با هوش مصنوعی ، بنگاههای بازارهای سرمایه زمان کمتری را برای کلاهبرداری داده و زمان بیشتری برای خدمت به مشتریان می گذرانند

بنگاه های نهادی به شدت در فناوری سرمایه گذاری می کنند که به کارمندان کمک می کند تا به سرعت اطلاعات را پردازش کرده و بینش را با مشتریان به اشتراک بگذارند. طی یک دهه گذشته ، این شرکت ها و شرکت های FinTech با ارائه خدمات مالی مشتری محور از طریق روشهای نوآورانه ، برای سهم بازار رقابت کرده اند. در نتیجه ، سازمانهایی که قبلاً کمتر علاقه مند به استفاده کامل از هوش مصنوعی (AI) و راه حل های یادگیری ماشین بودند ، در حال تجدید نظر در رویکرد خود به داده ها و تجزیه و تحلیل ها ، تسریع در پذیرش AI و تقویت مشارکت های فناوری خود هستند.

متأسفانه ، یافتن و پردازش داده ها برای سازمان های بازارهای سرمایه یک چالش است.

• 46 ٪ از مدیران مالی می گویند که آنها و تیم های آنها قادر به انجام کامل مسئولیت های خود نیستند. 1
• 49 ٪ می گویند که این به دلیل "فرآیندهای دستی و وقت گیر است. 1
• 21 ٪ این موضوع را به "عدم توانایی دسترسی به داده های مورد نیاز به راحتی" نسبت می دهد. 1

ارائه دهندگان خدمات مالی می توانند از اجرای AI در بسیاری از فرآیندها برای تسخیر این چالش ها با اتوماسیون استفاده کنند.

یافتن اطلاعات مربوطه در دوران داده های بزرگ

داده های بزرگ شرکت های بازارهای سرمایه را قادر می سازد تا به کارمندان کمک کنند تا از طرف مشتری تصمیمات مالی بهتری بگیرند. اما یافتن نقاط داده مربوطه در صدها سند وقت گیر است ، زیرا این داده های بدون ساختار است و در قالب هایی ساکن است که تجزیه و تحلیل با استفاده از ابزارهای سنتی تجزیه و تحلیل دشوار است.

تصمیم گیری مالی سالم توسط آخرین گزارش های مربوط به بخش های بازار و داده های مشتری اطلاع داده می شود. با استفاده از ابزارهای دارای هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) ، کارکنان می توانند با استفاده از AI برای تشخیص الگوهای در میلیون ها سند ، به سرعت بینش در داده های بدون ساختار پیدا کنند. این رویکرد همچنین می تواند بینش های معنی دار را که ممکن است قبلاً بدون توجه به آن رفته باشد ، سطح کند.

NLP شرکت Fintech Equbot و ETF را به گروه AIEQ ، اولین سهام عدالت AI در جهان (صندوق مبادله ای) تبدیل کرد. AIEQ هر روز داده ها را در مورد بیش از 6000 شرکت آمریکایی جمع آوری و تجزیه می کند ، از جمله داده های بدون ساختار ذخیره شده در قالب هایی که برای تحلیلگران برای بازرسی سریع برای تحلیلگران دشوار است. این شامل پست هایی در وبلاگ ها و رسانه های اجتماعی است ، مانند مواردی که قیمت سهام GameStop را در اوایل سال 2021 فروشگاه بازی های ویدیویی را بالا می برد.

تنظیم مقررات

متخصصان ریسک و انطباق در چنین صنعت به شدت تنظیم شده ، باید با تغییراتی که بر سرمایه گذاری های آنها در زمان واقعی تأثیر می گذارد ، سازگار شوند. اما سرعت تغییر ، حفظ انطباق را به چالش می کشد.

موسسات مالی می توانند با استفاده از اتوماسیون پردازش اسناد برای اعلامیه های نظارتی ، مقالات مشاوره ، بیانیه های سیاست و موارد دیگر ، از هوش مصنوعی استفاده کنند. کارمندان می توانند بسته به ویژگی های خاص ، از راه حل های هوش مصنوعی برای اسکن این اسناد و تولید یک دیدگاه تلفیقی از قوانین قابل اجرا برای شرکت خود استفاده کنند.

فرصت های سمت خرید

در سمت خرید بازارهای سرمایه ، سازمان ها می توانند خدمات مالی هوش مصنوعی را در جریان کار تحقیقاتی ادغام کنند ، با استفاده از راه حل برای کمک به اسکن فرصت های سرمایه گذاری ، تجزیه و تحلیل تحقیقات و گزارش های سمت فروش ، پردازش اطلاعات محرمانه مشتری و شناسایی بینش مشتری عملی. از آنجا ، تحلیلگران می توانند هنگام تهیه تحقیقات برای مدیران نمونه کارها ، پیشنهاد استراتژی های سرمایه گذاری و ساده سازی جلسات و بررسی های سه ماهه ، از توصیه های هوش مصنوعی استفاده کنند. شرکت ها همچنین می توانند از هوش مصنوعی برای پیش بینی نیازها و رفتارهای مشتریان خود استفاده کنند و از آن بینش ها برای ارائه تجربیات خودکار مشتری مشتری محور مشتری استفاده کنند.

فرصت های سمت فروش

برای کمک به نظارت بر بازارها ، بنگاهها می توانند از هوش مصنوعی برای خودکارسازی ردیابی شرکتهای علاقه و فیدهای خبری مالی استفاده کنند. با الگوریتم های یادگیری ماشین ، تحلیلگران می توانند به داده های بدون ساختار یک سرمایه گذاری بالقوه - پیشینه بنیانگذاران ، کل پول جمع آوری شده و معاملات قدیمی - نگاه کنند و آن اطلاعات را برای سنجش ROI بالقوه یک فرصت ترکیب کنند. کارمندان همچنین می توانند با ایجاد لیستی از شرکتهای بالقوه سهام خصوصی برای همکاری با یا با تجزیه و تحلیل معاملات شرکت سهام خصوصی گذشته ، از هوش مصنوعی برای کمک به تولید ایده استفاده کنند. در سمت خرید ، تیم ها می توانند از هوش مصنوعی برای جمع آوری داده های مربوط به شرکت ها در مرحله تحقیق استفاده کنند. هوش مصنوعی حتی می تواند توسعه زمین را تقویت کند.

نتیجه

بنگاههای نهادی که در بازارهای سرمایه کار می کنند می توانند از هوش مصنوعی برای کسب اطلاعات بیشتر و ارائه تجربیات بهتر استفاده کنند. در حقیقت ، تا سال 2030 ، بانک ها و مدیران دارایی می توانند با وارد کردن فناوری های هوش مصنوعی در مدل های تجاری خود ، 1 تریلیون دلار پس انداز کنند. 2 اما برای پذیرفتن کامل مزایای هوش مصنوعی و استفاده بیشتر از سرمایه گذاری آنها ، شرکت ها باید تمام موارد استفاده سازمان را برای هوش مصنوعی در نظر بگیرند و به طور کامل راه حلی را تهیه کنند.