Finans bir süredir yapay zekâ kullaniyor ancak şimdi teknolojinin rolü hızla gelişiyor. İşte finans alanında yapay zeka kullanımı için bilmeniz gereken 10 şey;
Finans alanında yapay zeka yeni değil
Finans sektörü onlarca yıl önce akıllı algoritmalar kullanmaya başladı; 1980’lere kadar. Bu aşamada, seçenekler fiyatlandırma gibi alanlarda tahminler yaparak istatistiksel ve matematiksel hesaplamalar yaptılar. Ancak değişen, artık çok daha fazla veriye ve daha fazla bilgi işlem gücüne sahip olduğumuzdur. Bu, insanların tanımak için çok zor veya pahalı (insan gücü açısından) bulacağı ince kalıpları ve dakika değişikliklerini ortaya çıkarmak için algoritmaları eğitmek için kullanılabilir. Bir bilgisayar aynı anda 100 pazarda bir modelde işlem yapabilir veya verileri çok hızlı bir şekilde analiz edebilir ve her birkaç saniyede bir kararlar verebilir ve yeni bilgiler geldiğinde tekrar güncellenir.
AI çoğunlukla insanın karar alma sürecini arttırır; onun yerini almaz
Saniyede binlerce anlaşma yapmak için nispeten basit modellerin kullanıldığı çok yüksek frekanslı ticaret gibi alanlar dışında, şu anda AI’nın ana rolü, finans profesyonellerinin çok daha iyi kararlar vermesine yardımcı olabilecek daha fazla bilgi sağlamaktır. Algoritmalar, ne kadar akıllı olursa olsun, bireysel insanların eşleşemeyeceği bir ölçekte büyük miktarda veri işleyebilir. Ancak piyasalar ve insan davranışları ile aynı derinlemesine anlayışa sahip değiller: bu yüzden her ikisine de ihtiyaç vardır.
AI ticaret kararlarında duyguları kaldırmaya yardımcı olabilir
Algoritmik ticaret, ani piyasa hareketlerine veya insanları korkutacak veya heyecanlandırabilecek herhangi bir şeye karşı duygusal tepkileri ortadan kaldıran bir dizi kural oluşturur. Kendinizi ticaret yapmak için sadece doğru fırsat kendini gösterdiğinde disipline sokmanın bir yolu olabilir. Örneğin, bazı algoritmalar ‘momentum’ olarak bilinen şeyi takas eder. Güçlü piyasa hareketlerini tanımlarlar ve daha sonra ‘dalga’ kırılmasının biraz zaman alacağını düşünürler. Bu, doğru pozisyonu alabilecekleri ve başka bir matematiksel gösterge dalganın aşağı inmek üzere olduğunu işaret edene kadar bekleyebilecekleri anlamına gelir.
Yeni ve şaşırtıcı veri kaynakları devreye giriyor
Örneğin, sosyal medyadaki hisse senetleri ve hisse senedi fiyatları arasında ilişkiler (zayıf olsa bile) olabileceğini fark ettikleri için, veri edinmenin getirisi finansal alanın ötesine genişlemektedir. Algoritmalar, pazarların gidebileceği yönleri gösterebilen farklı veri kümelerindeki kalıpları ve korelasyonları tespit etmek için kullanılabilir. Bu göstergeler daha sonra bunları piyasada yaşayan insanlara potansiyel ticaret seçenekleri sunmak için kullanılır.
Geleneksel olmayan tedarikçilerden yeni yapay zeka destekli hizmetler ortaya çıkıyor
2008-9 yılındaki mali çöküşün ardından, İngiltere düzenleyicisine, Finansal Davranış Otoritesi (FCA), Londra Şehri’ni rekabetçi hale getirmek için yeni bir brifing verildi. FCA bunu çeşitli yeni girişimlerle çalışmak ve farklı işlem türlerine izin vermek için bir lisans olarak yorumladı. Sonuç olarak, birçok şirket, eşler arası krediler gibi geleneksel bankacılık uygulamalarının dışındaki alanlarda yapay zeka ile denemeler yapmaktadır.
Para bireylere ve küçük işletmelere sunulmaktadır
Risk genellikle asimetrik bilgiye dayanır. Örneğin, bir kişi kredi başvurusunda bulunursa, geliri ve geri ödeme iradesine sahip olduğundan emin olabilir. Ancak banka aynı bilgi ve kesinlike sahip değildir, bu nedenle genç yetişkinler ve bir ülkeye yeni giren insanlar kötü riskler olarak değerlendirilir ve yüksek faiz oranları sunar. Bununla birlikte, AI, çeşitli insan türleri için modeller oluşturmak, borç almak, ödünç vermek ve riski ölçmek için fırsatlar yaratarak verileri daha iyi koşullarda daha fazla insana ulaştırabilmek için verileri kullanabilir ve analiz edebilir.
Kişisel verilerin kullanımı sorunlu olmaya devam etmektedir
Büyük bir sigorta şirketi, kişilik profillerini oluşturmak için araç sahiplerinin sosyal medya yayınlarını analiz etmek ve bu bilgileri sigortalarının fiyatını belirlemek için kullanmak için AI kullanmayı planlamak zorunda kaldı. Teoride, plan, örneğin yalnızca yaşlarına göre yüksek primler ödeyen vicdani genç sürücülere yardımcı olabilirdi. Bununla birlikte, sosyal medyayı bu şekilde kullanmak gizlilik kurallarını da ihlal etti. Şirketler verileri nasıl kullandıklarını dikkatlice düşünmelidir.
Algoritmalar hızlıdır – ancak bazen çok hızlıdır
Algoritmaların hesaplama yapma hızında da sorunlar olabilir. Flaş çökmelerine yol açan fiyatlardaki yıkıcı değişiklikler o kadar hızlı gerçekleşebilir ki, insan müdahalesi çok geç olabilir.
Algoritmalar, olağandışı bir şey olursa ne yapacağını bilmiyor
Algoritmalar çok büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. Yine de, bu verilerin dışında olan şeyler olabilir. En iyi ihtimalle, algoritma etkili bir şekilde ‘Bu konuda ne yapacağımı bilmiyorum’; en kötüsü, hiçbir delile dayanmadan güvenle bir tahmin yapar – ve bu felaket olabilir
Daha fazlasını bilmemiz gerekiyor
Algoritmaların olağandışı olaylarla nasıl başa çıkabileceğini anlamamız gerekir. AI sistemleri modeller oluşturarak ve geçmiş verilere dayalı tahminler yaparak çalışır. Finans gibi karmaşık sistemlerin ortaya çıkan dinamiklerini mutlaka anlamazlar. Bu yüzden sektördeki insanlar hala yavaş bir şekilde ve özellikle finansal ticarette risk yönetimi sistemlerinin yerleşik olmasını sağlamaya çalışıyorlar. Bu alanda şu anda nispeten az düzenleme ve çok fazla yenilik var. Heyecan verici, ama er ya da geç düzenleyicilerin müdahale etmeleri ve stok almaları, yeni risklerin ne olduğunu anlamaları ve bunları hafifletmek için düzenleme yapmaları gerekecek.
AI konusundaki diğer yazılarıma ulaşmak için https://blog.bariskanlica.com/category/ai-and-machine-learning/
Size bu alanda yardım edecek olan firma için https://mawens.com/about-mawens-dynamics-365-partner/