نقش هوش مصنوعی در مدیریت نمونه کارها هوشمند

هوش مصنوعی (AI) پیشرفت های اساسی را به عنوان راه حل های fintech در صنعت مالی معرفی کرده است. مدیریت ریسک ، تقسیم بندی مشتری ، امتیاز دهی به اعتبار ، بانکداری شخصی ، اتوماسیون فرآیند و غیره برخی از مزایای هوش مصنوعی و فن آوری های آن است که توسط بخش مالی استفاده می شود.

یکی دیگر از حوزه های مهم امور مالی که AI نقش مهمی ایفا می کند ، دارایی ، نمونه کارها و مدیریت ثروت است. در این پست وبلاگ ، ما در مورد کاربردهای فناوری های هوش مصنوعی در مدیریت هوشمند نمونه کارها بحث خواهیم کرد.

یک نمونه کارها شامل چندین دارایی مالی از جمله سهام ، صندوق های متقابل ، کالاها ، صندوق های مبادله ای و غیره است. کلاس های دارایی مختلف می توانند خطر تنوع را درگیر کنند ، که ممکن است در تصمیمات خرید ، نگه داشتن و فروش دارایی ها در سودآورترین زمان تأثیر بگذارد. بشریک نرم افزار مدیریت نمونه کارها می تواند با تجزیه و تحلیل و بهینه سازی دارایی ها در فواصل زمانی منظم ، به مقابله با محدودیت های این نوع کمک کند. این نرم افزار به مدیران نمونه کارها در تجزیه و تحلیل نقاط قوت ، ضعف ، تهدیدها و فرصت ها (SWOT) کمک می کند تا انتخاب های بهینه برای حداکثر سود انجام دهند.

هوش مصنوعی برای مدیریت اوراق بهادار

هوش مصنوعی می تواند به سرمایه گذاران یا بنگاه های مدیریت نمونه کارها در تخصیص دارایی ، مدیریت ریسک ، فرآیندهای معاملاتی و غیره کمک کند. در اینجا برخی موارد استفاده شده به تفصیل مورد بحث قرار گرفته است.

تجزیه و تحلیل بنیادی: از فناوری های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین می توان برای تجزیه و تحلیل متن داده ها و تولید گزارش ها یا سایر بینش های عملی استفاده کرد. تجزیه و تحلیل متن تکنیکی برای استخراج خودکار بینش از مجموعه داده های بدون ساختار است. علاوه بر این ، مدل های ML می توانند به شناسایی همبستگی بین کلاسهای مختلف دارایی کمک کنند. این می تواند به سرمایه گذاران کمک کند تا دارایی های برتر یا کم تحرک را در اوراق بهادار خود شناسایی کنند.

مدیریت ریسک: انواع مختلفی از خطرات وجود دارد که یک نمونه کارها در معرض آن قرار دارد. این شامل ریسک عملیاتی ، ریسک فناوری ، ریسک نقدینگی ، ریسک اعتباری ، ریسک بازار و غیره است. هوش مصنوعی و فن آوری های آن می توانند به غلبه بر این خطرات کمک کنند. به عنوان مثال ، مدل های یادگیری ماشین می توانند نقش مهمی در تجزیه و تحلیل الگوهای تجارت تاریخی داشته و به سؤال های غیرقانونی اشاره کنند.

بهینه سازی نمونه کارها: هوش مصنوعی در بهینه سازی زمان ورود و خروج از بازار برای افزایش بازده و کاهش ضرر کمک می کند. با استفاده از الگوریتم های ML (به ویژه الگوریتم ژنتیکی) ، با افزودن محدودیت ها می توان برخی از مسائل بهینه سازی پیچیده را برطرف کرد. این محدودیت ها می تواند شامل محدودیت در تعدادی از دارایی ها یا آستانه حداقل نگهدارنده باشد.

الگوریتم های ژنتیکی از نظریه تکامل داروین الهام گرفته شده است. این الگوریتم های ML با بررسی عواملی مانند انتخاب طبیعی ، تولید مثل و جهش ، به حل مشکلات پیچیده مانند جستجو و بهینه سازی کمک می کنند.

مدیریت تجارت: تجارت الگوریتمی یکی دیگر از موارد استفاده هوش مصنوعی در امور مالی است. این روش اجرای سفارشات از دستورالعمل های معاملاتی از پیش برنامه ریزی شده استفاده می کند که به پیش بینی های مربوطه کمک می کند. تجارت با استفاده از هوش مصنوعی از متغیرهایی مانند زمان ، حجم و قیمت برای تعیین بهترین گزینه های معاملاتی استفاده می شود. تکنیک های معاملاتی با هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل هزینه های معاملات و اجرای معاملات بزرگ کمک می کند.

هوش مصنوعی در مدیریت نمونه کارها: خطرات درگیر

راه حل های هوش مصنوعی همه چیز در مورد داده ها است. الگوریتم های مختلف تصمیم گیری مانند الگوریتم های ژنتیکی ، شبکه های عصبی و غیره به داده ها بستگی دارند تا داده ها را تجزیه و تحلیل کرده و پیش بینی کنند. برخی از چالش های مربوط به داده ها عبارتند از:

مجموعه داده های ناقص: کیفیت ورودی به یک الگوریتم کیفیت خروجی- "زباله در زباله ها" را تعیین می کند. هرگونه شکاف در کیفیت مجموعه داده ها می تواند سود را به ضرر تبدیل کند و از این طریق تأثیر فناوری را معکوس کند. یک مجموعه داده ناقص یا نادرست می تواند منجر به پیش بینی ها یا ارزیابی های نادرست شود.

یک مجموعه داده بزرگ برای آموزش: برای یادگیری یک دستگاه ، به یک مجموعه داده با اندازه بزرگ نیاز دارد. هرچه مجموعه داده ها بزرگتر باشد ، برای یک مدل ML بهتر خواهد بود تا روندها و الگوهای پیش بینی را درک کند. مجموعه داده مربوطه کلید مناسب ترین خروجی است.

تعصب: کیفیت و در دسترس بودن مجموعه داده ها تأثیر مستقیمی بر تعصب الگوریتم دارد. در این مقاله می توانید در مورد نمونه هایی از هوش مصنوعی مغرضانه در مورد هوش مصنوعی اخلاقی بخوانید.

Black Swan: یک مجموعه داده نامناسب می تواند منجر به وقایع غیر منتظره به نام Black Swan شود. با این حال ، برای اینکه یک مدل ML از تجربیات خود بیاموزد و در آینده با سناریوهای غیر منتظره برخورد کند ، مهم است که چنین سناریوهایی با آن روبرو شوند. با این حال ، آنها می توانند منجر به عواقب شدید شود که منجر به از بین رفتن می شود.

نقض فناوری اجتناب ناپذیر است. با این حال ، با مجموعه ای مناسب از اقدامات احتیاطی و اقدامات برای بهبود کیفیت خروجی (به ویژه با مجموعه داده) ، می توان از فناوری هوش مصنوعی برای مدیریت دارایی های مالی و اوراق بهادار استفاده کرد.

دارایی و مدیریت نمونه کارها با هوش مصنوعی: شروع کار

هوش مصنوعی و فن آوری های آن موارد استفاده گسترده ای در صنعت مالی دارند. با یادگیری عمیق ، داده های بزرگ و قابلیت پردازش GPU ، سازمان های FinTech در زمینه های مختلف از جمله دارایی و مدیریت نمونه کارها به نتایج بهتری می رسند.

اگر شما یک شرکت راه اندازی یا یک شرکت Fortune 500 با ایده ای برای دارایی و مدیریت نمونه کارها هستید ، متخصصان FinTech ما می توانند به شما در شروع کار کمک کنند. برای اطلاعات بیشتر در مورد چگونگی کمک متخصصان ما برای شما ، اطلاعات بیشتری در مورد خدمات FinTech ما بررسی کنید.

نوشته شده توسط Archna Oberoi

Archna در مورد به روزرسانی خود با تازه ترین دوز فناوری و به اشتراک گذاری آنها با خوانندگان ، مشتاق است. در اینجا با ما همراه باشید زیرا او برخی از داستانهای گرایش را از فنی-زمین موبایل و وب به ارمغان می آورد.