16.1 C
Athens
Κυριακή, 28 Απριλίου, 2024
ΑρχικήΟικονομίαΤεχνητή Νοημοσύνη: Η επίδραση στον χρηματοοικονομικό τομέα και στη διαχείριση κινδύνου

Τεχνητή Νοημοσύνη: Η επίδραση στον χρηματοοικονομικό τομέα και στη διαχείριση κινδύνου


Του Σταμάτη Τσινίδη,

Στον παραδοσιακό χρηματοοικονομικό κόσμο, οι επενδυτές έπρεπε να βασίζονται στην ανθρώπινη εμπειρία και στην ανάλυση δεδομένων για να λάβουν αποφάσεις επενδυτικής στρατηγικής. Οι χρηματιστές παρακολουθούσαν συνεχώς τις αγορές, προσπαθώντας να εντοπίσουν τάσεις και ευκαιρίες. Αυτή η διαδικασία απαιτούσε πολύ χρόνο και ενέργεια και η επιτυχία δεν ήταν πάντα βέβαιη.

Ωστόσο, με την έλευση της τεχνητής νοημοσύνης, ο χρηματοοικονομικός κόσμος έχει αλλάξει ριζικά. Σύγχρονοι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να αναλύουν μεγάλους όγκους δεδομένων και να εντοπίζουν μοτίβα που θα ήταν αδύνατο να ανιχνευθούν από ανθρώπους. Συνδυάζοντας αυτήν την ανάλυση δεδομένων με τη δυνατότητα να λαμβάνουν αυτόματες αποφάσεις εκτέλεσης συναλλαγών, οι αλγόριθμοι αυτοί έχουν αναμειχθεί στην παραγωγική διαδικασία των χρηματιστηρίων.

Αρχικά, η έννοια της τεχνητής νοημοσύνης (A.I.) υπάρχει για πάνω από 100 χρόνια και αναφέρετε σε οποιαδήποτε μηχανή η οποία λειτουργεί όπως οι άνθρωποι. Μέσα από αλγορίθμους, εκτελούν διαδικασίες οι οποίες έχουν αποδεχτεί πιο γρήγορες και πιο αποτελεσματικές από τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Σκοπός της είναι να αναλύσουν δεδομένα, να προσαρμοστούν στο περιβάλλον και να επεξεργαστούν στοιχεία με σκοπό να επιλύσουν το πρόβλημα που τους έχει ανατεθεί.

Η A.I. κατηγοριοποιείται σε 2 είδη:

  • Λογισμικά, τα οποία λειτουργούν ώστε να αναγνωρίζουν πρόσωπα, φωνές, να αναλύουν διάφορα λογισμικά και μηχανές αναζήτησης.
  • Ενσωματωμένη τεχνητή νοημοσύνη. Αναφερόμαστε σε ρομπότ, αυτόνομα αυτοκίνητα, drones και Internet of Things (IoT).

Επιπλέον, διαφοροποιείται σε 4 τύπους:

  • Reactive A.I., η οποία βελτιώνει μέσα από αλγόριθμους τα έξοδα με βάση τα έσοδα.
  • Περιορισμένη μνήμη A.I., ενημερώνει νέα δεδομένα με βάση το παρελθόν.
  • Theory of Mind A.I., μαθαίνει και διατηρεί παλιές εμπειρίες.
  • Αυτογνωσία τεχνητής νοημοσύνης, η οποία αντιλαμβάνεται την επίγνωση της ύπαρξής της.
Πηγή εικόνας: educba.com

Η ενσωμάτωση του A.I. στον χρηματοοικονομικό τομέα έχει καταφέρει να αυξήσει τα έσοδα ποικίλων οργανισμών, βελτιώνοντας την εξυπηρέτηση πελατών. Είναι αξιοσημείωτο πως τράπεζες κατάφεραν, στο τέλος του 2023, να εξοικονομήσουν κοντά στα $ 450 δις. Επιπλέον, οφέλη που προσφέρει η συγκεκριμένη τεχνολογία είναι: (1) διαχείριση τεράστιων όγκων δεδομένων, (2) οι ποσοτικές συναλλαγές, (3) η ανάλυση συναισθήματος της αγοράς, (4) η εξατομικευμένη τράπεζα με τη βοήθεια των chatbots και (5) ο αυτοματισμός διεργασιών, δημιουργώντας οικονομίες κλίμακας.

Όσον αφορά τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση κινδύνου είναι πραγματικά ανεκτίμητος. Η τεράστια υπολογιστική ισχύς που παρέχει η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει τη γρήγορη και αποτελεσματική διαχείριση μεγάλων όγκων δεδομένων, είτε πρόκειται για δομημένα είτε για μη δομημένα. Οι αλγόριθμοι μπορούν να αναλύσουν το ιστορικό κινδύνου και να ανιχνεύσουν πρόωρα πιθανά προβλήματα σε επερχόμενες καταστάσεις.

Η τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί ισχυρό σύμμαχο στην ανάλυση της πραγματικής χρονικής δραστηριότητας σε οποιαδήποτε αγορά ή περιβάλλον. Οι ακριβείς προβλέψεις και οι λεπτομερείς αναλύσεις που παρέχει βασίζονται σε πολλαπλές μεταβλητές και αποτελούν ουσιαστικό στοιχείο για τον επιχειρηματικό σχεδιασμό.

Ένα αξιόλογο παράδειγμα είναι η εταιρεία χρηματοοικονομικών υπηρεσιών Crest Financial στις Ηνωμένες Πολιτείες. Η συγκεκριμένη εταιρεία χρησιμοποίησε την τεχνητή νοημοσύνη στην πλατφόρμα Amazon Web Services και είδε άμεση βελτίωση στην ανάλυση του κινδύνου, χωρίς τις καθυστερήσεις που σχετίζονται με τις παραδοσιακές μεθόδους ανάλυσης δεδομένων. Επίσης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εφαρμοστεί για την παρακολούθηση του πιστωτικού κινδύνου, ανιχνεύοντας εγκαίρως πιθανές παραβάσεις πριν αυτές συμβούν. Αυτό μπορεί να συμβάλει στη λήψη καλύτερων αποφάσεων δανεισμού από τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα, μειώνοντας τον κίνδυνο μη εξυπηρετούμενων δανείων και βελτιώνοντας τη συνολική αποδοτικότητα.

Ακόμα ένα σημαντικό χαρακτηριστικό του A.I. στον τομέα των χρηματοοικονομικών είναι η κυβερνοασφάλεια. Παρόλο που το ψηφιακό τοπίο έχει απλοποιήσει πολλές πτυχές της ζωής μας, έχει εισάγει και νέες ανησυχίες, μεταξύ των οποίων συγκαταλέγεται το έγκλημα στον κυβερνοχώρο και η κλοπή προσωπικών πληροφοριών. Στον Κυβερνοχώρο, όπου όλο και περισσότερες δραστηριότητες διεξάγονται διαδικτυακά, η ασφάλεια και η προστασία των δεδομένων γίνονται ανύπαρκτες.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αποτελέσει ένα ισχυρό εργαλείο στην προσπάθεια για τη διατήρηση της ασφάλειας. Αντί να αντιδρά σε επιθέσεις και παραβιάσεις αφού συμβούν, μπορεί να αναγνωρίζει από πριν τα πρότυπα που υποδηλώνουν ύποπτη δραστηριότητα και να αποτρέπει την επίθεση, μέσω της διαρκούς παρακολούθησης και της κατανόησης των ανθρώπινων συμπεριφορών. Σε σχέση με τις παραδοσιακές μεθόδους ασφαλείας, που οι παραβάσεις αναφέρονται μετά την πραγματοποίηση του εγκλήματος, η A.I. επιτρέπει την αντιμετώπιση των απειλών εκ των προτέρων. Αυτό σημαίνει ότι μπορεί να ανιχνεύσει παραβιάσεις προτού προκληθούν ζημίες και να αναλαμβάνει δράση για την προστασία των συστημάτων και των δεδομένων. Αυτή η προληπτική προσέγγιση μπορεί να βοηθήσει στην προστασία των χρηματοοικονομικών συναλλαγών και των προσωπικών δεδομένων των καταναλωτών.

Μελλοντικά, η τεχνητή νοημοσύνη ενδέχεται δυναμώσει ακόμα περισσότερο στον τομέα των χρηματοοικονομικών, αφού θα συνεχίσει να βελτιώνει τις ψηφιακές εφαρμογές, καθιστώντας τη διαχείριση των οικονομικών πιο εύκολη. Οι έξυπνες μηχανές θα είναι σε θέση να αναλαμβάνουν διάφορες εργασίες, από την πληρωμή λογαριασμών μέχρι την προετοιμασία φορολογικών δηλώσεων, βοηθώντας έτσι τους ανθρώπους να διαχειρίζονται τα οικονομικά τους. Επίσης, αναμένουμε καλύτερη εξυπηρέτηση πελατών με τη χρήση εξελιγμένων συστημάτων αυτοβοήθειας V.R.

Συμπερασματικά, η τεχνητή νοημοσύνη χαρακτηρίζεται ως κινητήριος δύναμη στα χρηματοοικονομικά. Αναδεικνύει την ακρίβεια και την αποδοτικότητα, μειώνοντας απώλειες και βελτιώνοντας την παραγωγικότητα. Συνολικά, προβάλλει τον τρόπο με τον οποίο η τεχνολογία μπορεί να συμβάλει σε ένα βιώσιμο και αποδοτικό μέλλον στον κλάδο των χρηματοοικονομικών.


ΕΝΔΕΙΚΤΙΚΕΣ ΠΗΓΕΣ
  • The Growing Impact of AI in Financial Services: Six Examples, towardsdatascience.com, διαθέσιμο εδώ
  • Artificial Intelligence in Financial Services: Applications and benefits of AI in finance, insiderintelligence.com, διαθέσιμο εδώ
  • The Impact of AI on the Finance Industry, fluidai.com, διαθέσιμο εδώ

 

TA ΤΕΛΕΥΤΑΙΑ ΑΡΘΡΑ

Σταμάτης Τσινίδης
Σταμάτης Τσινίδης
Γεννήθηκε το 2001 στην Αθήνα. Είναι απόφοιτος του τμήματος Διαχείρισης Λιμένων και Ναυτιλίας του Εθνικού και Καποδιστριακού Πανεπιστημίου. Μελλοντικά του σχέδια είναι οι μεταπτυχιακές σπουδές, ενώ στον ελεύθερό του χρόνο ασχολείται με τον αθλητισμό και του αρέσει να ενημερώνεται για θέματα της επικαιρότητας.