5 syytä, miksi AI Advisors ei ole avuksi kaupankäynnissä
Miksi luottaa Cryptonewsiin
Mainosilmoitus
Uskomme täydelliseen läpinäkyvyyteen. Osa sisällöstämme sisältää affiliate-linkkejä, ja voimme ansaita komissiota näiden kumppanuuksien kautta.
Moni on jo ehtinyt laittaa luottoa AI Advisors tyyppisten tekoälytyökalujen varaan erityisesti kaupankäynnin saralla.
Finanssisektori on ottanut nopeasti käyttöön tekoälyteknologiaa, erityisesti generatiivisia tekoälyä ja suuria kielimalleja (LLM), parantaakseen toiminnan ja asiakasvuorovaikutuksen eri näkökohtia.
Esimerkiksi pankit hyödyntävät tekoälyä automatisoidakseen manuaalisia prosesseja, tehostaakseen tietojen analysointia ja personoidakseen asiakasvuorovaikutusta, mikä parantaa toiminnan tehokkuutta ja asiakaskokemusta.
Lisäksi tekoälyä käytetään yhä enemmän valtavien tietomäärien analysointiin epäilyttävien toimintojen ja tapahtumamallien havaitsemiseksi.
Tekoälytekniikoita käytetään myös parantamaan asiakkaiden sitoutumista chatbottien, virtuaaliassistenttien ja suositusjärjestelmien avulla.
Suosituimmat tekoälyn käyttötapaukset rahoituslaitosten keskuudessa
NVIDIAn neljännen vuotuisen rahoituspalveluiden tekoälyn tilaraportin mukaan yli 91% rahoituspalveluyrityksistä joko arvioi tekoälyä tai käyttää sitä jo tuotannossa.
Raportti paljasti, että 37% vastaajista osoitti kiinnostusta tekoälyyn perustuvien AI Advisor -työkalujen käyttämiseen raporttien luomisessa, synteesissä ja investointitutkimuksessa toistuvan manuaalisen työn vähentämiseksi.
Asiakaskokemus ja sitoutuminen oli toinen kysytty käyttötapa 34 prosentin vastausprosentilla. Tekoälyn suosituimpia käyttökohteita olivat operaatiot, riskit ja vaatimustenmukaisuus sekä markkinointi.
Lisäksi rahoituslaitokset käyttävät tekoälyä automatisoidakseen manuaalisia prosesseja, tehostaakseen tietojen analysointia ja tiedottaakseen investointipäätöksistä, mikä parantaa toiminnan tehokkuutta.
Kaiken kaikkiaan kyselyn mukaan 97 prosenttia yrityksistä aikoo investoida enemmän tekoälyteknologioihin lähitulevaisuudessa.
Tekoälyn rajoitukset kaupankäynnissä
Jotkut kauppiaat ovat äskettäin kääntyneet tekoälyn puoleen hinta-analyysin ja ennusteiden saamiseksi.
Finbold, talousuutisten ja analyysien alusta, on käyttänyt aktiivisesti tekoälyä tarjotakseen hintaennusteita eri omaisuuserien, mukaan lukien kryptovaluuttojen, osalta.
Media tarjoaa päivittäistä ja viikoittaista hinta-analyysiä parhaista kryptovaluutoista käyttämällä suosittuja tekoälymalleja, kuten ChatGPT.
Vaikka AI Advisors tarjoavat tiettyjä etuja, kauppiaiden on oltava varovaisia myös niiden rajoitustensa suhteen, mukaan lukien mahdolliset ongelmat, kuten ylisovitus, sopeutumiskyvyttömyys uusiin markkinaolosuhteisiin ja rahoitusmarkkinoiden luontainen arvaamattomuus.
Näitä välineitä olisi pidettävä ihmisten päätöksentekoa täydentävinä eikä korvaavina. Tässä on viisi syytä, miksi täysi luotto tekoälyyn kaupankäynnissä ei ehkä ole hyvä päätös.
1. Emotionaalisen älykkyyden puute
Tekoäly on erinomainen apu suurten tietomäärien käsittelyssä ja suurien kauppojen tekemisessä.
Siitä puuttuu kuitenkin ihmiskauppiaiden pöytään tuoma tunneäly, joka sisältää ymmärryksen markkinoiden tunteista ja eettisistä näkökohdista, joita koneet eivät voi toistaa.
Viimeaikaiset tutkimukset ovat paljastaneet, että AI Advisors työkalut kamppailevat usein tunteiden ilmaisujen kontekstin ja hienouksien ymmärtämisen kanssa.
Itse asiassa tästä syystä terapian tai terveydenhuollon kaltaisilla aloilla, joilla emotionaalinen ymmärrys on ratkaisevan tärkeää, tekoälyn rajallisuudet voivat olla jyrkkiä.
Tekoäly tarjoaa huomattavia etuja käsittelynopeudessa ja suurten tietokokonaisuuksien käsittelyssä, mutta sen tunneälyn puute asettaa merkittäviä haasteita erityisesti aloilla, jotka vaativat ihmisten välisiä yhteyttä ja emotionaalista vuorovaikutusta.
2. Liiallinen luottaminen historiallisiin tietoihin
AI Advisors -tekoälyjärjestelmät riippuvat ensisijaisesti historiallisista tiedoista tehdäkseen ennusteita ja päätöksiä.
Tämä voi olla ongelmallista ennennäkemättömien markkinatapahtumien aikana, kuten sellaisissa, joihin vaikuttaa FTX:n tai Binancen kaltaisissa tapauksissa havaittu säännösten puute.
Lisäksi historialliset tiedot eivät välttämättä aina edusta nykyisiä tai tulevia olosuhteita.
Muutoksia trendeissä, kuluttajien käyttäytymisessä, markkinoiden dynamiikassa tai sääntely-ympäristöissä ei ehkä saada talteen, jos tiedot ovat vanhentuneita, jolloin tekoälyjärjestelmät tekevät ennusteita skenaarioiden perusteella, joita ei enää ole.
3. Rajoitettu joustavuus ja mukautumiskyky
Toisin kuin ihmiset, AI Advisors -järjestelmät ovat luonteeltaan jäykkiä, eivätkä ne välttämättä mukaudu nopeasti äkillisiin markkinamuutoksiin.
Nämä järjestelmät toimivat ennalta määritettyjen algoritmien ja parametrien rajoissa.
Ne ovat erinomaisia ympäristöissä, jotka ovat samankaltaisia kuin ne, joihin ne on koulutettu, mutta ne kamppailevat olosuhteiden muuttuessa odottamatta.
Teknologisen ja taloudellisen muutoksen vauhti ylittää usein tekoälyjärjestelmien mukautumiskyvyn, mikä korostaa ratkaisevaa aluetta, jolla inhimillinen valvonta on edelleen ylivoimaista.
4. Eettiset ja puolueelliset huolenaiheet
AI Advisors voivat myös ilmaista harhaanjohtavuutta niiden tietojen perusteella, joihin ne on koulutettu, mikä johtaa eettisiin huolenaiheisiin päätöksentekoprosesseissa.
Jos tiedot, joihin ne on koulutettu, sisältävät harhoja, tekoälyn tulokset heijastavat todennäköisesti näitä harhoja, mikä voi johtaa epäreiluihin tai ennakkoluulollisiin päätöksiin.
Nämä harhat voivat vaikuttaa kaikkeen kaupankäyntistrategioista asiakasvuorovaikutukseen, mikä edellyttää valppautta tekoälyn hallintaan ja vankkaa ihmisen valvontajärjestelmää.
5. Riippuvuus teknologiasta
Voimakas riippuvuus AI Advisros -teknologioista tuo riskejä, kuten järjestelmävikoja tai kyberhyökkäyksiä, jotka voivat häiritä kaupankäyntiä.
On olemassa useita merkittäviä tapauksia, jotka osoittavat, kuinka teknologian epäonnistumiset ovat merkittävästi vaikuttaneet kauppaan.
Vuonna 2012 kaupankäyntialgoritmien virheellisestä käyttöönotosta johtuva ohjelmistohäiriö johti Knight Capitalin 440 miljoonan dollarin tappioihin. Ongelma johti siihen, että markkinoille lähetettiin muutamassa minuutissa valtava määrä tahattomia tilauksia.
Samoin vuonna 2013 NASDAQ koki merkittävän häiriön, joka johtui ohjelmistovirheestä, joka pysäytti kaupankäynnin kolmeksi tunniksi.
Nämä tapaukset osoittavat vankan ja luotettavan teknologian kriittisen merkityksen kaupankäyntiympäristöissä sekä liiallisen teknologiasta riippuvuuden riskin.
Yhteenveto
AI Advisors -teknologioita, erityisesti generatiivisia tekoälyä ja LLM:itä, käytetään laajasti rahoitusalalla manuaalisten prosessien automatisoimiseen, data-analyysin tehostamiseen ja asiakasvuorovaikutusten personointiin.
Viime aikoina jotkut kauppiaat ovat kääntyneet tekoälyn puoleen hinta-analyyseissä ja -ennusteissa.
Vaikka tekoäly tarjoaa monia etuja kaupankäynnissä, kuten parannetut tietojenkäsittelyominaisuudet ja kyky tehdä suuria kauppoja, siihen liittyy myös tiettyjä riskejä, kuten liiallinen historiatietoihin luottaminen, tunneälyn puute ja mahdolliset eettiset ongelmat.
Rahoitussektorin riippuvuus teknologiasta tuo mukanaan myös riskejä järjestelmävioista ja kyberhyökkäyksistä, joilla voi olla vakavia vaikutuksia kaupankäyntiin ja markkinoiden vakauteen.
Lue myös nämä
in numbers
