآیند تحلیل روانشناختی، آن را «تحلیل احساس» می نامند. یکی از ابزارهایی که هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به کار بگیرد، در واقع چیزی است که می تواند احساسات و هیجانات را تحلیل کند و بر این اساس احساسات معامله گران، معنای اخبار، وبلاگ ها و نیز داده هایی از انواع معاملات را جمع آوری می کند. این امر از طریق جمع آوری مجموعه داده هایی پنهان و مخفی صورت می گیرد که بر اساس آن می توان فهمید که کدام شرکت یا کدام رئیس هیات مدیره در حال خرید یا فروش سهام است و تلاش می کند تا داده های کمی استخراج شده از معاملات را با احساسات معامله گران همگرا کند و از این طریق می توان بهتر فهمید که مردم درباره مجموعه سهام خاص، چه فکری می کنند.
حوزه دیگر استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی بحث شناسایی الگوهای چارت است که در وال استریت به افرادی که این کار را انجام می دهند، «چارتیست» می گویند. شرکت ها، تحلیلگرانی را استخدام می کنند که هر روزه به چارت ها نگاه می کنند و الگوهایی را از خلال آنها شناسایی می کنند، اما با به کارگیری تکنولوژی هوش مصنوعی می توان هر سهم را اسکن و تمامی الگوهای چارتی کلاسیک آن را پیدا کرد، بدون اینکه نیازی به استفاده از انسان باشد و این امر باعث صرفه جویی در زمان می شود و فرصت های عامله گیری بیشتری را در اختیار معامله گران قرار دهد.

بعضی از کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی

1.مدیریت پرتفوی

«ربات – مشاور»ها شامل الگوریتم هایی هستند که فعالیت شان قاعده مند کردن سبدهای سرمایه گذاری مالی بر اساس اهداف و ریسک های مورد نظر کاربر است. شرکت هایی از قبیل «بترمنت»، «ولث فرانت» و. در این حوزه فعالیت می کنند. کاربران این سیستم ها، اهداف (مثلا بازنشستگی در سن 65 سالگی با 250 هزار دلار سرمایه)، سن، درآمد و وضعیت کنونی دارایی های شان را وارد می کنند. سپس «ربات – مشاور» سرمایه گذاری مورد نظر را بر تمامی طبقه بندی دارایی ها و ابزارهای مالی در اختیار کاربر توزیع می کند تا هدف مورد نظر کاربر را به دست بیاورد. همچنین این سیستم روی تغییرات در اهداف و نیز تغییرات در بازه های زمانی مورد نظر در بازار همیشه باز است و بهترین مسیر را برای رسیدن به هدف کاربر فراهم می کند.

2.معامله الگوریتمی

معامله الگوریتمی که به آن «سیستم های معامله خودکار» نیز گفته می شود شامل استفاده از سیستم های پیچیده هوش مصنوعی برای افزایش سرعت تصمیمات سرمایه گذاری و معامله است. سیستم های الگوریتمی غالبا هزاران یا میلیون ها معامله را در روز انجام می دهند و «معامله گری با سرعت بالا» در واقع زیرمجموعه معامله گری الگوریتمی است. بیشتر صندوق های تامین سرمایه و نهادهای مالی رویکردهای هوش مصنوعی مورد استفاده خود را افشا نمی کنند، اما بر این باورند که یادگیری ماشینی و عمیق یا سلسله مراتبی تصمیمات معامله گری را در یک زمان واقعی قاعده مند می کند.

3.کشف کلاهبرداری مالی

سیستم های قدیمی کشف کلاهبرداری مالی تا حد زیادی وابسته به مجموعه های پیچیده ای از قوانین و قواعد بودند اما سیستم کشف کلاهبرداری مدرن، فراتر از دنبال کردن فاکتورهای خطرآفرین می رود و بر مبنای آن پتانسیل های جدید تهدیدات امنیتی در مورد اطلاعات شرکت ها را قاعده مند می کند. با استفاده از یادگیری ماشین، سیستم ها می توانند فعالیت ها یا رفتارهای منحصربه فرد آشفتگی را کشف کنند و آنها را برای تیم امنیتی ارسال کنند.

4.فرآیند بیمه گری و وام دهی

بیمه گری و وام دهی یکی از مهم ترین کارهایی است که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می تواند در بازارهای مالی وارد آن شود. نگرانی های زیادی درباره فرآیند بیمه کردن و وام دادن روی دوش شرکت هایی وجود دارد که در این حوزه فعالیت می کنند. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند به گونه ای تنظیم شوند که میلیون ها داده مشتریان را که شامل سن، شغل، وضعیت مالی و نیز فرآیند وام دهی یا بیمه کردن را پردازش کنند. همچنین روندهای بنیادی که با الگوریتم ها قابل تحلیل هستند و نیز تجزیه و تحلیل روندهایی که ممکن است بر وام دهی و بیمه کردن تاثیر بگذارند از ویژگی های به کارگیری هوش مصنوعی در شرکت های بیمه ای و نهادهای موفقیت هوش مصنوعی در بازارهای مالی بانکی است.

بسترهای ایمن‌ساز بازارهای مالی را بشناسید؛ ارتباط هوش مصنوعی و پیش‌بینی دقیق قیمت سهام

عضو هیئت علمی گروه ریاضی با تشریح بسترهای ایمن‌ساز بازارهای مالی؛ ریاضی مالی، علوم داده و ماشین لرنینگ را جزء این بسترها برشمرد و گفت: با هوش مصنوعی پیش‌بینی قیمت سهام دقیق‌تر است.

فرشته گلدوست با اشاره به نقش مؤثر علوم در ابعاد گوناگون زندگیِ امروزِ بشر از جمله مهندسی، پزشکی، علوم اقتصادی و … اظهار کرد: امروزه یکی از برجسته‌ترین موضوعات مورد علاقه ریاضی‌دانان مالی که به تحلیل بازارهای مالی کمک می‌کند، بیان چگونگی و روند نوسانات قیمت‌ها بوده که مسیرها و دیدگاه‌های متفاوتی را در این باره پدید آورده است.

وی با بیان اینکه با توجه به عدم دسترسی اطلاعات کافی و دقیق درباره عوامل مؤثر بر نوسانات بازار سهام، پیش‌بینی این تغییرات به سادگی میسر نیست، اضافه کرد: تغییر درجه تأثیر متغیرها و وجود تغییرات سیاسی داخلی و جهانی که اثر مستقیم بر سیستم‌های اقتصادی دارد از چالش اساسی در مدل‌سازی بازار بورس است.

عضو هیئت علمی گروه ریاضی دانشگاه آزاد اسلامی واحد بندرانزلی عنوان کرد: از سوی دیگر در هر بازاری احتمال ریسک و از دست رفتن سرمایه و ارزش وجود دارد، به‌خصوص بازارهای مالی و بورس که همواره در نوسان و تحت تأثیرِ اخبار و اتفاقاتِ گوناگون هستند.

نخستین هدف یک سرمایه‌گذار چیست؟

گلدوست تأکید کرد: از این رو باید نخستین هدف یک سرمایه‌گذار حفظ سرمایه و جلوگیری از زیان باشد، به‌عنوان مثال مدیریت ریسک و سرمایه یکی از ضروریات و ملزومات معامله‌گر و سرمایه‌گذار بوده و داشتن آرامش برای یک معامله‌گر در بازارهای مالی بسیار حائز اهمیت است؛ چراکه تصمیمات وی متأثر از آرامش و روان اوست.

وی با بیان اینکه در علم تجارت، بازار مالی (Financial موفقیت هوش مصنوعی در بازارهای مالی Market) اصطلاحی گسترده است که برای طیف وسیعی از بازارها به کار می‌رود، ادامه داد: هر بازاری که در آن تجارتی صورت می‌گیرد، یک بازار مالی به شمار می‌رود، بازارهایی که در آن‌ها تجارت اوراق بهادار شامل سهام، اوراق قرضه، ارز، فلزات و مشتقات آن‌ها انجام می‌شود نیز بازار مالی هستند.

عضو هیئت علمی گروه ریاضی دانشگاه آزاد اسلامی واحد بندرانزلی تبیین کرد: درحالی‌که یک اقتصاددان مالی بر روی دلایل ساختاری قیمت سهام یک شرکت مطالعه می‌کند، یک ریاضی‌دان مالی قیمت سهام را به عنوان داده در نظر گرفته و تلاش می‌کند تا با استفاده از حسابان تصادفی (stochastic calculus) ارزش واقعی مشتقات آن سهام را به دست آورد.

این استاد دانشگاه افزود: در عصر معاصر ماشین‌ها توانایی زیادی برای فراگیری داده‌ها داشته و قادر هستند پس از فراگیری داده‌های آموزشی، نتایج قابل قبولی را ارائه کنند.

گلدوست تشریح کرد: استفاده از تکنولوژی و فناوری‌های روز دنیا به‌خصوص زمانی که صحبت از حوزه‌هایی مانند بورس و سرمایه‌گذاری باشد، می‌تواند ما را یک گام جلوتر از دیگران قرار دهد.

وی یادآور شد: دو نمونه از بهترین تکنولوژی‌های امروز در بازار بورس «هوش مصنوعی» و «یادگیری ماشین» هستند که به تازگی پا به این عرصه گذاشته‌اند و با استفاده از این دو عامل و پلتفرم‌های وابسته به آن می‌توان بازدهی معاملات را افزایش داده، در هزینه و وقت صرفه‌جویی کرده و در نهایت درصد ریسک را تا حد قابل توجهی پایین آورد.

عضو هیئت علمی گروه ریاضی دانشگاه آزاد اسلامی واحد بندرانزلی در تشریحِ تکنولوژیِ «یادگیری ماشین» بیان کرد: یادگیری ماشین یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت داشته باشند، بی‌آنکه نیاز باشد تا یک برنامه‌‌نویسی مخصوص به آن یادگیری ویژه را انجام داد.

گلدوست با بیان اینکه تمرکز اصلی یادگیری ماشین بر توسعه برنامه‌هایی است که بتوانند با دسترسی به داده‌ها، به طور خودکار از آن‌ها برای یادگیری خود سیستم استفاده کنند، توضیح داد: علاوه بر موارد مطرح شده، امروزه در زمینه‌های گوناگون بازار سرمایه از هوش مصنوعی استفاده می‌شود و به‌کارگیری هوش مصنوعی با مزایایی مانند افزایش سرعت در فرآیندها، انجام دقیق کارها، کاهش خطاها، آنالیز و تجزیه و تحلیل داده‌ها، کمک به تصمیم‌گیری، تشخیص رفتار و احساسات افراد و به طور کلی هوشمندانه کار کردن، نقش موثری در پیشبرد مقاصد انسانی دارد، به‌عنوان مثال برای پیش‌بینی روند یک شاخص می‌توان از هوش مصنوعی استفاده کرد.

لزوم آگاهی از بستر ایمن و مطمئنِ سرمایه‌گذاری

این استاد دانشگاه تشریح کرد: هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ به تنهایی تأثیر‌گذار نیستند؛ اما زمانی‌که باهم تجمیع شوند توانایی انجام کارهای بزرگ‌تری را دارند، به طور مثال روند یک نمودار در بازار سهام را پیش‌بینی می‌کنند.

عضو هیئت علمی گروه ریاضی دانشگاه آزاد اسلامی واحد بندرانزلی افزود: ابتدا هوش مصنوعی وارد عمل می‌شود تا آمار و ارقام موجود بر روی نمودار را دریافت، تجزیه و پردازش کند و پس از ذخیره اطلاعاتِ به دست آمده آن را با یادگیری ماشین در میان می‌گذارد و ماشین طبق اطلاعاتی که دارد یک نتیجه به شما می‌دهد. مانند «مطابق اطلاعات ثبت شده در ماشین، این نماد در بورس نوسان مثبت خواهد داشت.

به گفته گلدوست؛ در حقیقت هوش مصنوعی کار تجزیه و پردازش را برعهده داشته و مجموعه تحت آن یادگیری ماشین است که وظیفه یادگیری و ارائه اطلاعات را دارد.

وی عنوان کرد: از مزایای مهمِ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توان به «پیش‌بینی دقیق قیمت سهام» اشاره کرد که چیزی به نام «احساس» یا «روان» در این سیستم وجود ندارد و این سیستم کاملاً منطقی رفتار می‌کند، با این وضعیت بدون درنظر گرفتن خرافات و احساسات به ارائه‌ نتایج از داده‌های زمانی که به دقتِ آن افزوده شده اقدام می‌کند.

عضو هیئت علمی گروه ریاضی دانشگاه آزاد اسلامی واحد بندرانزلی تبیین کرد: آگاهی از بستر ایمن و مطمئنِ سرمایه‌گذاری برای افراد ضروری است؛ چراکه افراد از متضررشدن در بازار بیزار هستند و یادگیری ماشین با استفاده از حجم داده‌هایی که در اختیار دارد، وارد کار شده و شروع به اسکن آن‌ها می‌کند.

گلدوست گفت: سپس با توجه به یک چارچوب قانونی به شما می‌گوید که به‌عنوان مثال این شرکت سابقه‌ خوبی دارد یا خیر؟ حتی در راستای شناسایی کلاهبرداران مورد استفاده قرار گرفته و شما را از تقلب‌های احتمالی ایمن می‌سازد و نیازی به مداخله انسانی ندارد. این موضوع سرعت ما را در زندگی روزمره افزایش داده، مدیریت زمان ما را معنادارتر و دیدگاه ما را وسیع تر و عمیق‌تر می‌‌کند.

وی عنوان کرد: به بیان بهتر، به‌کارگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مانند استخدام یک نیروی انسانی است که کاملاً دقیق بوده، به صورت مستمر درحال یادگیری است، خسته نمی‌شود، قدرت پردازش خوبی دارد و می‌تواند سفارشی‌سازی شود.

عضو هیئت علمی گروه ریاضی دانشگاه آزاد اسلامی واحد بندرانزلی متذکر شد: مسئله سرمایه‌گذاری یکی از عناصر اصلی رشد و توسعه اقتصادی پایدار در کشورها بوده و ازاین حیث بازار سرمایه و بورس اوراق بهادار و شرکت‌های سرمایه‌گذاری به‌عنوان واسطه گران مالی از اهمیت بسزایی برخوردار هستند.

گلدوست بیان کرد: بازده هرچه بیشتر و مطلوب‌ترِ این شرکت‌ها به‌خصوص در بخش خصوصی یکی از پدیده‌های اثر‌گذار بر بازار سرمایه در بخش اقتصاد است.موفقیت هوش مصنوعی در بازارهای مالی

وی اضافه کرد: با افزایش کارایی این شرکت‌ها می‌توان به بهبود عملکرد اقتصادی کشور کمک مؤثری کرد؛ بنابراین ضرورت دارد براساس مکانیزمی مناسب به ارزیابی فعالیت‌ها وعملکرد آن‌ها پرداخته شود.

این استاد دانشگاه عنوان کرد: توجه بیش‌ از بیش به علوم و رشته‌های ذکرشده و توسعه و گسترش آن‌ها متناسب با رشد چنین فعالیت‌های اقتصادی در سطح دانشگاه‌ها، استفاده از مهارت استادان مربوط در تعلیم و آموزش متناسب با نیاز منطبق با تحولات جهانی کمک قابل توجهی به جامعه اقتصادی و رشد کرده و و فرصت اشتغال نخبگان علمی و جوانان آینده‌‌ساز را فراهم می‌کند.

تاثیر استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری

تاثیر روز افزون استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی و بانکداری

کمتر از ۷۰ سال پیش از به وجود آمدن اصطلاح هوش مصنوعی این مفهوم به بخش اصلی اکثر صنایع بزرگ و پر شتاب تبدیل شد. مدیران اجرایی و صاحبان کسب و کار آینده نگر همواره به دنبال روش های جدید استفاده از هوش مصنوعی در بخش مالی و دیگر حوزه ها هستند تا از رقبای خود در بازار پیشی گیرند. اغلب ما به نقش هوش مصنوعی در خدمات مالی زندگی هر روزمان توجه نداریم.

کارآمدی و هدف استفاده از هوش مصنوعی در دنیای امروز

هوش مصنوعی به صنعت سفر در بهينه سازى فروش و قیمت و پیشگیری از معاملات متقلبانه کمک می کند. هوش مصنوعی همچنین درباره تاریخ ها، مسیرها و هزینه ها برای سفرهای هوایی و رزرو هتل پیشنهادات شخصی سازی شده ارائه می دهد.

از هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل جهت پیشبرد خودرو های خودکار و پارک اتوماتیک استفاده می شود تا سهولت و ایمنی رانندگی افزایش یابد. متخصصان معتقدند که خودرو های خودکار از بزرگ ترین دستاورد های این حوزه هستند و امروزه شاهد حرکت آنان در جاده ها هستیم.

گستردگی استفاده از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی زندگی بخش است و این فقط یک ادعا نیست. از جراحی های رباتیک گرفته تا پرستاری و مراقبت مجازی دکترها به کمک هوش مصنوعی به کمک بیماران می آیند. تحلیل تصویر و انجام فعالیت های اجرایی گوناگونی مانند بایگانی و جدول کشی توسط هوش مصنوعی از هزینه بالای نیروی موفقیت هوش مصنوعی در بازارهای مالی انسانی کاسته و باعث شده تا کادر درمانی بیشتر کنار بیماران باشند.

ورود هوش مصنوعی به صنعت مالی حتی چشم انداز کاری مناطق پیرو سنت قدیمی را نیز دچار تغییر کرده است. برخی مثال های استفاده از هوش مصنوعی در حوزه مالی در این قسمت آورده شده است:

کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مالی

هوش مصنوعی به ارزیابی سریع تر، دقیق تر و ارزان تر وام گيرنده کمک کرده و در نهایت تصمیمی آگاهانه تر و بهتر خواهید گرفت. محاسبه اعتبار توسط هوش مصنوعی بر اساس قوانین پیچیده تر و تخصصی تری از قوانین سیستم های سنتی محاسبه اعتبار انجام می گیرد. هوش مصنوعی به وام دهندگان کمک می کند تا متقاضیان با ریسک بالا را از متقاضیان لایق اما بدون اعتبار تمیز دهند. عينيت مزیت دیگر ساز و کار مبتنی بر هوش مصنوعی است. ماشین بر خلاف انسان بی طرف خواهد بود.

بانک های دیجیتال و نرم افزار های وام از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کنند تا به کمک داده هایی جایگزین مانند داده تلفن هوشمند صلاحیت دریافت وام را ارزیابی کرده و گزینه های شخصی سازی شده ارائه دهند.

شرکت های اجاره خودرو در امریکا نیز در استفاده از هوش مصنوعی موفق بودند. برای مثال این گزارش نشان می دهد که استفاده از هوش مصنوعی باعث کاهش ۲۳ درصدی هزینه ها شده است.

هوش مصنوعی و جلوگیری از کلاهبردارى

چندین سال است که هوش مصنوعی در مبارزه با کلاهبردارى مالی موفق بوده و این روند هر ساله بهتر می شود. چون یادگیری ماشین در حال رسیدن به مجرمان است.

هوش مصنوعی در جلوگیری از کلاهبرداری کارت اعتباری موفقیت بیشتری داشته است. این موفقیت طی سال های اخیر به علت افزایش تجارت الکترونیک و مبادلات آنلاین شاهد رشد بوده است. سیستم های شناسایی کلاهبرداری، رفتار، مکان و عادات خرید مشتری را تحلیل کرده و در صورت مشاهده بی نظمی در این الگو ساز و کاری امنیتی فعال می کند.

جلوگیری از پولشویی

بانک ها همچنین از هوش مصنوعی در پرده برداری و جلوگیری از پول شویی استفاده می کنند. ماشین ها فعالیت های مشکوک را شناسایی کرده و از هزینه های بررسی پول شویی احتمالی می کاهند. مطالعه ای موردی نشان داده که ۲۰% از حجم کار کاسته شده است.

وبسایت های تجمیع کننده مانند «پلید» که همکار غول های حوزه مالی مثل «سی آی تی آی» و «امریکن اکسپرس» هستند به توانایی شناسایی موفقیت هوش مصنوعی در بازارهای مالی کلاهبرداری خود می بالند. الگوریتم های پیچیده این سایت ها تعاملات را در شرایط مختلف تحلیل کرده و الگو های خاص گوناگونی می سازند که آنی به روز می شوند.

هوش مصنوعی در بازار مالی

«پلید» به عنوان میانجی بین بانک و نرم افزار مشتری عمل می کند. با این کار از امنیت تبادلات مالی اطمینان حاصل می شود.

هوش مصنوعی و خريد و فروش سهام

کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مالی به موارد ذکر شده محدود نمی‌شود. سرمایه گذاری های داده محور طی ۵ سال اخیر در حال رشد بودند. حجم آن در سال ۲۰۱۸ میلادی به یک تريليون دلار رسید. به این فرایند خريد و فروش سهام الگوریتمی کمی با فراوانی بالا گفته می شود. پای این نوع خريد و فروش سهام به بازار های جهانی بورس باز شده و دلیل آن مزایای برجسته و گوناگون هوش مصنوعی است.

اعتبارسنجی دقیق‌تر با هوش مصنوعی

سیستم های هوشمند خريد و فروش سهام بر داده های ساخت يافته مانند پايگاه های داده، صفحات گسترده و داده های بی ساخت مانند رسانه های اجتماعی، اخبار نظارت دارند و سرعت آن از نیروی انسانی بیشتر است. جمله وقت طلاست قانون اول بازار خريد و فروش سهام است. پردازش سریع نیز به معنی تصمیم گیری سریع تر و مبادلات سریع تر است.

پیش بینی عملکرد سهم توسط هوش مصنوعی دقیق تر است. چون الگوریتم ها می توانند به کمک اطلاعات گذشته سیستم های خريد و فروش سهام را تست کنند و اعتبارسنجی را بهبود دهند.

هوش مصنوعی بر اساس اهداف کوتاه و بلند مدت سرمایه گذار بهترین سهام‌ ها را پیشنهاد می دهد. بسیاری از نهاد های مالی از هوش مصنوعی در مدیریت همه سهام هایشان استفاده می کنند.

تاثیر هوش مصنوعی در خدمات مالی و بانک داری شخصی سازی شده

هوش مصنوعی همیشه در یافتن روش های نوین ارائه مزایا و آسایش کاربران می درخشد.

هوش مصنوعی در بخش بانک داری به بات های هوشمند چت قدرت می دهد که کمک حال کاربران باشند و از حجم کاری مراکز تماس می کاهند. دستیاران صوتی مجازی در موفقیت هوش مصنوعی در بازارهای مالی فناوری هایی مانند «الکسای آمازون» نیز در حال جذب مخاطب هستند که در آن جای تعجب نیست. این فناوری های خودآموز روز به روز باهوش تر می شوند. بی شک شاهد پیشرفت آنان خواهیم بود. هر دوی این ابزارها می توانند مانده حساب چک کنند. پرداخت ها را برنامه ریزی کرده و گردش حساب ارائه دهند.



اشتراک گذاری

دیدگاه شما

اولین دیدگاه را شما ارسال نمایید.