ການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບ: ທຸກວິທີທາງ AI ແມ່ນການຫັນປ່ຽນຍຸດທະສາດຊັບສິນທີ່ທັນສະໄຫມ

ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ AI ແນ່ນອນໄດ້ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ, ແລະອຸດສາຫະກໍາການເງິນແມ່ນ . ຕົວຢ່າງ, ການເປີດຕົວແບບສາທາລະນະເຊັ່ນ GPT-3.5 ປີທີ່ຜ່ານມາໄດ້ເພີ່ມຄວາມສົນໃຈໃນການນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມສາມາດຂອງຜູ້ຈັດການກອງທຶນໃນການວິເຄາະ, ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງແລະການຕັດສິນໃຈ. ຢູ່ໃນບັນດາອັນທີ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຫຼາຍທີ່ສຸດ ດັ່ງນັ້ນ, ເຄື່ອງມື AI ໄດ້ຖືກປະຕິບັດເພື່ອເຮັດໃຫ້ການປະເມີນຕະຫຼາດມີຄວາມຖືກຕ້ອງແລະການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ຜູ້ຈັດການຫຼັກຊັບຄາດວ່າຈະເຮັດການປະເມີນທີ່ຊັດເຈນກວ່າກ່ຽວກັບການເຄື່ອນໄຫວຂອງຕະຫຼາດ, ແຄບລົງໃນທາງເລືອກການລົງທຶນທີ່ເຫມາະສົມ, ແລະຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງໃນເວລາທີ່ພວກເຂົານໍາໃຊ້ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແລະເຄື່ອງມືປັນຍາປະດິດໃນການຊື້ຂາຍຂອງພວກເຂົາ. ການປະສົມປະສານຂອງລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຄື່ອງມືການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດເຂົ້າໄປໃນຍຸດທະສາດການຄ້າຂອງຜູ້ຫຼິ້ນທີ່ສໍາຄັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການເຫຼົ່ານີ້ແລະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດດ້ານການແຂ່ງຂັນທີ່ມີການຕັດສິນໃຈລົງທຶນໄວແລະຖືກຕ້ອງແລະການວິເຄາະການຄາດຄະເນ. ໃນທົດສະວັດທີ່ຜ່ານມາ, AI ໄດ້ຖືກປະຕິບັດໃນຂະແຫນງການຕ່າງໆຂອງອຸດສາຫະກໍາການເງິນ. ໃນຫ້ອງການກັບຄືນໄປບ່ອນ, ML algorithms ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຊອກຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນບັນທຶກການປະຕິບັດ, ກວດພົບການເຮັດທຸລະກໍາທີ່ຫນ້າສົງໄສ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ນໍາໄປສູ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະຄວາມປອດໄພ. ຢູ່ໃນຫ້ອງການດ້ານຫນ້າ, AI ກໍາລັງຊ່ວຍແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າ, ອັດຕະໂນມັດຂະບວນການສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າ, ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບລາຄາອະນຸພັນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ພາກສ່ວນທີ່ຫນ້າສົນໃຈທີ່ສຸດຂອງມັນແມ່ນຄວາມສາມາດຂອງ AI ສໍາລັບດ້ານການຊື້ - ການກໍານົດສັນຍານການຄາດເດົາທ່າມກາງສຽງຂອງຕະຫຼາດໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໄວເທົ່າທີ່ຈະໄວໄດ້. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກດັ່ງກ່າວອາດຈະປະກອບມີການຄາດຄະເນຊຸດເວລາ, ການແບ່ງສ່ວນຕະຫຼາດ, ແລະແນ່ນອນ, ການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບ. ໂອກາດຂອງ AI ໃນການປະມວນຜົນ ແລະວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນອັນກວ້າງໃຫຍ່ໄພສານ ຊ່ວຍຊອກຫາຮູບແບບທີ່ລະອຽດອ່ອນທີ່ວິທີການແບບດັ້ງເດີມອາດຈະພາດ. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຫຼັກຊັບແມ່ນເປັນການປະຕິບັດທົ່ວໄປສໍາລັບຫຼາຍໆທົດສະວັດ, ພັດທະນາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍພາຍໃຕ້ການພັດທະນາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະການປະຕິບັດເຕັກນິກການຄິດໄລ່ທີ່ກ້າວຫນ້າ. ວິທີການ Сlassical, ເຊັ່ນ: ທິດສະດີຫຼັກຊັບທີ່ທັນສະໄຫມຂອງ Markowitz (1952) ແລະຕົວແບບລາຄາຊັບສິນທຶນ (1964) ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີຫຼາຍກວ່າ 50 ປີກ່ອນຫນ້ານີ້ແຕ່ຍັງຄົງມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງພວກເຂົາໃນການຈັດການຄວາມສ່ຽງທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນແລະການຂື້ນກັບຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແມ່ນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນນັບມື້. ການປະຕິບັດເຊັ່ນ: ການສ້າງແບບຈໍາລອງຄວາມສ່ຽງ, ການວິເຄາະສະຖານະການ, ແລະການຊື້ຂາຍປະລິມານ, ປະຕິບັດຢ່າງກວ້າງຂວາງໂດຍຜູ້ຫຼິ້ນທີ່ສໍາຄັນ, ເຊັ່ນ Renaissance Technologies, DE Shaw, ແລະການລົງທຶນສອງ Sigma ໄດ້ນໍາໄປສູ່ການປະຕິບັດຂອງວິທີການສະລັບສັບຊ້ອນແລະກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ອຸດສາຫະກໍາໄດ້ຮັບຜົນກະທົບສູງຈາກ AI ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ຍ້ອນວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະປັນຍາປະດິດໄດ້ເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະການຄາດຄະເນແມ່ນຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະເຮັດເຊັ່ນດຽວກັນກັບກົນລະຍຸດການລົງທຶນສ່ວນບຸກຄົນແລະຂະບວນການຕັດສິນໃຈທີ່ສັບສົນອັດຕະໂນມັດ. ການຫັນປ່ຽນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ນີ້ໄດ້ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຈັດການຫຼັກຊັບສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງໄດ້ໃນເວລາຈິງ ແລະແກ້ໄຂສາມສິ່ງທ້າທາຍຕົ້ນຕໍ: ການຄຸ້ມຄອງແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຈາກຫຼາຍຊັບສິນແລະຕະຫຼາດທົ່ວໂລກໃນປັດຈຸບັນແມ່ນເຮັດໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. Scalability: AI ສາມາດ "ຈື່" ປັດໃຈເພີ່ມເຕີມ, ລວມທັງການວິເຄາະທາງດ້ານຈິດໃຈແລະພຶດຕິກໍາ, ໃນຂະບວນການຕັດສິນໃຈ. ການຕັດສິນໃຈທີ່ສັບສົນ: ລະບົບ AI ສາມາດຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ຢຸດຢັ້ງ ແລະປັບຕົວເຂົ້າກັບສະພາບຕະຫຼາດໃໝ່, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຈັດການສາມາດປັບຍຸດທະສາດໄດ້ໄວ. ການປັບຕົວໄດ້: ອີງຕາມ , AI ໃນຕະຫຼາດການຄຸ້ມຄອງຊັບສິນມີມູນຄ່າ 2.5 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດແລະຄາດວ່າຈະເຕີບໂຕຢູ່ທີ່ CAGR 24% ໃນ 10 ປີຂ້າງຫນ້າ. ເປັນທີ່ ໜ້າ ສົນໃຈ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ Portfolio ນຳ ໄປສູ່ການແບ່ງສ່ວນຕະຫຼາດທົ່ວໂລກໂດຍການ ນຳ ໃຊ້, ຕິດຕາມດ້ວຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການບັນຊີ. . ຄວາມເຂົ້າໃຈຕະຫຼາດທົ່ວໂລກ 25% ຂອງສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດ ເພີ່ມທະວີການຮັບຮອງເອົາ ແລະການລົງທຶນໃນການແກ້ໄຂການຄຸ້ມຄອງຊັບສິນທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ແລະເນັ້ນໃຫ້ເຫັນເຖິງການນໍາໃຊ້ຕົວຈິງຂອງ AI ໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຫຼັກຊັບ. ການຮັບຮອງເອົາ AI ໃນການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບ: ການຮັບຮອງເອົາ AI ພາຍໃນອຸດສາຫະກໍາການຄຸ້ມຄອງຊັບສິນບໍ່ແມ່ນແນວໂນ້ມໃຫມ່; ມັນໄດ້ເຫັນການຂະຫຍາຍຕົວໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້ແຕ່ຍັງຈໍາກັດຢູ່ໃນຈໍານວນຜູ້ຫຼິ້ນຕະຫຼາດຈໍານວນຫນ້ອຍເຊັ່ນ: ກອງທຶນ hedge, ຫ້ອງການຄຸ້ມຄອງປະລິມານ, ພະແນກຄົ້ນຄ້ວາຂະຫນາດໃຫຍ່, ແລະສະຖາບັນການເງິນທີ່ໃຊ້ບໍລິການ IT. ມີຫຼາຍຂົງເຂດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສໍາລັບ AI ແລ້ວ: Portfolio Optimization AI ປັບປຸງຂະບວນການປັບປຸງການສ້າງຫຼັກຊັບດີຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ວິທີການຄລາສສິກຂອງທິດສະດີ Portfolio ທີ່ທັນສະໄຫມຂອງ Markowitz, ເຊິ່ງອີງໃສ່ແນວຄວາມຄິດການເພີ່ມປະສິດທິພາບ convex, ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຕົວຊີ້ບອກຂອງວິທີການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ທັນສະໄຫມ. ເຫດຜົນທາງທິດສະດີພື້ນຖານນີ້ແມ່ນສໍາຄັນຫຼາຍແມ່ນວ່າມັນປະກອບເປັນພື້ນຖານທີ່ AI algorithms ສາມາດປ່ຽນແປງແລະປັບປຸງຍຸດທະສາດການລົງທຶນຕື່ມອີກ. ໃນປັດຈຸບັນ, AI ຂະຫຍາຍທິດສະດີນີ້ໂດຍການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫມ່ແລະປະສົມປະສານເຕັກນິກການວິເຄາະຂັ້ນສູງ. ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍຂໍ້ມູນນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມລະອຽດອ່ອນແລະມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ - ການປະຕິບັດທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນອຸດສາຫະກໍາ. ການວິເຄາະພື້ນຖານ ເຕັກນິກ AI ບາງຢ່າງແມ່ນເຂົ້າກັນໄດ້ຢ່າງສົມບູນແບບກັບການຄຸ້ມຄອງປະລິມານ, ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍກ່ຽວກັບພື້ນຖານຂອງບໍລິສັດ, ສະພາບແວດລ້ອມເສດຖະກິດມະຫາພາກ, ຫຼືເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດ. ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຊອກຫາຄວາມສໍາພັນທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນທີ່ສັບສົນລະຫວ່າງຕົວແປທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະແນ່ນອນ, ກວດພົບແນວໂນ້ມທີ່ນັກວິເຄາະບໍ່ສາມາດ. ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມແມ່ນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກອື່ນຂອງ AI ໃນການວິເຄາະພື້ນຖານ. ການນໍາໃຊ້ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP), AI ຂະບວນການແລະການວິເຄາະແຫຼ່ງຂໍ້ຄວາມເຊັ່ນ: ບົດລາຍງານລາຍຮັບຂອງບໍລິສັດ, ການປ່ອຍຂ່າວຂອງທະນາຄານກາງ, ແລະຂ່າວທາງດ້ານການເງິນ. ຜ່ານ NLP, AI ສາມາດສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນທາງດ້ານເສດຖະກິດແລະທາງດ້ານການເງິນຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງນີ້. ໂດຍການເຮັດດັ່ງນັ້ນ, ມັນສະຫນອງການວັດແທກປະລິມານແລະລະບົບທີ່ປັບປຸງແລະຊ່ວຍໃຫ້ການຕີຄວາມຫມາຍຂອງມະນຸດ. ກິດຈະກໍາການຄ້າ ອໍານາດຂອງ AI ແມ່ນມີປະໂຫຍດຫຼາຍໃນການຊື້ຂາຍ, ບ່ອນທີ່ຄວາມສັບສົນຂອງການເຮັດທຸລະກໍາແລະຄວາມຕ້ອງການຄວາມໄວແມ່ນມີຄວາມສົມດຸນ. AI ສະຫນັບສະຫນູນການຊື້ຂາຍ algorithmic ໂດຍອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຂັ້ນຕອນຂອງຂະບວນການ, ປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງທຸລະກໍາທີ່ຄຸ້ມຄອງໃນຕະຫຼາດການເງິນ. ບໍລິການໃຫ້ຄຳປຶກສາດ້ານການລົງທຶນ AI ໄດ້ເປີດໂອກາດສໍາລັບການສະຫນອງການບໍລິການທີ່ປຶກສາການລົງທຶນສ່ວນບຸກຄົນຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕ່ໍາ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຊັບຊ້ອນເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຕະຫຼາດໃນເວລາຈິງ, ມາພ້ອມກັບກົນລະຍຸດທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າສ່ວນບຸກຄົນໂດຍອີງໃສ່ຈຸດປະສົງກັບຄືນແລະໂປຣໄຟລ໌ຄວາມສ່ຽງຂອງພວກເຂົາ. ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ ໃນການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, AI ຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍການສ້າງແບບຈໍາລອງສະຖານະການຕ່າງໆ 'ທີ່ເປັນໄປໄດ້ແຕ່ບໍ່ຕ້ອງການ', ເຊິ່ງໃນທາງກັບກັນ, ເສີມຂະຫຍາຍການປະຕິບັດແບບດັ້ງເດີມທີ່ສຸມໃສ່ພຽງແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນໄປໄດ້. ເທັກນິກ ແລະເຄື່ອງມືທາງດ້ານປັນຍາທຽມ (AI) ໃນການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບ ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ວິທີການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຄລາສສິກຍັງມີຄວາມນິຍົມຫຼາຍໃນການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບ, ແລະພວກເຂົາແມ່ນ: ຮູບແບບເສັ້ນ, ລວມທັງສີ່ຫລ່ຽມຫນ້ອຍທີ່ສຸດ, Ridge Regression, ແລະ Lasso Regression. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຖືກລວມເຂົ້າກັນເລື້ອຍໆກັບຂັ້ນຕອນ Mean-Variance Optimization ແລະເຕັກນິກການເສື່ອມສະພາບຂອງ matrix ເຊັ່ນ Singular Value Decomposition (SVD) ແລະ Principal Component Analysis (PCA), ເຊິ່ງເປັນພື້ນຖານໃນການເຂົ້າໃຈຄວາມສໍາພັນຂອງຊັບສິນ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈັດສັນຫຼັກຊັບ. ຕັ້ງຢູ່ລະຫວ່າງວິທີການຄລາສສິກເຫຼົ່ານີ້ແລະວິທີການທີ່ທັນສະໄຫມຫຼາຍແມ່ນ Support Vector Machines (SVMs). ເຖິງແມ່ນວ່າ SVMs ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການປະຕິບັດ, ພວກມັນບໍ່ໄດ້ຖືກປະຕິບັດທົ່ວໄປແຕ່ມີບົດບາດສໍາຄັນ, ໂດຍສະເພາະ, ໃນວຽກງານການຈັດປະເພດທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຄາດຄະເນການປະຕິບັດຫຼັກຊັບ. ວຽກງານເຫຼົ່ານີ້ປົກກະຕິແລ້ວປະກອບມີການຄາດຄະເນວ່າຫຼັກຊັບຈະປະສົບຜົນກໍາໄລຫຼືການສູນເສຍ, ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທາງດ້ານການເງິນປະຫວັດສາດລວມທັງການເຫນັງຕີງຂອງລາຄາຫຼັກຊັບແລະປະລິມານການຊື້ຂາຍເພື່ອຈັດວາງຊັບສິນເຂົ້າໄປໃນປະເພດແລະຄາດຄະເນການປະຕິບັດຂອງພວກເຂົາ. ເວົ້າກ່ຽວກັບວິທີການທີ່ທັນສະໄຫມຫຼາຍ, ເຄືອຂ່າຍ neural ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບແລະສະເຫນີຄວາມສາມາດປັບປຸງສໍາລັບການສ້າງແບບຈໍາລອງຮູບແບບທີ່ບໍ່ເປັນເສັ້ນທີ່ສັບສົນທີ່ຍາກທີ່ຈະຈັບຕົວແບບດັ້ງເດີມ. ນອກຈາກເຄືອຂ່າຍ neural, ວິທີການຄລາສສິກອື່ນໆເຊັ່ນ: ການຮຽນຮູ້ການຊີ້ນໍາແລະ unsupervised ປັບປຸງແລະປັບປຸງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ເຮັດໃຫ້ການຄົ້ນພົບແລະການຂຸດຄົ້ນຂອງສັນຍານຕະຫຼາດ subtle ເປັນໄປໄດ້. ວິທີການໃຫມ່ໆ, ເຊັ່ນ: ການຮຽນຮູ້ເສີມແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ Q-Learning ນໍາເອົາຄຸນນະພາບເຫຼົ່ານີ້ໄປສູ່ສະພາບແວດລ້ອມການຕັດສິນໃຈຢ່າງໄວວາ, ບ່ອນທີ່ຫຼັກຊັບສາມາດປັບຕົວໃນເວລາຈິງເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຜົນໄດ້ຮັບທາງດ້ານການເງິນໂດຍອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ລະບົບຈາກຄວາມຄິດເຫັນຂອງຕະຫຼາດ. ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP): ເຕັກນິກການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດເຊັ່ນ: ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກສາມາດຊ່ວຍເລືອກແລະເລືອກຄວາມຄິດເຫັນທົ່ວໄປຈາກສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ບົດຄວາມໃນຫນັງສືພິມ, ຂໍ້ຄວາມສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ແລະບົດລາຍງານນັກວິເຄາະ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຜູ້ຈັດການຫຼັກຊັບຍັງສາມາດວິເຄາະພາສາທີ່ໃຊ້ໃນສື່ທາງດ້ານການເງິນ, ລວມທັງບົດລາຍງານຜົນກໍາໄລຂອງບໍລິສັດ, ເພື່ອຄວາມຮູ້ສຶກຂອງນັກລົງທຶນແລະຄາດຄະເນການເຄື່ອນໄຫວຂອງຕະຫຼາດ, ເຊິ່ງທັງຫມົດແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນໃນຂະບວນການຕັດສິນໃຈ. ຍຸດທະສາດການຄ້າປະລິມານ: ບໍລິສັດທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການຊື້ຂາຍຄວາມຖີ່ສູງ (HFT), ຄືກັບບໍລິສັດທີ່ໃຊ້ AI-powered algorithms ການຊື້ຂາຍປະລິມານ, ສ້າງລາຍໄດ້ຈາກຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ເກີດຂື້ນໃນຕະຫລາດໃນເວລາດຽວ. ບໍລິສັດເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນຕະຫຼາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງດ້ວຍຄວາມໄວສູງສຸດ ແລະຈັດວາງຄໍາສັ່ງດ້ວຍເວລາທີ່ຊັດເຈນເປັນເວລາສັ້ນໆເປັນມິນລິວິນາທີ. ການປະຕິບັດຢ່າງໄວວາດັ່ງກ່າວອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຂົາໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກໂອກາດ arbitrage ແລະເພີ່ມກໍາໄລໂດຍການດໍາເນີນການກ່ຽວກັບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງລາຄາໄວກວ່າຄູ່ແຂ່ງ. ໃນຂະນະທີ່ເທກໂນໂລຍີ Renaissance ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກສໍາລັບວິທີການຄ້າປະລິມານຂອງມັນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຈື່ຈໍາຍຸດທະສາດທີ່ກວ້າງຂວາງຂອງມັນກວມເອົາໄລຍະເວລາຖືຕ່າງໆຈາກການປະຕິບັດ HFT ແບບດັ້ງເດີມ, ເຊິ່ງສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນສຸມໃສ່ຄວາມໄວ. AI (XAI ອະທິບາຍ): LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) ແມ່ນວິທີການ XAI ທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ໃຊ້ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບຂອງຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຊັບຊ້ອນເຂົ້າໃຈໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບ, ວິທີການນີ້ສາມາດມີຄຸນຄ່າຫຼາຍສໍາລັບການຕີຄວາມວ່າຕົວແບບກ່ອງດໍາເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນ. ໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະຜົນກະທົບຂອງຜົນໄດ້ຮັບຂອງຕົວແບບ, LIME ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຈັດການຫຼັກຊັບແລະນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນກໍານົດລັກສະນະທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ການຕັດສິນໃຈລົງທຶນຫຼາຍກວ່າຄົນອື່ນ. ຂະບວນການນີ້ຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມໂປ່ງໃສຂອງການຕັດສິນໃຈທີ່ຊຸກຍູ້ AI ແລະສະຫນັບສະຫນູນຄວາມພະຍາຍາມໃນການກວດສອບແລະປັບປຸງວິທີທີ່ງ່າຍຕໍ່ການເຂົ້າໃຈແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນຂະນະທີ່ LIME ປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາຕົວແບບ, ການປະເມີນຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືໂດຍລວມຂອງຕົວແບບກ່ຽວຂ້ອງກັບເຕັກນິກການກວດສອບເພີ່ມເຕີມ. AI ໃນການປະຕິບັດຕາມ ແລະການຕິດຕາມ: ເຕັກໂນໂລຍີ AI ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບແລະການຕິດຕາມຂໍ້ຈໍາກັດການລົງທຶນພາຍໃນອຸດສາຫະກໍາການເງິນ. ໂດຍການເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຫຼົ່ານີ້ອັດຕະໂນມັດ, ລະບົບ AI ຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດການເງິນຍຶດຕິດກັບມາດຕະຖານທາງດ້ານກົດໝາຍຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ຖືກຕ້ອງກວ່າ, ແລະບໍ່ມີບັນຫາ. ເທກໂນໂລຍີນີ້ມີຄຸນຄ່າຫຼາຍໃນການຕິດຕາມການປະຕິບັດຕາມປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງທຸລະກໍາແລະກິດຈະກໍາຫຼັກຊັບທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ບ່ອນທີ່ມັນສາມາດກໍານົດໄດ້ໄວ (ທັນທີ, ໃນຄວາມເປັນຈິງ) ກໍານົດ deviations ຈາກຂໍ້ກໍານົດກົດລະບຽບຫຼືຄໍາແນະນໍາພາຍໃນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການນໍາໃຊ້ AI ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງສໍາຄັນໃນສະພາບແວດລ້ອມດ້ານກົດລະບຽບທີ່ມີສະເຕກສູງທີ່ຄວາມຜິດພາດສາມາດນໍາໄປສູ່ຜົນສະທ້ອນທາງກົດຫມາຍແລະທາງດ້ານການເງິນ. ການດຸ່ນດ່ຽງຫຼັກຊັບ: ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ໃນການດຸ່ນດ່ຽງອັດຕະໂນມັດແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການຮັກສາການຈັດສັນຊັບສິນທີ່ເຫມາະສົມໃນໄລຍະເວລາ. ພວກເຂົາສາມາດປັບຕົວຫຼັກຊັບໃນການຕອບສະຫນອງຕໍ່ການປ່ຽນແປງຂອງຕະຫຼາດຫຼືການປ່ຽນແປງໃນໂປຣໄຟລ໌ຄວາມສ່ຽງຂອງນັກລົງທຶນ, ເຊິ່ງຮັບປະກັນການສອດຄ່ອງກັບເປົ້າຫມາຍການລົງທຶນຍຸດທະສາດ. ໃນມຸມກວ້າງ ນອກເຫນືອໄປຈາກຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຖືກອອກແບບໂດຍສະເພາະສໍາລັບການລົງທຶນ, ທ່າແຮງສໍາລັບການພັດທະນາປັນຍາປະດິດພາຍໃນທຸລະກິດການຄຸ້ມຄອງຊັບສິນເບິ່ງຄືວ່າກວ້າງຂວາງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຈິງທີ່ວ່າພວກເຮົາ instinctively ເຫັນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງອັດຕະໂນມັດວຽກເຮັດງານທໍາສະເພາະໃນຂັ້ນຕອນຕ່າງໆຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການດໍາເນີນງານ, ມັນຍັງເປັນການຍາກທີ່ຈະຄາດຄະເນຢ່າງເຕັມສ່ວນພະລັງງານລົບກວນຂອງປັນຍາປະດິດ. ນີ້ແມ່ນຍ້ອນວ່າ AI ຄາດວ່າຈະໃຫ້ຂະແຫນງການໃຫມ່ຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຍ້ອນວ່າຄວາມກ້າວຫນ້າເພີ່ມເຕີມໄດ້ຖືກພັດທະນາ. ພວກເຮົາຕ້ອງລະວັງກ່ຽວກັບຂໍ້ຈໍາກັດຂອງປັນຍາປະດິດເຊັ່ນດຽວກັນກັບອັນຕະລາຍທີ່ມັນເຮັດໃຫ້ເກີດບາງດ້ານຂອງການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດໂດຍໃຊ້ປັນຍາປະດິດ. ໃນສະຖານທີ່ທໍາອິດ, ປັນຍາປະດິດແລະວິທີການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອອາຫານວິທີການຮຽນຮູ້. ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຂໍ້ມູນນີ້ມີຄຸນນະພາບສູງໃນແງ່ຂອງການປັບປຸງ, ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມສົມບູນ, ແລະການເປັນຕົວແທນ. ນອກເຫນືອໄປຈາກຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບປະລິມານຫຼາຍຂອງຂໍ້ມູນ, ທີ່ບໍ່ມີຢູ່ສະເຫມີ, ມັນເປັນກໍລະນີທີ່ຂໍ້ມູນນີ້ຕ້ອງມີຄຸນນະພາບດີ. ໃນກໍລະນີອື່ນໆ, ການຄົ້ນພົບທີ່ໄດ້ຮັບໂດຍໃຊ້ຕົວແບບຄາດຄະເນແມ່ນບໍ່ຫນ້າເຊື່ອຖືຫຼືທົນທານຕໍ່. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ສູດການຄິດໄລ່ຍັງສາມາດເຮັດໃຫ້ສົມມຸດຕິຖານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໂດຍການເລືອກເອົາແນວໂນ້ມທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງຈາກຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຖືກວິເຄາະ, ເຊິ່ງອາດຈະນໍາໄປສູ່ການສະຫຼຸບທີ່ຜິດພາດ. ອັນນີ້ອາດຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ມີການຈັບມືແບບລວມໆ, ການໂດດທີ່ແຫຼມເກີນໄປ, ແລະການລົ້ມລົງເລັກນ້ອຍທີ່ສຸດ. ການສູນເສຍການແຂ່ງຂັນໃນຕະຫຼາດອາດຈະເກີດຂື້ນຍ້ອນຄວາມຈິງທີ່ວ່າຜູ້ປະກອບການຕະຫຼາດຈໍານວນຫຼາຍທີ່ຈັດການ AI algorithms ດຽວກັນສາມາດເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງພ້ອມໆກັນຫຼືຕອບສະຫນອງໃນລັກສະນະທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບສະຖານະການໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ຄວາມສ່ຽງດັ່ງກ່າວອາດຈະເຮັດໃຫ້ຕາຍໄດ້. ເຖິງວ່າຈະມີຜົນປະໂຫຍດທີ່ມີທ່າແຮງຂອງ AI ໃນການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບ, ຄືກັນກັບໃນທຸກຂົງເຂດ, ມີສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງທີ່ພວກເຮົາຕ້ອງຢູ່ໃນໃຈແລະໃນທີ່ສຸດ - ແກ້ໄຂ. ຫນຶ່ງໃນຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຕົ້ນຕໍແມ່ນການຂາດຄວາມໂປ່ງໃສແລະບັນຫາການຕີຄວາມຫມາຍຂອງຕົວແບບ AI, ເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ມັນທ້າທາຍສໍາລັບຜູ້ຈັດການເພື່ອອະທິບາຍຜົນໄດ້ຮັບຂອງການຮ່ວມມືກັບ AI. ຄວາມສັບສົນໃນການນໍາໃຊ້ນີ້ອາດຈະເປັນເຫດຜົນຫນຶ່ງທີ່ວ່າການຮັບຮອງເອົາ AI ໃນກອງທຶນເອີຣົບແມ່ນຂ້ອນຂ້າງຕໍ່າ. ໃນເດືອນກັນຍາ 2022, ທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນສະຫະພາບເອີຣົບອ້າງວ່ານໍາໃຊ້ AI ໃນຂະບວນການລົງທຶນຂອງພວກເຂົາ. ພຽງແຕ່ 65 ໃນຈໍານວນ 22,000 ກອງທຶນ ອົງການຕະຫຼາດການເງິນເອີຣົບ (ESMA) ປັດໃຈທີ່ອາດຈະເຮັດໃຫ້ອັດຕາການຮັບຮອງເອົາຕ່ໍາ, ເຊັ່ນ: ການຂາດກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນແລະທັກສະ AI ໃນບັນດາຜູ້ຈັດການກອງທຶນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສິ່ງທ້າທາຍໃນການອະທິບາຍຜົນໄດ້ຮັບ AI ເນື່ອງຈາກຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຕົວແບບກໍ່ອາດຈະເປັນປັດໃຈຫນຶ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ອັດຕາການຮັບຮອງເອົາທີ່ຕໍ່າ. ຂ້າພະເຈົ້າເດົາວ່າພວກເຮົາຈະຊອກຫາທີ່ໃຊ້ເວລາ. ໄດ້ກໍານົດ ໃນຈຸດນີ້, ມັນປະກົດວ່າປັນຍາປະດິດແມ່ນຍັງຍາວໄກຈາກການທົດແທນຄົນທີ່ແທ້ຈິງໃນອຸດສາຫະກໍາການຄຸ້ມຄອງຊັບສິນທັງຫມົດ. ວ່າໄດ້ຖືກກ່າວວ່າ, ຄວາມໂປ່ງໃສ, ຄວາມສໍາພັນຂອງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ແລະການຕິດຕໍ່ລະຫວ່າງລູກຄ້າແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຄຸ້ມຄອງຍັງສືບຕໍ່ເປັນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນ, ໃນປັດຈຸບັນຫຼາຍກ່ວາເຄີຍ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ພວກເຮົາບໍ່ສາມາດປະຕິເສດໄດ້ວ່າປັນຍາປະດິດນໍາເອົາເຄື່ອງມືໃຫມ່ແລະຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ໃນລະບົບຕ່ອງໂສ້ມູນຄ່າ, ແລະທ່າແຮງຂອງເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປ່ຽນຮູບແບບຂອງອຸດສາຫະກໍາໃນປະຈຸບັນ.