더 나은 비즈니스 핵심 의사결정을 위해 의사결정 인텔리전스를 활용하는 방법

인공지능 기술은 투자자가 위험을 크게 줄이고 수익을 극대화하는 데 도움이 됩니다.

인공지능이 금융의 미래를 혁신하고 있습니다. 지난해 금융기관은 인공지능에 101억 달러 이상을 투자했다. 인공지능이 금융에서 역할을 수행하는 여러 가지 방법 중 하나는 투자자 경험을 개선하는 데 도움을 주는 것입니다.

현대 투자자의 거래 경험은 이전 투자자의 거래 경험보다 훨씬 더 원활합니다. 인터넷의 발명 덕분에 거래부터 종합 보고서 다운로드까지 거의 즉시 완료될 수 있습니다. 이전에는 몇 주가 걸렸던 작업이 이제는 몇 분 밖에 걸리지 않습니다. 이는 확실히 차세대 젊은 투자자들에게 격려가 되었습니다. 이는 인공지능이 금융 산업을 변화시키는 다양한 방법 중 하나일 뿐입니다.

그러나 혁신은 멈추지 않으므로 현대 투자 환경은 계속해서 변화하고 있습니다(이번에는 인공 지능 도입). 그럼에도 불구하고 AI 전체는 아직 사양이나 보편적인 표준이 없는 초기 단계의 기술입니다. AI 및 AI 데이터를 구현하면 현대 거래 세계에 실제로 어떤 이점이 있을까요? 이 기사에서 우리는

전통적 접근 방식의 문제점

시장이 끊임없이 변화하고 있기 때문에 많은 전문 분석가들이 시장 공부를 통해 경력을 쌓으세요. 분석가는 이러한 추세를 분석, 식별 및 예측함으로써 고객이 위험을 최소화하면서 높은 수익을 누릴 수 있도록 도울 수 있습니다. 그런 점에서 인공지능은 투자자들에게 큰 도움이 된다. 어느 정도 가격은 대중의 상호 작용과 자산 가치에 대한 인식에 의해 부분적으로 결정됩니다. 인간 분석가는 이러한 감정적 반응을 주식 예측에 통합하고 이를 추세 데이터와 결합하여 비교적 정확한 분석을 생성할 수 있습니다. 그러나 이러한 계산을 수행하는 데는 시간이 많이 걸릴 수 있으며 인간은 오류가 발생하기 쉽기 때문에 항상 정확하지는 않습니다. 불행하게도 동일한 추세라도 분석가에 따라 다르게 해석될 수 있습니다.

현대적인 방법

현대 분석가들은 펜과 종이를 사용하여 모든 계산을 수행하지 않고 다양한 도구를 활용합니다. 분석가와 투자자가 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 수집할 수 있도록 돕기 위해 설계된 다양한 소프트웨어 솔루션이 있습니다. 이러한 프로그램은 종종 꺾은선형 차트나 촛대형 차트 등 다양한 방법으로 데이터를 표시할 수 있어 데이터 작업을 더 쉽게 해줍니다. 하지만 소프트웨어 솔루션을 사용하더라도 데이터를 수동으로 분석하는 데는 여전히 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 이것이 바로 많은 기업들이 AI 데이터를 투자 전략에 적용하기 시작한 이유입니다.

로보어드바이저의 등장

수년 동안 많은 금융 전문가들이 조기 투자를 주장해 왔지만 실제로 투자를 시작하려면 많은 노력이 필요합니다. 온라인 브로커를 통해 주식 및 기타 자산을 구매할 수 있게 된 후에도 지속적인 수익을 얻으려면 여전히 주식 시장에 대한 어느 정도의 이해가 필요했습니다. 다행스럽게도 2008년에 최초의 로보어드바이저가 탄생했습니다.

로보어드바이저는 대중을 위한 투자를 단순화하는 독특한 서비스입니다. 개인 투자, 시장 분석, 활발한 거래 대신 사용자는 단순히 자금을 입금하고 기다릴 수 있습니다. 로보어드바이저는 AI 데이터 분석과 자동화를 활용해 거래를 완료하고 시장 변화에 대응하는 등 실제 투자 과정을 처리한다. 오늘날 소비자는 선택할 수 있는 로보어드바이저가 많아 거의 모든 사람이 쉽게 투자를 시작할 수 있습니다.

AI 데이터의 장단점

AI 데이터와 인간 데이터의 가장 큰 차이점은 AI 데이터에는 감정적인 요소가 부족하다는 것입니다. 어떤 경우에는 이것이 단점이 될 수 있습니다(특히 단기 거래의 경우). 예를 들어, 현재의 정치적 또는 PR 문제(및 그 결과)는 인간에 의해 감정 분석될 수 있습니다. 이러한 감정적 통찰력을 통해 대중의 인식을 예측에 통합하고 긍정적인 조정을 할 수 있습니다. AI 데이터는 전적으로 통계에 기반하고 감정을 고려하지 않기 때문에 로보어드바이저는 반응만 할 수 있을 뿐, 주주의 감정 반응을 바탕으로 긍정적인 선택을 할 수는 없다.

반면, AI 데이터에 전적으로 의존하는 시스템은 감정적인 결정을 내리지 않습니다. 경기 침체가 지속되면 인간은 투자를 재고하기 시작할 수 있지만 AI는 의사 결정을 위해 과거 데이터만 고려합니다. 모든 결정은 인간 분석가가 내린 결정보다 더 포괄적인 과거에 대한 포괄적인 분석에만 근거합니다.

소비자 접근성 향상

AI 데이터를 투자에 통합함으로써 얻을 수 있는 또 다른 이점은 고객 접근성 향상입니다. 조기에 투자하면 복리 혜택을 누릴 수 있지만 인간 컨설턴트가 부과하는 이자율과 수수료로 인해 고용이 비실용적일 수 있습니다. 로보어드바이저는 적은 비용으로 포트폴리오 관리 서비스를 제공할 수 있어 잠재적인 젊은 투자자들에게 보다 저렴한 가격으로 제공됩니다. 로보어드바이저의 평균 수익률(보통 11.7%~13.4%)은 다른 투자 옵션만큼 인상적이지는 않지만 제한된 수입으로 포트폴리오 구축을 시작하는 가장 쉬운 방법 중 하나를 제공합니다.

미래의 인공지능 데이터

기술은 아직 비교적 새로운 것일 수 있지만, 현대 인공지능이 앞으로도 계속 대중화될 것이라고 예상할 수 있는 이유가 있습니다. 인간 분석가를 완전히 대체할 수는 없지만 앞으로 시장에서 확실히 역할을 할 것입니다. 개인 재무 관리부터 시장 추적까지 광범위한 용도로 사용되며 기술이 발전함에 따라 옵션도 늘어날 것으로 예상됩니다.

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