در دنیای پویای سرمایه‌گذاری‌های مالی، ادغام رباتیک و هوش مصنوعی (AI) یک تغییر پارادایم مهم به ویژه در حوزه استراتژی‌های سرمایه‌گذاری بلندمدت را نشان می‌دهد.

این انقلاب تکنولوژیکی رویکرد ما به سرمایه‌گذاری را تغییر می‌دهد و راه‌حل‌های شخصی‌تر و کارآمدتر را ارائه می‌کند.

ظهور فن آوری های رباتیک در امور مالی

بخش مالی همواره اولین پذیرنده نوآوری های تکنولوژیکی بوده است، یک گزارش منتشر شده توسط PricewaterhouseCoopers نشان می‌دهد که تقریباً 77 درصد از رهبران قصد دارند تا سال 2023 فناوری هوش مصنوعی را در سیستم‌های عملیاتی خود ادغام کنند.

رباتیک و هوش مصنوعی در این تحول، به ویژه در برنامه‌ریزی سرمایه‌گذاری های بلندمدت، نقش اساسی دارند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها، شناسایی الگوها و پیش‌بینی‌هایی با دقت و سرعتی فراتر از توانایی انسان عالی هستند، به عنوان مثال برنامه LOXM J.P. Morgan کارایی قابل توجهی را در اجرای معاملات نشان داده است که به طور قابل توجهی هزینه های تراکنش را کاهش می دهد.

Robo-Advisors: شخصی سازی استراتژی های سرمایه گذاری

مشاوران Robo با الگوریتم های هوش مصنوعی، توصیه های سرمایه گذاری را دموکراتیزه کرده اند و آن را فراتر از مشتریان ثروتمند سنتی قابل دسترسی می کنند.

این پلتفرم‌ها از الگوریتم‌هایی برای ایجاد و مدیریت یک سبد متنوع بر اساس میزان تحمل ریسک و اهداف سرمایه‌گذاری افراد استفاده می‌کنند. از سال 2021، مشاوران روبو حدود 1.4 تریلیون دلار دارایی در سطح جهان مدیریت می کنند، رقمی که انتظار می رود در سال 2023 به 2.76 تریلیون دلار افزایش یابد.

تاثیر بر استراتژی های سرمایه گذاری بلند مدت

استراتژی‌های سرمایه‌گذاری بلندمدت، به‌ویژه آن‌هایی که بر حساب‌های پس‌انداز انفرادی (ISAs) متمرکز شده‌اند، به‌طور چشمگیری تحت تأثیر ظهور روباتیک و هوش مصنوعی قرار گرفته‌اند.
ارزیابی و مدیریت ریسک پیشرفته

فناوری‌های رباتیک مدل‌های ارزیابی ریسک پیچیده‌تری را امکان‌پذیر می‌کنند. با تجزیه و تحلیل روندهای بازار و الگوهای سرمایه گذاری فردی، این فناوری ها می توانند استراتژی هایی را تنظیم کنند که با اهداف بلندمدت سرمایه گذار و ریسک اشتها هماهنگ باشد.

این رویکرد شخصی در خدماتی مانند سبد سرمایه گذاری اختصاصی ISA مشهود است که از چنین فناوری هایی برای بهینه سازی بازده استفاده می کند.

تنوع و تخصیص دارایی

پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به صورت پویا تخصیص دارایی‌ها را در پاسخ به تغییرات بازار تنظیم کنند و از یک سبد دارای تنوع خوبی که در برابر نوسانات بازار مقاومت می‌کند، اطمینان حاصل کنند.

به عنوان مثال در طول نوسانات بازار ناشی از همه‌گیری کووید-19، سیستم‌های هوش مصنوعی به سرعت پرتفوی‌ها را برای کاهش ضرر و سرمایه‌گذاری در فرصت‌های نوظهور تنظیم کردند.

کارایی و هزینه

مشاوران رباتیک نیاز به مداخله انسانی را کاهش می دهند و در نتیجه هزینه های مدیریت را کاهش می دهند. مطالعه‌ای توسط Deloitte نشان می‌دهد که پلتفرم‌های سرمایه‌گذاری خودکار می‌توانند منجر به کاهش هزینه‌ها برای شرکت‌ها و افزایش تجربه مشتری شوند.

این کارآیی هزینه، سرمایه گذاری های بلندمدت مانند ISA ها را برای مخاطبان وسیع تری در دسترس تر و جذاب تر می کند.

مثال های دنیای واقعی و داستان های موفقیت

آی بی ام واتسون در بانکداری

واتسون IBM یک سیستم هوش مصنوعی قدرتمند است که در بخش‌های مختلف از جمله بانکداری استفاده می‌شود. دستیار Watson برای ارتقای خدمات مشتری با ارائه پشتیبانی خودکار و مبتنی بر هوش مصنوعی طراحی شده است.

بانک هایی مانند DBS Bank و Royal Bank of Canada از Watson برای افزایش خدمات مشتریان و مشاوره مالی استفاده کرده اند. این می تواند به سوالات مشتریان رسیدگی کند، اطلاعاتی در مورد محصولات و خدمات بانکی ارائه دهد، به تراکنش ها کمک کند و مشاوره مالی شخصی ارائه دهد.

این ابزار به دلیل توانایی خود در درک زبان طبیعی شناخته شده است و تعاملات را کاربرپسندتر و کارآمدتر می کند.

توانایی واتسون برای پردازش مقادیر زیادی از داده ها به ارائه بینش های مالی شخصی کمک می کند، که می تواند به طور غیرمستقیم بر تصمیمات سرمایه گذاری بلندمدت تأثیر بگذارد.

برنامه اطلاعات قرارداد JPMorgan Chase (COIN) از یادگیری ماشینی برای راه‌آهن پرداخت و دفتر حساب سپرده استفاده می‌کند و امکان انتقال دلارهای ایالات متحده را به صورت سپرده در J.P. Morgan می‌دهد.

این پرداخت‌های قابل برنامه‌ریزی، کاربران را قادر می‌سازد تا وظایف مختلف خودکار را به نحو احسن انجام دهند. یکی از ویژگی‌های کلیدی، تامین مالی پویا است که امکان تنظیم قوانین خاصی را برای شارژ خودکار حساب بانکی در صورت کمبود فراهم می‌کند.

فناوری JPM Coin می‌تواند از انواع پرداخت‌های پیشرفته مانند DvP، PvP و پرداخت‌های ماشین به ماشین پشتیبانی کند، چالش‌های موجود در پرداخت‌های بین‌مرزی سنتی را برطرف کند و پتانسیل هوش مصنوعی را در بهبود دقت و کارایی عملیات مالی نشان دهد، که به‌طور غیرمستقیم بر سرمایه‌گذاری تأثیر می‌گذارد.

مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی UBS

UBS، بانک سرمایه گذاری چند ملیتی سوئیس، از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در مدیریت ریسک و کشف تقلب استفاده می کند، سیستم‌های هوش مصنوعی آن‌ها پرتفوی مشتری را برای شناسایی ریسک‌ها و بهینه‌سازی تخصیص دارایی تجزیه و تحلیل می‌کنند که برای ثبات سرمایه‌گذاری بلندمدت بسیار مهم است.

استفاده UBS از هوش مصنوعی در مدیریت ریسک نشان می دهد که رباتیک چگونه می تواند امنیت و عملکرد سرمایه گذاری های بلندمدت را افزایش دهد.

برنامه ریزی مالی مبتنی بر هوش مصنوعی توسط سرمایه شخصی

Personal Capital یک شرکت مدیریت ثروت دیجیتال، از هوش مصنوعی برای ارائه خدمات برنامه ریزی مالی جامع استفاده می کند، در حالی که آنها مدیریت سرمایه گذاری (ردیابی سرمایه گذاری، برنامه ریزی بازنشستگی، پس انداز و بودجه) را ارائه می دهند، تمرکز اصلی آنها بر ارائه یک تصویر مالی کامل برای افراد است.

سرمایه شخصی با استفاده از هوش مصنوعی، موقعیت‌های مالی فردی را تجزیه و تحلیل می‌کند تا توصیه‌های سرمایه‌گذاری شخصی‌شده را ارائه دهد و خدمات آن‌ها را از پلتفرم‌های سرمایه‌گذاری مستقیم متمایز کند.

ابزارهای برنامه ریزی بازنشستگی آن برای کمک به برنامه ریزی آینده طراحی شده اند و با ارائه رویکردی یکپارچه تر برای مدیریت زندگی مالی، آن را از پلتفرم های سرمایه گذاری مستقیم جدا می کنند.

چشم انداز آینده

آینده برنامه ریزی سرمایه گذاری بلندمدت با روباتیک و هوش مصنوعی امیدوارکننده است و انتظار می رود پیشرفت های مداوم در فناوری راه حل های سرمایه گذاری پیچیده، شخصی و کارآمدتری را به ارمغان بیاورد.

ادغام فناوری بلاک چین و پتانسیل محاسبات کوانتومی قرار است انقلابی بیشتر در این زمینه ایجاد کند.

پل زدن شکاف انسان و هوش مصنوعی

در حالی که رباتیک و هوش مصنوعی کارایی و دقت را به ارمغان می آورند، عنصر انسانی همچنان حیاتی است. یک رویکرد متوازن که توانایی های تکنولوژیکی را با بینش انسانی و ملاحظات اخلاقی ترکیب می کند، موفقیت استراتژی های سرمایه گذاری بلندمدت را در آینده مشخص می کند.

مالکیت معنوی مجله انرژی (energymag.ir) علامت تجاری ناشر است. سایر علائم تجاری مورد استفاده در این مقاله متعلق به دارندگان علامت تجاری مربوطه می باشد. ناشر وابسته یا مرتبط با دارندگان علامت تجاری نیست، و توسط دارندگان علامت تجاری حمایت، تایید یا ایجاد نشده است، مگر اینکه خلاف آن ذکر شده باشد و هیچ ادعایی از سوی ناشر نسبت به حقوق مربوط به علائم تجاری شخص ثالث وجود ندارد.