Банки та інвестиційні компанії, як правило, співпрацюють з консалтинговими фірмами для дослідження та моніторингу подій, що впливають на фінансовий ринок. Інвестиційний аналіз для таких компаній – фундаментальна складова і головне завдання аналітиків, трейдерів, інвесторів і керуючих акціями.

Деякі трейдери, які не пов’язані з великими корпораціями, використовують платформи для самостійної торгівлі, управління своєю дослідницькою та торговельною діяльністю. Але дуже часто інвестори стикаються з неможливістю вивчення всього обсягу даних, поданих у формі новин, повідомлень в ЗМІ, фінансових показників минулих років і т.д. Для відстеження всього обсягу інформації та виявлення найбільш важливих трендів і значущих подій в прогресивних компаніях використовують можливості штучного інтелекту.

Успіх ШІ залежить від того, чи має компанія доступ до великих обсягів потрібних даних. Наприклад, компанія Google має доступ до величезної кількості даних, але їх алгоритми ML (machine learning) такі ж, як у всіх відомих постачальників технологій ШІ. Всі великі корпорації, так чи інакше, залишаються в плюсі, оскільки за допомогою дорогої в обслуговуванні технології ШІ вони отримують інформацію про транзакції по кредитних картах, моніторять соціальні мережі, новини і т.д. Таким чином за допомогою ШІ з величезної кількості фінансових новин трейдери і інвестиційні організації виділяють тенденції або взаємозв’язки, що не очевидні для звичайної людини, але важливі для їх сфери впливу.

Розробник ПЗ на базі AI для бізнес-процесів, американська компанія CognitiveScale, на підставі попереднього досвіду діяльності та існуючих тенденцій поділилася припущеннями про те, як можна застосовувати штучний інтелект у трейдингу і фінансових дослідженнях. За твердженням генерального менеджера по європейським операціям, Роберта Голладея (Robert Golladay), можливості ШІ найкраще проявляються в автоматизації інвестиційних досліджень і формуванні персоналізованих торгових пропозицій.

Автоматизація інвестиційних досліджень

Чому вона така важлива? Інвестиційні дослідження та аналіз ринку – вкрай значущі для торгівлі. Трейдери витрачають велику кількість часу на збір і аналіз фінансових подій і новин. У їх числі річні фінансові звіти компаній, інформація про доходи, презентації інвесторів, тенденції торгівлі, новини, повідомлення в соціальних мережах і прес-релізи.
Інструменти AI можна використовувати для скорочення часу на процес дослідження інвестицій, наприклад, шляхом автоматичного сканування джерел надходжень грошей. Машина виконує це завдання в таких обсягах, які неможливі для людини. Крім того, операційний час і витрати, пов’язані з проведенням такого дослідження людиною, призводять до зниження загальної прибутковості. ШІ також здатний виявити сприятливу торговельну можливість, яку трейдер не помітив би через масштабність всього завдання.

Персоналізована інформація про ринок

Існуючі торговельні платформи рідко персоналізовані, тому в порівнянні з інституційним інвестором (юридичною особою) приватний явно програє. В ідеалі дії фізичних і юридичних осіб на ринку повинні приводити приблизно до однаково масштабованого ROI (економічного ефекту), але так не відбувається.

Програмне забезпечення на базі ШІ допомагає банкам сформувати для трейдерів персоналізовані торгові пропозиції і дає можливість відстежити дії за попередніми операціями, ідентифікує операції з купівлі або продажу, які привели до фінансових втрат в минулому. Для кожного учасника процесу ШІ розробляє Profile-of-One з урахуванням їхніх торговельних переваг, внутрішніх даних банку та інформації з соціальних мереж. У потрібний момент система AI надає інформацію клієнту, наприклад, пропонує ордер на покупку акцій Amazon пояснюючи, чому зробила саме таку пропозицію.

 

Читайте також:

Основні кіберзагрози за версією компанії Avast у 2019 році

AI і обробка платежів: огляд існуючих програм, які визначають незаконні фінансові операції

Автор: Олена Семенчук


Коментарi