Të gjithë nga Main Street në Wall Street janë përpjekur të vendosin AI që kur ChatGPT ra në fund të 2022.
Sipas një vlerësimi, viti 2023 pa shitjet e lidhura me inteligjencën artificiale u rritën me 29% për të arritur në 166 miliardë dollarë. Deri në vitin 2027, ne do të shikojmë në një treg kolosal prej 400 miliardë dollarësh. Dhe sektori financiar do të jetë përgjegjës për një të katërtën e këtyre shpenzimeve, duke tejkaluar pesë industri të tjera të mëdha.
Është e lehtë të shihet pse. Nga sistemet e tregtimit të drejtuara nga algoritmet që mund të analizojnë të dhëna të gjera në kohë reale deri te analitika parashikuese që parashikojnë tendencat e tregut, tenxherja e arit në fund të ylberit të AI është sigurisht joshëse.
Këtu janë tre tendencat në zhvillim që po shikojmë.
1. Analiza e ndjenjave
Pjesa më e madhe e interesit në financat përqendrohet në përdorimin e përpunimit të gjuhës natyrore (NLP) për të analizuar ndjenjat. Ky proces zakonisht shfrytëzon FinLLM-të – LLM-të e trajnuara në një kombinim të korpuseve (financiare) të përgjithshme dhe specifike për domenin, më pas të rregulluara me inxhinieri të shpejtë.
Qëllimi është të analizohet teksti hyrës, të tilla si artikujt e lajmeve, raportet e politikave ose thirrjet e fitimeve, për të vlerësuar ndjenjën – qoftë ajo ndjenja publike ndaj një aksioni apo tregu, ndjenja e bankierëve qendrorë ndaj politikëbërjes, apo ndjenja e drejtuesve të biznesit ndaj Ekonomia.
Në arenën e bankës qendrore, Rezerva Federale ka qenë fokusi i NLP-ve të analizës së ndjenjave për një kohë. Për shembull, grupi i të dhënave FedNLP përfshin dokumente me burim nga materiale të ndryshme FOMC, të cilat janë shënuar me etiketa ndjenjash bazuar në vendimin e normës së Fed për periudhën pasuese.
Në Macro Hive, ne po zhvillojmë një model të AI që mund të kuptojë fjalimet e bankës qendrore. Për të rregulluar më mirë LLM-të për klasifikimin skifteri-dovish, ne kemi ekonomistët tanë ekspertë të domenit të etiketojnë të dhënat e tekstit nga komunikimet e bankës qendrore për të krijuar grupe të dhënash me të cilat klientët mund të ndërveprojnë. Por në vend që të fokusohemi vetëm te Fed, ne po e përshkallëzojmë këtë zgjidhje për të mbuluar çdo bankë qendrore në botë.
2. Parashikimi i Lëvizjes së Aseteve
AI po sjell fuqi llogaritëse të nivelit të lartë në analizën e treguesve teknikë. Këto algoritme të drejtuara nga AI gërmojnë në kompleksitetin e treguesve të ndryshëm si mesatarja lëvizëse eksponenciale (EMA), indeksi i forcës relative (RSI), brezat Bollinger, ndryshimi i Fibonaccit, oshilatori stokastik dhe indeksi mesatar i drejtimit. Duke automatizuar shqyrtimin e këtyre grafikëve teknikë, AI identifikon mundësitë e tregtimit me një saktësi të paarritshme më parë duke përdorur analizën manuale.
Për shembull, një sistem AI që analizon tendencat EMA mund të dallojë modele në zhvillim që sugjerojnë trajektoren në rritje ose në rënie të një aksioni, ndërsa një algoritëm i fokusuar në RSI mund të përcaktojë nëse një aksion është i mbiblerë ose i mbishitur, duke sugjeruar një ndryshim të mundshëm. Modelet e AI mund të gjenerojnë këto njohuri me një shpejtësi dhe saktësi që tejkalon aftësitë njerëzore, duke u mundësuar tregtarëve të marrin vendime të informuara me shpejtësi dhe të qëndrojnë përpara lëvizjeve të tregut.
Ndërsa këto teknologji piqen, integrimi i AI në strategjitë financiare po bëhet një mjet kritik për investitorët që kërkojnë të optimizojnë portofolet e tyre dhe të kapitalizojnë joefikasitetin e tregut.
Prova?
Hulumtimi nga Investitor Institucional zbuloi se fondet mbrojtëse të udhëhequra nga AI tejkalojnë masivisht konkurrentët tradicionalë, duke prodhuar kthime kumulative prej 34% në tre vjet.
3. Vështrime të Hiper-Personalizuara
Investitorët përballen me dy probleme themelore: shumë pak kohë, shumë informacion të zhurmshëm. Ata luftojnë për të marrë vendime për shkak të mbingarkesës së informacionit, ndryshimit të vazhdueshëm të marrëdhënieve të tregut dhe regjimeve me zhvillim të shpejtë.
Dhe gjërat vetëm sa po përkeqësohen.
Kjo krijon një mundësi masive për prodhimin e mjeteve që gjenerojnë njohuri të hiper-personalizuara për klientët. Të konceptuar në mënyrë tipike si një chatbot, këto produkte mund të kuptojnë dhe t’u përgjigjen pyetjeve të përdoruesve në një mënyrë bisedore, duke ofruar udhëzime financiare të personalizuara në kohë reale.
Në mënyrë kritike, ato nuk janë vetëm të përgjegjshme ndaj kushteve të tregut, por edhe në përputhje me profilet individuale të investimeve. Për shembull, një chatbot mund të analizojë preferencat e portofolit të një investitori, tolerancën ndaj rrezikut dhe sjelljen e mëparshme financiare për të ofruar këshilla të përshtatura për blerjet e aksioneve, shitjet dhe diversifikimin e portofolit.
Në Macro Hive, ne po zhvillojmë një GPT që mund të nxjerrë vetëm informacionin më të rëndësishëm për personalitetin e klientit nga rezultatet tona më të gjera të kërkimit, duke ofruar alfa të drejtpërdrejtë të hiper-personalizuar për klientët nëpërmjet sinjaleve që përmirësojnë kthimet e portofolit të tyre.
Për shembull, klientët do të jenë në gjendje të pyesin se cilat tregje janë më të lidhura me tregun e tyre, cilat sinjale sasiore po japin sinjale blerjeje sot, ose cila është pikëpamja jonë më e fundit për Fed – të gjitha duke përdorur një ndërfaqe të thjeshtë bisede.
Ku Tjetër?
Roli i AI në analizën e ndjenjave, parashikimin e lëvizjes së aseteve dhe këshillat e investimeve të hiperpersonalizuara është në krye të shërbimeve moderne financiare. Në Macro Hive, ne po i shfrytëzojmë këto teknologji për të zbërthyer komunikimet e bankës qendrore dhe për të automatizuar treguesit kompleksë të tregtimit, duke vendosur skenën për një epokë të re ku njohuritë financiare janë të menjëhershme dhe strategjitë janë të rregulluara mirë. Mjetet tona konvertojnë të dhënat dërrmuese në inteligjencë vepruese, duke fuqizuar klientët të tejkalojnë tendencat e tregut që lëvizin me shpejtësi. Për të mësuar më shumë, rezervoni një demo tani.