چگونه تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی می تواند امور مالی و تجارت رمزنگاری را تغییر دهد

آخرین به روز رسانی: ۹ شهریور ۱۴۰۲

۰ 2,003 خواندن این مطلب 5 دقیقه زمان میبرد

چگونه تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی می تواند امور مالی و تجارت رمزنگاری را تغییر دهد

از ارائه پیش‌بینی‌های تجاری با کیفیت بالا، شناسایی تهدیدات بلادرنگ، تا اندازه‌گیری آنی احساسات بازار، ببینید هوش مصنوعی چگونه آینده مالی را تغییر می‌دهد.

همانطور که هوش مصنوعی (AI) و زیر مجموعه‌های مختلف آن (مانند یادگیری ماشینی (ML)) پیچیده‌تر و توسعه‌یافته‌تر می‌شوند، حضور هوش مصنوعی (AI) در بخش مالی به طور قابل توجهی افزایش یافته است.

بر اساس گزارش ۲۰۲۲ انویدیا، بیش از ۷۵ درصد از شرکت‌هایی که در بخش مالی فعالیت می‌کنند، از یادگیری ماشینی یا عمیق برای بهینه‌سازی عملیات داخلی خود استفاده می‌کنند.

علاوه بر این، این مطالعه نشان داد که در حال حاضر ۹۱ درصد از موسسات مالی با سرمایه گذاری های خود در هوش مصنوعی نتایج کلیدی کسب و کار خود را هدایت می کنند و بسیاری از شرکت های مورد بررسی معتقدند رشد سریع این فناوری مدل های پیش بینی دقیق تری تولید می کند. که مفید است.

بیش از ۳۰٪ از پاسخ دهندگان ادعا می کنند که استفاده از هوش مصنوعی و ML درآمد سالانه آنها را ۱۰٪ یا بیشتر افزایش داده است و بیش از ۲۵٪ از افراد مورد بررسی گفتند که هوش مصنوعی هزینه های سالانه کار آنها را ۱۰٪ یا بیشتر کاهش داده است.

بازتعریف پردازش داده ها

علیرغم روزهای اولیه نسبی، هوش مصنوعی در آستانه ایجاد تغییرات قابل توجهی در بخش مالی است، با پتانسیل مشابه با مدل های معاملاتی مبتنی بر کامپیوتر که توسط معامله گران وال استریت در دهه ۱۹۸۰ معرفی شد. من اینجا هستم.

جرون ون لانگ، بنیانگذار و تحلیلگر کانال یوتیوب بلاک چین امروزبه کوین تلگراف گفت:

هوش مصنوعی برای توسعه مدل‌های معاملاتی یادگیری ماشین، کشف تقلب در تراکنش‌ها و حتی تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده بلاک چین با دقت بسیار بالا استفاده می‌شود.

وی افزود: “علاوه بر این، ابزارهای مبتنی بر ML برای تجزیه و تحلیل ریسک وام گیرنده و ارزیابی اعتبار با استفاده از طیف گسترده ای از منابع داده مانند فعالیت رسانه های اجتماعی و رفتار آنلاین استفاده می شود.”

Van Lange خاطرنشان می‌کند که بیشتر صرافی‌های ارزهای دیجیتال داده‌های بی‌درنگ مرتبط با کتاب‌های سفارش خود را ارائه می‌کنند، بنابراین الگوریتم‌های ML می‌توانند این مجموعه داده‌های جامع را برای پیش‌بینی حرکات کوتاه‌مدت قیمت مطالعه کنند.

به طور مشابه، برای مبادله داده‌های مشتقات، این مدل‌ها می‌توانند اطلاعاتی مانند بهره باز، نرخ سرمایه و نسبت‌های گیرنده را بسیار سریع‌تر از انسان‌ها طبقه‌بندی و پردازش کنند، و به معامله‌گران اجازه می‌دهد تا انتخاب‌های سرمایه‌گذاری بهتری داشته باشند.

ون لانگ گفت: «این چیزی است که قبلاً هرگز ندیده‌ایم که برنامه‌ها برای خودشان فکر می‌کنند و ظرفیت تصمیم‌گیری خود را در پرواز بهبود می‌بخشند».

استانداردی جدید در امنیت داده ها

معرفی AI و ML ویژگی های امنیتی سیستم های بلاک چین را افزایش داده است.

پلتفرم مجهز به هوش مصنوعی می‌تواند به کاربران یک فید تهدید در زمان واقعی ارائه دهد و در عین حال بینش عملی در مورد کلاهبرداری‌ها، سوء استفاده‌ها و تهدیدهای مختلف به دست آورد.

در اوایل سال جاری، سیستم نظارتی فورتا دقایقی قبل از هک ۱۹۷ میلیون دلاری سرقت شده، حمله به پروتکل اویلر را شناسایی کرد.

آخرین: چگونه فناوری بلاک چین و dMRV می توانند به بازار تجارت کربن کمک کنند

فورتا توانست از قبل به اویلر اطلاع دهد، اما تیم پروتکل نتوانست به موقع پاسخ دهد.

به طور مشابه، ماژول تشخیص حمله فورتا موفقیت آمیز بود. پرچمی برافراشتن ۳.۳ میلیون دلار هک و وام فلش پلتفرم مالی غیرمتمرکز SushiSwap در ماه آوریل حمله کنند Yearn.finance بیش از ۱۱ میلیون دلار در مدت مشابه متحمل زیان شد.

در نتیجه قابلیت‌های تشخیص تهدید، فورتا از بازیگران برجسته صنعت مانند Coinbase Ventures، a16z، Blue Yard و Blockchain Capital بودجه دریافت کرده است.

حل مشکل پراکندگی نقدینگی

علیرغم رشد و بلوغ، بازار کریپتو همچنان با مشکلاتی در رابطه با عدم نقدینگی مواجه است، به خصوص در مقایسه با امور مالی سنتی.

احمد اسماعیل، مدیرعامل و یکی از بنیانگذاران FluidAI، یک پلتفرم تجمیع ارزهای دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی، به کوین تلگراف گفت که نقدینگی دارایی دیجیتال در حال حاضر توسط چند شرکت بزرگ کنار گذاشته شده است و گفته می شود بازار ناکارآمد است. او اضافه کرد:

حتی باثبات‌ترین ارزهای دیجیتال مانند BTC و ETH آسیب‌پذیر هستند. بازارهای ارزهای دیجیتال زمانی آسیب‌پذیر هستند که شرایط نوسانی را شاهد باشیم و به فعالان بازار اجازه می‌دهد تا به سرعت و با بهترین قیمت ممکن به وجوه دسترسی پیدا کنند. ما می توانیم نوعی تعادل را حفظ کنیم.»

وقتی از او پرسیده شد که هوش مصنوعی چگونه می‌تواند به حل این مشکلات کمک کند، گفت که تجمیع‌کنندگان، از جمله FluidAI، از فناوری برای پیش‌بینی قیمت‌های دفترچه سفارش دارایی‌های دیجیتال در زمان واقعی استفاده می‌کنند و بینش عمیق‌تری درباره جفت‌های معاملاتی مرتبط ارائه می‌دهند. FluidAI از روترهای سفارش هوشمند تقویت‌شده با هوش مصنوعی و موتورهای منطبق برای اتصال به صرافی‌های متمرکز و غیرمتمرکز برای تقویت ذخایر نقدینگی استفاده می‌کند.

علاوه بر این، اسماعیل گفت که پلتفرم شرکتش از الگوریتم‌های سفارشی‌سازی‌شده مانند قیمت میانگین وزنی حجمی، میانگین قیمت میانگین وزنی زمان، قیمت ورود و مشارکت در حجم برای به حداقل رساندن تأثیر منفی بر بازار و افزایش حجم سفارش‌های بزرگ استفاده می‌کند. جلوگیری از نشت اطلاعات در حین اجرا

تحلیل احساسات

در اقتصاد جهانی شده امروزی، تحلیل احساسات همچنان نقش بزرگی در صنایع مختلف، از جمله ارزهای دیجیتال، ایفا می کند.

هوش مصنوعی به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا احساسات مشتری را در زمان واقعی درک کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا تلاش‌های بازاریابی خود را مدیریت و شخصی‌سازی کنند.

مطالعه اخیر محققان دانشگاه کانادا وست نشان می دهد که ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند لحن یک جمله را به جای تشخیص ساده کلمات خاص در متن مشروح به عنوان مثبت یا منفی درک کنند. اشاره شده است که این امکان وجود دارد.

شرکت ها از این ابزارها به عنوان بخشی از یک استراتژی تجاری گسترده تر برای پیشی گرفتن از رقبا، جذب و حفظ مصرف کنندگان و انجام تحقیقات زنده برای سنجش علاقه مشتری به موضوعات خاص استفاده می کنند. همچنین می توانید وضعیت بازار را درک کنید.

در نهایت، این ابزارها مقیاس پذیر و مناسب برای شرکت هایی هستند که حجم زیادی از داده های بازخورد را مدیریت می کنند. با تجزیه و تحلیل این اطلاعات بازخورد، می‌توانید زمینه‌های بهبود را بررسی کنید، به مسائل سریع پاسخ دهید و تصمیمات آگاهانه برای بهبود رضایت مشتری بگیرید.

آینده امور مالی چه چیزی را رقم می زند؟

اگرچه فناوری‌های هوش مصنوعی و بلاک چین هنوز در مراحل ابتدایی خود هستند، اسماعیل معتقد است این نوآوری‌ها پتانسیل تکمیل یکدیگر و تغییر شکل درک ما از امور مالی جهانی را دارند.

فن‌آوری دفتر کل توزیع شده قابلیت‌های ذخیره‌سازی غیرقابل تغییر داده را با شفافیت و قابلیت ردیابی افزایش یافته ارائه می‌کند، در حالی که هوش مصنوعی مقادیر زیادی از داده‌های بلاک چین را برای ایجاد بینش‌های هوشمند و مدل‌های پیش‌بینی دقیق پردازش می‌کند. با ترکیب این دو، فعالان بازار می‌توانند تصمیمات آگاهانه بگیرند و معیارهای بازار سالم را حفظ کنند.

اسماعیل همچنین استدلال می‌کند که همه مؤسسات مالی بزرگ باید به دقت به استفاده از فناوری‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی، مدل‌های تولیدی و محاسبات لبه توجه کنند تا از رقبای خود جلوتر باشند.

مجله: نحوه محافظت از ارزهای دیجیتال در بازارهای ناپایدار: کارشناسان و کارشناسان بیت کوین بحث می کنند

Cerullo دیدگاه مشابهی دارد و معتقد است که استفاده از هوش مصنوعی در ساختارهای مالی موجود امروزی می‌تواند به سرمایه‌گذاران کمک کند تا بازدهی بهتری را حداقل برای برخی معاملات منتخب کسب کنند. من اینجا هستم. با این حال، ما اذعان کردیم که هوش مصنوعی یک عصای جادویی نیست که به طور خودکار بهره‌وری را افزایش دهد.