با پیشرفت علم و تکنولوژی، می‌توانید از هوش مصنوعی در امور مالی و پیشبرد برنامه‌ها در زندگی خود کمک بگیرید.
همچنان که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، کاربردهای آن نیز به تدریج گسترده‌تر می‌شود. بسیاری از مردم در حال حاضر ابزارهایی مانند چت جی‌بی‌تی، بارد یا بینگ را در روزمره به کار می‌گیرند تا به آنها در نوشتن ایمیل، تحقیق در مورد موضوعات جدید و ایجاد طوفان فکری کمک کند. در حالی که ابزارهای هوش مصنوعی برای کارهای اداری عالی هستند، اما فناوری زیربنایی آنها بسیار عمیق‌تر است. این ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند با ارائه بینش‌های عمیق و توصیه‌های پویا، سیستم‌های مالی را متحول کنند. در این مقاله به بررسی برخی از تأثیرات کلیدی هوش مصنوعی در امور مالی روزمره ما می‌پردازیم.
یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی در امور مالی
قبل از پیشرفت ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی در امور مالی، این حوزه برای پردازش اطلاعات و ارائه توصیه‌ها به الگوریتم‌های پیچیده متکی بود. این الگوریتم‌ها برای چندین موقعیت استفاده می‌شوند، مانند:
- تایید درخواست‌های وام
- خریدهای تجاری
- پیشبینی سود سرمایه‌گذاری
این الگوریتم‌های مالی اولیه مبتنی بر قوانین بودند و تحت معیارهای خاص و از پیش تعیین‌شده‌ای کار می‌کردند. به عنوان مثال، اگر امتیاز اعتباری، درآمد و بدهی یک فرد در یک آستانه مشخص بود، می‌توانست برای دریافت وام تایید شود. در حالی که این روش تا حدی مفید بود، اما این الگوریتم‌ها ثابت بودند و بیشتر در سناریوهای سیاه و سفید عمل می‌کردند.
ابزارهای مالی مدرن هوش مصنوعی امروزی با الگوریتم‌های سنتی فاصله زیادی دارند. سیستم‌های هوش مصنوعی به جای تکیه بر مجموعه‌ای از قوانین ثابت، می‌توانند از حجم وسیعی از داده‌ها یاد بگیرند و این امر به آنها اجازه می‌دهد تا استراتژی‌های خود را در طول زمان اصلاح کنند. یادگیری ماشینی به این ابزارها امکان تحلیل الگوهای رفتار کاربر، روندهای بازار و بسیاری از متغیرهای دیگر را می‌دهد و همچنین باعث می‌شود که آنها توصیه‌های پویاتر و شخصی‌شده‌تری ارائه دهند.
یکی از برجسته‌ترین نمونه‌های هوش مصنوعی در امور مالی، ابزار NOMI RBC است. هوش مصنوعی رویال بانک کانادا نه تنها اطلاعات ارزشمندی را در اختیار وام دهندگان و مشاوران مالی قرار می‌دهد، بلکه ابزارهای مفیدی را برای مشتریان از جمله موارد زیر فراهم می‌کند:
- ذخیره خودکار
- محاسبه بودجه
- بینش مالی شخصی
بانک BMO نیز از هوش مصنوعی در امور مالی و در برخی از ابزارهای سرمایه گذاری خود برای کمک به ارائه مشاوره به برخی از مشتریان استفاده کرده است.
نحوه به کارگیری هوش مصنوعی در امور مالی
انتقال از الگوریتم‌های مرسوم و ریاضیات قدیمی به ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی امکان برنامه‌ریزی مالی شهودی و سازگارتر را فراهم می‌کند. این امر به مصرف‌کنندگان، وام‌دهندگان، مشاغل و سرمایه گذاران اجازه می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و فرآیندهایی را که زمانی نیاز به ورودی دستی داشتند، خودکار کنند. در اینجا چند روش قابل توجه برای استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی آورده شده است.
-
ابزارهای بودجه‌بندی هوش مصنوعی در امور مالی
با تجزیه و تحلیل الگوهای متبط با هزینه‌ها، ابزارهای بودجه‌بندی هوش مصنوعی می‌توانند به مصرف‌کنندگان در دسته‌بندی هزینه‌های خود، شناسایی رفتارهای مالی و ارائه نکاتی برای کاهش هزینه‌ها و بهینه‌سازی پس‌انداز کمک کنند. این ابزارها با رفتار هر کاربر منطبق می‌شوند و ممکن است از کاربران در مورد اهداف مالی آنها سؤال کنند و راهکارهایی را برای رسیدن به آنها ارائه دهند. کاربران همچنین ممکن است بتوانند یادآورهای خودکار را تنظیم کنند تا اطمینان حاصل شود که موعد پرداخت صورتحساب‌ها را از دست نمی‌دهند یا بودجه خود را بیش از حد خرج نمی‌کنند.
-
سرمایه‌گذاری با کمک هوش مصنوعی در امور مالی
ابزارهای سرمایه گذاری به کمک هوش مصنوعی به جای تکیه صرف بر قضاوت انسان، قادر به تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های مالی با سرعت بالا برای شناسایی روندهای بازار، ارزیابی ریسک‌ها و انجام پیش‌بینی‌ها هستند. این پلتفرم‌ها که معمولاً به آنها «مشاوران رباتیک» گفته می‌شود، از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند و تجزیه و تحلیل دقیق بازار را انجام می‌دهند که سعی می‌کند تصمیمات سرمایه‌گذاری را اتخاذ کرده و همگام با سرعت بازار تکامل یابد. همچنین اخیراً مقایسه‌های جالب انجام شده نشان می‌دهد که چت جی‌بی‌تی ممکن است نسبت به مدیران حرفه‌ای صندوق‌های سرمایه‌گذاری عملکرد بهتری در انتخاب سهام داشته باشد.
-
هوش مصنوعی و مدیریت کسبوکار
مدیریت کسبوکار اغلب شامل بسیاری از وظایف اداری پیچیده است که می‌تواند با کمک نرم‌افزار مدیریت کسب و کار هوش مصنوعی ساده شود. چند نمونه عالی از اینکه چگونه می‌توان از هوش مصنوعی در امور مالی و کمک به دنیای تجارت استفاده کرد عبارتند از:
مدیریت موجودی: هوش مصنوعی می‌تواند موجودی‌ها را ردیابی کند، الگوریتم‌هایی را برای پیشبینی کاهش موجودی ایجاد کند و سفارش‌های خودکار انجام دهد تا اطمینان حاصل شود که یک تجارت به ندرت با اتمام موجودی مواجه شود.
پیشگیری از ضرر: سیستم‌های نظارتی به کمک هوش مصنوعی می‌توانند به تجزیه و تحلیل و شناسایی فعالیت‌های مشکوک بپردازند و از سرقت جلوگیری کنند.
بودجه و هزینه: ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به کسب‌وکارها کمک کنند هزینه‌ها، سود، زیان، حقوق و دستمزد و موارد دیگر را پیگیری کنند و بینش‌هایی را ارائه دهند که کسبوکار می‌تواند از آن برای کارآمدتر شدن استفاده کند.
ابزارهای مخصوص کارمندان: کارمندان در یک سازمان می‌توانند از ابزارهایی مبتنی بر هوش مصنوعی در امور مالی و برای سرعت بخشیدن به روند کاری خود استفاده کنند و کارایی و خروجی خود را افزایش دهند. یک مثال عالی از این موضوع در دنیای کدنویسی است، جایی که برنامه‌نویسان می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی برای نوشتن و آزمایش کدها استفاده کنند و این امر به آنها اجازه می‌دهد در چند دقیقه کاری را انجام دهند که قبلاً ساعت ها طول می‌کشید.
-
امنیت و پیشگیری از کلاهبرداری با کمک هوش مصنوعی
مدل‌های هوش مصنوعی را می‌توان برای شناسایی و هشدار به مصرف‌کنندگان و کسب‌وکارها در خصوص خطرات امنیتی و تلاش‌های احتمالی برای کلاهبرداری آموزش داد تا بتوان از آنها جلوگیری کرد. به عنوان مثال، رویال بانک کانادا کارآمد سیستم‌های هوش مصنوعی در امور مالی را برای جلوگیری از کلاهبرداری در سیستم پرداخت با ارزش بالا آزمایش می کند.
آیا هوش مصنوعی جایگزین مشاوران مالی خواهد شد؟
واقعیت این است که ابزارهای مالی به کمک هوش مصنوعی هنوز راه زیادی در پیش دارند تا بتوانند به طور کامل جایگزین یک مشاور مالی شوند. در حالی که سیستم‌های هوش مصنوعی به طور مداوم در حال بهبود هستند، این فناوری هنوز در مراحل ابتدایی خود است. اگر زمان کافی را صرف بازی با مدل‌های زبان هوش مصنوعی مانند چت جی‌بی‌تی کنید، متوجه خطاهای دوره‌ای آن خواهید شد. گاهی اوقات، خطاها ساده هستند اما در برخی موارد، خطاها اشتباه محض هستند. جدا از خطاها، کاربردهای هوش مصنوعی در امور مالی می‌تواند فوق العاده مفید باشند. از کمک به شما در بودجه بندی گرفته تا تجزیه و تحلیل عادات خرج کردن و مدیریت امور مالی شخصی، هوش مصنوعی می‌تواند بسیار کاربردی باشد. با این حال، بررسی مجدد توصیه‌های آن برای تأیید صحت اطلاعات همواره ایده خوبی است.
