کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی و مدیریت ریسک‌های مالی
هوش مصنوعی به عنوان یک فیلد پویا در علوم کامپیوتر، کاربردهای فراوانی در صنایع و حوزه‌های مختلف دارد. یکی از حوزه‌هایی که هوش مصنوعی به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد، صنعت مالی است. بی‌تردید، پیش‌بینی و مدیریت ریسک‌های مالی از اهمیت بسزایی برخوردار است و همچنین بر اساس داده‌های زیاد و پیچیده انجام می‌شود. در ادامه به برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در پیش‌بینی و مدیریت ریسک‌های مالی پرداخته می‌شود.
یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در پیش‌بینی ریسک‌های مالی، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی است. با تحلیل داده‌های مالی گذشته، این الگوریتم‌ها قادر به پیش‌بینی روند ریسک‌های مالی هستند. به کمک الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی و درخت تصمیم‌گیری، می‌توان جهش‌ها و تغییرات ناگهانی در ریسک‌ها را پیش‌بینی کرد و برنامه درستی برای مدیریت آنها ایجاد کرد.
همچنین، هوش مصنوعی در تحلیل ترکیب داده‌های مالی و غیرمالی استفاده می‌شود. در پیش‌بینی ریسک‌های مالی، فقط تحلیل داده‌های مالی کافی نیست و نیاز به در نظر گرفتن عوامل خارجی نیز وجود دارد. برای مثال، در تحلیل ریسک‌های مالی در بورس، باید عوامل مثل نرخ بهره، قیمت سهام، اطلاعات شرکت‌ها و اطلاعات اقتصادی کلان را در کنار داده‌های مالی در نظر گرفت. با استفاده از هوش مصنوعی، این داده‌ها می‌توانند به صورت همزمان تحلیل شوند و پیش‌بینی دقیق‌تری از ریسک‌های مالی ارائه دهند.
هوش مصنوعی همچنین در تجزیه و تحلیل الگوهای تکراری و نامتقارن در داده‌های مالی مورد استفاده قرار می‌گیرد. با تحلیل الگوهای تکراری در داده‌های مالی، می‌توان کمبودها و نقاط ضعف سیستم ریسک مالی را شناسایی کرد. همچنین، تحلیل الگوهای نامتقارن می‌تواند تقلب و تلاش‌های غیرقانونی را در فعالیت‌های مالی شناسایی کند و به این ترتیب از ریسک‌های مالی پیشروی شرکت‌ها جلوگیری کند.
یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در مدیریت ریسک‌های مالی استفاده از روش‌های خودکارسازی است. با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های اطلاعات فازی، می‌توان مدل‌هایی را برای خودکارسازی دستورالعمل‌ها و روندهای مدیریت ریسک‌های مالی ایجاد کرد. این الگوریتم‌ها قادر به ارزیابی ریسک‌های مالی و اجرای خودکارا طبقه‌بندی و فیلترینگ می‌باشند.
هوش مصنوعی با امکان استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، تحلیل ترکیب داده‌های مالی و غیرمالی، تحلیل الگوهای تکراری و نامتقارن و استفاده از روش‌های خودکارسازی، به عنوان ابزاری کارآمد در پیش‌بینی و مدیریت ریسک‌های مالی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این استفاده از هوش مصنوعی در حوزه مالی می‌تواند به کاهش ریسک‌های مالی و افزایش سوددهی برای سازمان‌ها کمک کند.
منابع:
1. Acar, E.T., Genç, V. and Şahin, R., 2018. Predicting the risk futures using artificial intelligence. Procedia Computer Science, 131, pp.1117-1127.
2. Jang, W., Kim, J., Moon, H., Park, J. and Yoon, D., 2020. Application of artificial intelligence to predict bond credit default swap spreads. Sustainability, 12(7), p.2621.
3. Park, J., Ryu, D.H. and Ryu, Y.U., 2019. A novel stock trading model for quantitative investors based on LSTM recurrent neural networks coupled with relative strength index and moving average technical analyses. Expert Systems with Applications, 115, pp.97-109.
4. Xiong, W., Li, C., Bai, Y., Zhou, M., Chen, S. and Rong, W., 2020. Unsupervised credit risk analysis with missing data. Journal of Computational and Applied Mathematics, 364, p.112331.