یادگیری ماشین در مدیریت مالی
یادگیری ماشین در مدیریت مالی برای شناسایی تقلب، خودکارسازی فعالیت‌های معاملاتی و ارائه خدمات مشاوره مالی به سرمایه‌گذاران استفاده می‌شوند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین از توانمندی‌های بسیاری در مدیریت مالی و حسابداری برخوردار هستند.
بکارگیری یادگیری ماشین یکی از زیرمجموعه‌های مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی است. بسیاری از سازمان‌ها برای بهبود روندهای حسابداری، تحلیل مالی، مدل‌سازی و موارد دیگر از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند. ملزومات مالی شرکت را با منابع رایگان ما باز کنید و در اولین ماژول هر دوره نگاهی انحصاری داشته باشید.
مدیران و فعالان عرصه‌های مالی جهت مدیریت و رویارویی با چالش‌های جدید، به استفاده از هوش مصنوعی روی آوردند. یادگیری ماشین، مدیران مالی و سازمان‌ها را قادر می‌سازد در دنیای رقابتی تجارت به موفقیت دست یابند. در این نوشتار کوشش بر آن است تا یادگیری ماشین در مدیریت مالی مفهوم‌سازی و تعریف شود.
مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در مدیریت مالی
یادگیری ماشینی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که از مدل‌های آماری برای پیش‌بینی استفاده می‌کند. در امور مالی، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای شناسایی تقلب، خودکارسازی فعالیت‌های معاملاتی و ارائه خدمات مشاوره مالی به سرمایه گذاران استفاده می‌شود.
روش‌های مختلفی وجود دارد که در آن یادگیری ماشین و دیگر اصول هوش مصنوعی (AI) در صنعت مالی به کار گرفته می‌شوند. یادگیری ماشینی می‌تواند میلیون‌ها مجموعه داده را در مدت کوتاهی تجزیه و تحلیل کند تا نتایج را بدون برنامه‌ریزی صریح بهبود بخشد.
هنگامی که حجم زیادی از داده به سیستم وارد می‌شود، یادگیری ماشین در ترسیم بینش و پیش بینی دقیق تر است. به عنوان مثال، صنعت خدمات مالی تمایل به مواجهه با حجم عظیمی از داده‌های مربوط به تراکنش‌های روزانه، صورت‌حساب‌ها، پرداخت‌ها، فروشندگان و مشتریان دارد که برای یادگیری ماشینی عالی هستند.
کاربردهای یادگیری ماشین در مدیریت مالی
یادگیری ماشینی در امور مالی در حال حاضر جنبه کلیدی چندین خدمات و برنامه‌های مالی از جمله مدیریت دارایی ها، ارزیابی سطوح ریسک، محاسبه امتیازات اعتباری و حتی تایید وام‌ها در نظر گرفته می‌شود. یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از علم داده است که توانایی یادگیری و بهبود تجربه را بدون برنامه ریزی فراهم می‌کند.
به عنوان یک کاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی بر توسعه سیستم‌هایی تمرکز می‌کند که می‌توانند به مجموعه‌ای از داده‌ها دسترسی داشته باشند و سیستم به طور خودکار پارامترهای خود را برای بهبود تجربیات تنظیم می‌کند. سیستم‌های کامپیوتری عملیات‌ها را در پس‌زمینه اجرا می‌کنند و بر اساس نحوه آموزش، نتایج را به‌طور خودکار تولید می‌کنند.
امروزه، بسیاری از شرکت‌های پیشرو فین‌تک و خدمات مالی، یادگیری ماشینی را در عملیات خود گنجانده‌اند که در نتیجه فرآیندی بهتر، مدیریت ریسک و بهینه‌سازی پرتفوی را به همراه دارد. برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در امور مالی عبارتند از:
معاملات الگوریتمی
تجارت الگوریتمی به استفاده از الگوریتم‌ها برای تصمیم گیری بهتر در تجارت اشاره دارد. معمولاً معامله‌گران مدل‌های ریاضی می‌سازند که اخبار تجاری و فعالیت‌های تجاری را در زمان واقعی نظارت می‌کنند تا هر عاملی را که می‌تواند قیمت‌های اوراق بهادار را مجبور به افزایش یا کاهش کند، شناسایی کند. این مدل با مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های از پیش تعیین شده در مورد پارامترهای مختلف – مانند زمان، قیمت، مقدار و عوامل دیگر – برای انجام معاملات بدون دخالت فعال معامله گر ارائه می‌شود.
برخلاف معامله‌گران انسانی، معاملات الگوریتمی می‌توانند به طور همزمان حجم زیادی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و روزانه هزاران معامله انجام دهند. یادگیری ماشینی تصمیمات تجاری سریعی می‌گیرد که به معامله گران انسانی برتری نسبت به میانگین بازار می‌دهد.
همچنین، معاملات الگوریتمی تصمیمات معاملاتی را بر اساس احساسات نمی گیرد، که این یک محدودیت رایج در میان معامله گران انسانی است که ممکن است قضاوت آنها تحت تأثیر احساسات یا آرزوهای شخصی باشد. روش معاملاتی بیشتر توسط مدیران صندوق‌های تامینی و موسسات مالی برای خودکارسازی فعالیت‌های معاملاتی استفاده می‌شود.
کشف و پیشگیری از تقلب
کلاهبرداری یک مشکل بزرگ برای موسسات بانکی و شرکت‌های خدمات مالی است و سالانه میلیاردها دلار زیان وارد می‌کند. معمولاً، شرکت‌های مالی مقدار زیادی از داده‌های خود را به صورت آنلاین ذخیره می‌کنند و خطر نقض امنیت را افزایش می‌دهد . با پیشرفت روزافزون تکنولوژی، کلاهبرداری در صنعت مالی اکنون به عنوان یک تهدید بزرگ برای داده‌های با ارزش است.
سیستم‌های تشخیص تقلب در گذشته بر اساس مجموعه‌ای از قوانین طراحی می‌شدند که کلاهبرداران مدرن به راحتی می‌توانستند از آنها عبور کنند. بنابراین، اکثر شرکت‌ها امروزه از یادگیری ماشینی برای شناسایی و مبارزه با تراکنش‌های مالی تقلبی استفاده می‌کنند. یادگیری ماشینی با اسکن مجموعه داده‌های بزرگ برای شناسایی فعالیت‌ها یا ناهنجاری‌های منحصربه فرد و علامت‌گذاری آنها برای بررسی بیشتر توسط تیم‌های امنیتی کار می‌کند.
این کار با مقایسه تراکنش با سایر نقاط داده – مانند سابقه حساب مشتری، آدرس IP، مکان و غیره – برای تعیین اینکه آیا تراکنش پرچم‌گذاری شده با رفتار صاحب حساب موازی است یا خیر، کار می‌کند. سپس سیستم بسته به ماهیت تراکنش می‌تواند به طور خودکار برداشت یا خرید را رد کند تا زمانی که یک انسان تصمیم بگیرد.
مدیریت پورتفوی
Robo-advisors برنامه‌های کاربردی آنلاینی هستند که با استفاده از یادگیری ماشین ساخته می‌شوند و به سرمایه‌گذاران مشاوره مالی خودکار ارائه می‌کنند. برنامه‌ها از الگوریتم هایی برای ایجاد یک سبد مالی با توجه به اهداف سرمایه گذار و تحمل ریسک آنها استفاده می‌کنند .
مشاوران Robo به حداقل حساب‌های پایین نیاز دارند و معمولاً ارزان تر از مدیران پورتفولیوی انسانی هستند. هنگام استفاده از مشاوران روبو، سرمایه گذاران موظفند هدف سرمایه گذاری یا پس انداز خود را وارد سیستم کنند و سیستم به طور خودکار بهترین فرصت‌های سرمایه گذاری را با بالاترین بازده تعیین می‌کند.
برای مثال، سرمایه‌گذاری ۳۰ ساله با هدف پس‌انداز ۵۰۰۰۰۰ دلاری تا زمان بازنشستگی، می‌تواند این اهداف را وارد برنامه کند. سپس این برنامه سرمایه‌گذاری‌ها را در ابزارهای مالی مختلف و طبقات دارایی – مانند سهام، اوراق قرضه، املاک و غیره- برای دستیابی به اهداف بلندمدت سرمایه‌گذار پخش می‌کند. این برنامه اهداف سرمایه گذار را با توجه به روندهای بازار در زمان واقعی بهینه می‌کند تا بهترین استراتژی تنوع را پیدا کند.
پذیره‌نویسی وام
در صنعت بانکداری و بیمه، شرکت‌ها به میلیون‌ها داده مصرف‌کننده دسترسی دارند. با استفاده از آنها می‌توان یادگیری ماشینی را آموزش داد تا فرآیند پذیره‌نویسی را ساده‌تر کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند تصمیمات سریعی در مورد تعهد و امتیازدهی اعتبار بگیرند و شرکت‌ها را هم در زمان و هم در منابع مالی که توسط انسان‌ها استفاده می‌شود، صرفه‌جویی کنند.
دانشمندان داده می‌توانند الگوریتم‌هایی را در مورد چگونگی تجزیه و تحلیل میلیون‌ها داده مصرف‌کننده برای مطابقت با سوابق داده‌ها، جستجوی استثناهای منحصربه‌فرد، و تصمیم‌گیری در مورد واجد شرایط بودن یک مصرف‌کننده برای وام یا بیمه، آموزش دهند.
به عنوان مثال، الگوریتم را می‌توان در مورد نحوه تجزیه و تحلیل داده‌های مصرف کننده، مانند سن، درآمد، شغل، و رفتار اعتباری مصرف کننده – سابقه نکول، در صورت پرداخت وام، سابقه سلب حق اقامه، و غیره آموزش داد تا بتواند هر نتیجه‌ای را که ممکن است تعیین کند آیا مصرف کننده واجد شرایط وام یا بیمه نامه است را شناسایی کنید.
سخن پایانی از یادگیری ماشین در مدیریت مالی
یادگیری ماشین در مدیریت مالی رویکرد آینده اداره امور مالی و حسابداری است. از این رو آمادگی جهت همگام شدن با این تغییرات از اهمیت بالایی برخوردار است. بسیاری از فعالان صنعت مالی از هوش مصنوعی و ابزارهای هوشمند استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین مزایای زیادی از جمله صرفه اقتصادی بهتر، صرفه جویی در زمان، نیاز کمتر به نیروی کار و رقابت بیشتر را فراهم می‌آورد.
کاربردهای یادگیری ماشین در مدیریت مالی شامل پاسخگویی بهتر به مشتریان، رفتارشناسی کاربران و ارزیابی ریسک است. همچنین در تشخیص هویت، نوآوری‌های جدید مالی مانند رمزارزها نیز کاربرد دارد. مدیریت مالی مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین با هدف اتوماسیون کردن فعالیت‌های تجاری مدیران و صاحبان کسب و کارها فعالیت خود در بخش صنعت را اغاز کرد. اکنون کسب کارهای سنتی مجبور به استفاده از نوآوری‌های جدید مالی جهت رقابت‌پذیری در بازار جهانی هستند.
منبع: قوامی، محبوبه. (۱۴۰۳). هوش مصنوعی در سازمان. نشر پارس‌مدیر.
