هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل مديري المحافظ في الصناعة المالية؟

@ماريوجوسيبالماماريوجوس بالما

أنا رائد أعمال وخبير في الذكاء الاصطناعي ومهندس برمجيات بخبرة تزيد عن 15 عامًا.

أثبت لاعبي الشطرنج والبوكر في الذكاء الاصطناعي (AI) بالفعل أنهم قادرون على التغلب على سادة البشر. ما الذي يمنع الذكاء الاصطناعي من فعل الشيء نفسه مع الأسواق المالية؟ ماذا يحدث عندما يصبح الذكاء الاصطناعي لاعبًا في محفظة؟

إلى حد ما ، لقد فعل ذلك بالفعل ، على الرغم من أن نجاح الاستثمار يعتمد بشدة على التفاعلات البشرية. في الواقع ، يعتمد عدد قليل جدًا من الصناعات على قرارات الموظفين بقدر اعتماد الأسواق المالية. مع الذكاء الاصطناعي ، هل يتم استبدال هذه القرارات البشرية بالتعلم الآلي؟

الحقيقة هي أن "تداول الخوارزمية" قد أثر بالفعل على السوق ، مما أدى إلى تفاقم انخفاض Down Jones الحصري بمقدار 700 نقطة في 20 دقيقة في فبراير 2018. اتفق التجار والمحللون على أن السرعة المتزايدة لنماذج تداول الخوارزمية وأوامر البيع الآلية أثرت على الانهيار ذلك اليوم.

هناك العديد من الأدوار الإيجابية التي يمكن أن يلعبها الذكاء الاصطناعي في الصناعة المالية. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تقليل المخاطر واكتشاف وإدارة الاحتيال وتحسين الكفاءات التشغيلية وتقديم خدمات عملاء محسّنة.

على سبيل المثال ، هناك أنظمة مطبقة حاليًا داخل البنوك والمؤسسات المالية الأخرى تبرز السلوك غير المنتظم للحسابات. يأخذ التعلم الآلي هذه الوظيفة إلى مستوى أعلى من خلال توفير معلومات أكثر تعقيدًا ودقة.

أبلغت Financial Times عن حالة سرقة هوية تم اكتشافها عندما استخدم المجرم شريط التمرير على موقع المستخدم. استخدم المستخدم الفعلي باستمرار لوحة التتبع عند إجراء المعاملات المصرفية عبر الإنترنت ، وبناءً على هذا التناقض ، التقط الذكاء الاصطناعي للبنك هذا التناقض. الكفاءات التكنولوجية موجودة بالفعل مع العديد من الشركات المالية الكبيرة. يتجاوز الذكاء الاصطناعي هذا مرة أخرى حيث توفر الخوارزميات روبوتات عالية الأداء للعمليات التشغيلية وخدمة العملاء.

يتمثل أكبر تدخل وأكبر تأثير على قطاع التمويل - سواء كان يُنظر إليه على أنه جيد أو سيئ - في أن البنوك الكبرى وصناديق التحوط تستخدم المعلومات المستقاة من خوارزميات التعلم الآلي لتقديم المشورة للعملاء بشأن استثمارات المحفظة.

وفقًا لشركة Deloitte ، اعتمد تحليل ما قبل الذكاء الاصطناعي على البيانات المالية وتقارير الأرباح والبيانات الصحفية وعروض المستثمرين والمدونات والمقالات الإخبارية. كانت العملية مملة بشق الأنفس. اليوم ، أصبحت تحليلات الذكاء الاصطناعي قادرة الآن على معالجة مصادر المعلومات هذه. كما يقومون بمعالجة كميات هائلة من البيانات الرقمية وغير التقليدية مثل الويب ومعلومات الوسائط الاجتماعية. يمكن حساب هذه البيانات باستخدام إمكانات معالجة اللغة الطبيعية لمنح المستثمرين نصائح تداول فورية. ولكن ، إليك التحذير:

الأداء السابق ليس بالضرورة مؤشرًا على الأداء المستقبلي.

إنها الحاشية السفلية على أي تقرير أو بيان استثماري ، وهي عامل حاسم يجب أخذه في الاعتبار عند اختيار مستشاري الاستثمار أو مديري المحافظ بناءً على قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. في حين أن جميع البيانات المتاحة حديثًا يمكن أن تحسن قرارات الاحتفاظ ، إلا أن هناك عوامل سوق غير ملموسة وحدس المستشار الذي لن يلتقطه الذكاء الاصطناعي دائمًا.

مع وضع ذلك في الاعتبار ، يجب على المستثمرين الحذرين إجراء أبحاثهم الخاصة وأن يسألوا مستشارهم كيف يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا في عمليات شركاتهم. من الآمن أن نقول إن الشركات التي لا تجمع البيانات الضخمة بنشاط وتستخدم عمليات الذكاء الاصطناعي باستخدام خوارزميات معقدة لن تظل قادرة على المنافسة في المستقبل.

مع استمرار قلق المستثمرين الماليين بشأن الذكاء الاصطناعي والأسواق ، فإن وجهة النظر المنطقية التي شاركها مايك تشين ، مدير محفظة الأسهم في PanAngora ، مع CNN في مقابلة في وقت سابق من هذا العام ، هي موقف رائع ، "إنه ليس رجلًا مقابل آلة. إنه رجل بالإضافة إلى آلة. "

نشرت سابقا في https://www.linkedin.com/pulse/artificial-intelligence-disrupts-financial-industry-mariojose-palma