اقتصاد شیراز

مقدمه

«هفت دهه پیش، زمانی که دانشمندان در دهه ۱۹۵۰ میلادی برای اولین بار ایده ماشین‌هایی را مطرح کردند که بتوانند مانند انسان فکر کنند، هوش مصنوعی بیشتر شبیه رویایی علمی-تخیلی به نظر می‌رسید تا واقعیتی عملی» . امروزه این رویا به یکی از قدرتمندترین فناوری‌های عصر مدرن تبدیل شده است که نه‌تنها زندگی روزمره ما را تغییر داده، بلکه در قلب بازارهای سرمایه جای گرفته و قواعد بازی را بازتعریف کرده است .

ورود هوش مصنوعی به بازارهای مالی به اوایل قرن بیست و یکم بازمی‌گردد، زمانی که مؤسسات مالی پیشرو شروع به استفاده از الگوریتم‌های اولیه برای تحلیل داده‌های بازار کردند . با پیشرفت سریع در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، کاربردهای این فناوری به‌تدریج گسترده‌تر شد و امروزه تقریباً هیچ حوز‌ه‌ای از صنعت مالی از تأثیر این فناوری در امان نمانده است .

هوش مصنوعی به‌عنوان سیستمی که قادر به انجام وظایف نیازمند هوش انسانی مانند یادگیری، حل مسئله و تصمیم‌گیری است، در انواع مختلفی دسته‌بندی می‌شود: هوش مصنوعی محدود (ANI) که برای وظایف خاص طراحی شده و بیشتر کاربردهای فعلی از این نوع هستند، هوش مصنوعی عمومی (AGI) که توانایی انجام هر وظیفه انسانی را دارد و هنوز در مرحله تحقیق است، و سوپرهوش مصنوعی (ASI) که فراتر از هوش انسانی است و صرفاً جنبه نظری دارد .

اهمیت بررسی نقش هوش مصنوعی در بازارهای مالی از آنجا ناشی می‌شود که این فناوری نه‌تنها کارایی و دقت را افزایش داده، بلکه چالش‌های جدیدی را نیز پیش روی نهادهای نظارتی، سرمایه‌گذاران و سیاست‌گذاران قرار داده است. این مقاله با هدف واکاوی ابعاد مختلف این تأثیرگذاری، ابتدا کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی را تشریح کرده، سپس فرصت‌ها و چالش‌های پیش رو را تحلیل می‌کند و در پایان، چشم‌انداز آینده را ترسیم می‌نماید.

۱. کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی

۱-۱. معاملات الگوریتمی و معاملات با فرکانس بالا

یکی از برجسته‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی، معاملات الگوریتمی است. در این روش، برنامه‌ها و الگوریتم‌های هوشمند بدون نیاز به دخالت مستقیم انسان، معاملات را در بهترین زمان و با بیشترین سرعت انجام می‌دهند . الگوریتم‌های هوش مصنوعی با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، حجم عظیمی از داده‌های بازار را در زمان کوتاه تحلیل کرده و الگوها و روندهایی را شناسایی می‌کنند که ممکن است از چشم معامله‌گران انسانی دور بماند .

معاملات با فرکانس بالا (HFT) شکل پیشرفته‌تری از معاملات الگوریتمی است که در آن سیستم‌های هوشمند معاملات را در میکروثانیه‌ها و براساس تغییرات آنی داده‌های بازار انجام می‌دهند . این سرعت بسیار بالا باعث می‌شود فرصت‌های سودآوری کوچک اما پرتکرار در بازار شناسایی و بلافاصله مورد استفاده قرار گیرند. برای درک بهتر، می‌توان فرض کرد الگوریتمی برنامه‌ریزی شده که در صورت کاهش ناگهانی قیمت سهام یک شرکت معتبر، بلافاصله اقدام به خرید کند؛ سرعت عمل این الگوریتم به مراتب بیشتر از یک معامله‌گر انسانی است .

۱-۲. پیش‌بینی روندهای بازار و تحلیل داده‌های کلان

پیش‌بینی تغییرات بازار یکی از مهم‌ترین و چالش‌برانگیزترین وظایف در حوزه مالی است. هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از اطلاعات شامل قیمت‌های گذشته، داده‌های مالی، اخبار و حتی احساسات عمومی را تحلیل کرده و الگوهایی کشف کند که از دید انسان پنهان می‌ماند . این قابلیت به تحلیلگران و سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا جهت‌گیری احتمالی قیمت‌ها را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند.

بازارهای مالی مملو از داده هستند، از قیمت سهام و نرخ ارز گرفته تا اخبار و گزارش‌های شرکتی. هوش مصنوعی می‌تواند این داده‌های بزرگ را با سرعت و دقت بالا تحلیل کرده و روندهای پنهان را شناسایی کند . برخلاف روش‌های سنتی که عمدتاً به مجموعه داده‌های محدودی متکی بودند، مدل‌های هوش مصنوعی قادر به بهره‌برداری از منابع داده‌ متنوع و گسترده هستند .

۱-۳. مدیریت ریسک و شناسایی تقلب

مدیریت ریسک به معنای پیش‌بینی و جلوگیری از ضرر مالی است و هوش مصنوعی در این حوزه تحولی شگرف ایجاد کرده است. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌ها می‌تواند خطرهای مالی را شناسایی کند؛ به‌عنوان مثال، ممکن است در داده‌ها متوجه شود که یک صنعت خاص دچار مشکلات اقتصادی شده و سرمایه‌گذاری در آن پرریسک است . به زبان ساده، هوش مصنوعی مانند یک ناظر دقیق عمل کرده و به سرمایه‌گذار هشدار می‌دهد که کجا ممکن است دچار ضرر شود .

در حوزه شناسایی تقلب، هوش مصنوعی با شناسایی الگوهای غیرعادی در معاملات مالی می‌تواند کلاهبرداری‌ها را تشخیص دهد . برای مثال، اگر کاربری ناگهان مقدار زیادی پول به حسابی ناشناس منتقل کند، هوش مصنوعی این رفتار مشکوک را شناسایی کرده و هشدار می‌دهد . بانک‌ها و مؤسسات مالی از این قابلیت برای جلوگیری از سرقت اطلاعات کارت‌های اعتباری و فعالیت‌های غیرعادی استفاده می‌کنند .

پژوهش‌ها نشان می‌دهد که هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های کلان و به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین، فرآیندهای تصمیم‌گیری در حوزه شناسایی و مدیریت ریسک را متحول کرده و تأثیر قابل‌توجهی بر کاهش هزینه‌های عملیاتی، بهبود شناسایی تقلب، مدیریت ریسک اعتباری و امنیت سایبری بانک‌ها داشته است .

۱-۴. تحلیل احساسات بازار با پردازش زبان طبیعی

احساسات مردم نقش مهمی در تصمیم‌گیری‌های مالی دارد. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل اخبار، نظرات در شبکه‌های اجتماعی و گزارش‌های رسانه‌ای، احساسات عمومی نسبت به یک سهام یا بازار خاص را ارزیابی کند . این فرآیند که با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین انجام می‌شود، شامل تجزیه و تحلیل حجم زیادی از اطلاعات موجود در توییتر، اینستاگرام، اخبار و گزارش‌ها برای تشخیص احساسات مثبت، منفی یا خنثی است .

برای نمونه، در سال ۲۰۲۱، زمانی که ایلان ماسک توییت‌هایی درباره بیت‌کوین و دوج‌کوین منتشر کرد، احساسات بازار به شدت تغییر کرد و الگوریتم‌های تحلیل احساسات این تغییرات را شناسایی کرده و به معامله‌گران هشدار دادند . همچنین در صورت انتشار اخبار فوری درباره وقوع جنگ یا بحران اقتصادی، هوش مصنوعی می‌تواند در عرض چند ثانیه حجم زیادی از اخبار را بررسی کرده و تأثیر آن‌ها را بر بازار پیش‌بینی کند .

۱-۵. مشاوره سرمایه‌گذاری خودکار و خدمات مشتریان

ربات‌های مشاور سرمایه‌گذاری و چت‌بات‌های هوشمند، انقلابی در حوزه خدمات مشتریان ایجاد کرده‌اند. ربات‌های چت می‌توانند به‌صورت خودکار به مشتریان کمک کنند، به پرسش‌های متداول پاسخ دهند و راهنمایی درباره محصولات و خدمات مالی ارائه دهند . این ربات‌ها همچنین برای وظایف مدیریت حساب مانند پرسش موجودی و تاریخچه تراکنش مورد استفاده قرار می‌گیرند .

چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با ارائه پاسخ‌های فوری به پرسش‌ها، دسترسی ۲۴ ساعته و توصیه‌های شخصی‌سازی شده بر اساس تاریخچه و ترجیحات مشتریان، کیفیت خدمات را به شکل چشمگیری بهبود بخشیده‌اند . در حوزه مشاوره سرمایه‌گذاری، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل داده‌های مشتریان و شناخت نیازهای آن‌ها، خدمات شخصی‌سازی شده ارائه داده و به انتخاب بهترین سرمایه‌گذاری‌ها با توجه به اهداف و ریسک‌پذیری افراد کمک کنند .

۱-۶. امتیازدهی اعتباری و ارزیابی ریسک

استفاده از هوش مصنوعی در امتیازدهی اعتباری و ارزیابی ریسک، یکی دیگر از کاربردهای مهم در بازارهای مالی است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از منابع داده متنوع از جمله تاریخچه اعتبار، صورت‌های مالی و حتی فعالیت در شبکه‌های اجتماعی برای ارزیابی اعتبار و سطح ریسک استفاده کنند . مدل‌های امتیازدهی اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی، امتیازدهی دقیق‌تری نسبت به مدل‌های سنتی دارند که تنها بر مجموعه محدودی از منابع داده تکیه می‌کنند .

این فناوری همچنین در آزمون تنش و تجزیه و تحلیل سناریو برای ارزیابی مقاومت پرتفوی تحت شرایط مختلف بازار به کار گرفته می‌شود .

۲. فرصت‌ها و چالش‌های هوش مصنوعی در بازارهای مالی

۲-۱. فرصت‌ها و مزایا

هوش مصنوعی فرصت‌های بی‌شماری برای فعالان بازارهای مالی ایجاد کرده است. نخستین و مهم‌ترین مزیت، افزایش سرعت و دقت در تصمیم‌گیری است. سیستم‌های هوشمند قادرند در کسری از ثانیه حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش کرده و تصمیمات بهینه اتخاذ کنند .

دومین مزیت، کاهش خطای انسانی است. ربات‌های معامله‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی بدون هیجان و احساسات تصمیم‌گیری می‌کنند و خطاهای ناشی از عوامل روانی را به حداقل می‌رسانند . سرمایه‌گذاران فردی از هوش مصنوعی برای دریافت تحلیل‌های شخصی‌سازی شده و بهبود تصمیم‌گیری‌های خود استفاده می‌کنند، در حالی که سرمایه‌گذاران نهادی از این فناوری برای مدیریت پرتفوی، کاهش ریسک و تدوین استراتژی‌های بهینه بهره می‌برند .

سومین فرصت، کشف الگوهای پنهان در داده‌هاست. هوش مصنوعی می‌تواند همبستگی‌ها و الگوهایی را شناسایی کند که برای انسان قابل تشخیص نیست و از این طریق فرصت‌های سرمایه‌گذاری جدیدی خلق کند . همچنین، کاهش هزینه‌های عملیاتی و امکان ارائه خدمات ۲۴ ساعته از دیگر مزایای قابل توجه هوش مصنوعی در صنعت مالی هستند .

۲-۲. چالش‌ها و ریسک‌ها

در مقابل فرصت‌های چشمگیر، چالش‌های مهمی نیز پیش روی استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی قرار دارد. عدم شفافیت الگوریتم‌ها (مسئله جعبه سیاه) یکی از جدی‌ترین چالش‌هاست. الگوریتم‌های پیشرفته به‌ویژه شبکه‌های عصبی عمیق، چنان پیچیده هستند که حتی طراحان آن‌ها نیز نمی‌توانند توضیح دقیقی برای چگونگی اتخاذ برخی تصمیمات ارائه دهند . در بازارهای مالی که اعتماد و پاسخگویی اهمیت بالایی دارد، این عدم شفافیت می‌تواند مانعی بزرگ برای پذیرش گسترده‌تر هوش مصنوعی باشد .

سوگیری داده‌ها چالش مهم دیگر است. اگر داده‌های ورودی به سیستم‌های هوش مصنوعی حاوی سوگیری‌های تاریخی یا اجتماعی باشند، تصمیمات خروجی نیز ناعادلانه خواهند بود . برای مثال، در فرآیند رتبه‌سنجی اعتباری، الگوریتم‌هایی که بر اساس داده‌های گذشته آموزش دیده‌اند، ممکن است به‌طور ناخواسته گروه‌های خاصی را از دسترسی به خدمات مالی محروم کنند .

ریسک‌های سیستمی و ثبات مالی از چالش‌های کلان‌تری هستند که توجه نهادهای نظارتی را به خود جلب کرده است. تجربه فلش کرش سال ۲۰۱۰، که در آن بازار سهام ایالات متحده در عرض چند دقیقه سقوطی ۹ درصدی را تجربه کرد، نشان داد که بدون نظارت انسانی، الگوریتم‌های هوشمند می‌توانند به‌جای حل مشکلات، بحران‌های جدیدی خلق کنند . در این رویداد، الگوریتم‌های معاملاتی بدون نظارت کافی با واکنش زنجیره‌ای به یک تخلف در یک نماد معاملاتی، بازار را به آشوب کشاندند .

چالش دیگر، واکنش سیستم مالی به کنترل است. هر بار که یک مرجع نظارتی قانون یا تصمیمی را اتخاذ می‌کند، بخش خصوصی برای حفظ سودآوری واکنش نشان می‌دهد که این واکنش‌ها گاه منجر به دور زدن مقررات یا تغییر رفتارهای پیش‌بینی‌نشده می‌شود .

داده‌های ناقص و ناهمگن نیز چالش جدی برای آموزش الگوریتم‌ها محسوب می‌شود. داده‌های مربوط به بحران‌های مالی بسیار کمیاب هستند و اغلب تا زمانی که رویداد استرس رخ نمی‌دهد، نمی‌دانیم چه داده‌هایی مرتبط هستند . این مسئله یادگیری ماشین را برای پیش‌بینی بحران‌ها دشوار می‌سازد.

۲-۳. تفاوت تأثیر بر سرمایه‌گذاران فردی و نهادی

هوش مصنوعی تأثیر متفاوتی بر سرمایه‌گذاران فردی و نهادی دارد. سرمایه‌گذاران فردی از این فناوری برای دریافت تحلیل‌های شخصی‌سازی شده، کاهش خطای انسانی و بهبود تصمیم‌گیری‌های خود استفاده می‌کنند . در مقابل، سرمایه‌گذاران نهادی از هوش مصنوعی برای مدیریت پرتفوی، کاهش ریسک، تشخیص تقلب و تدوین استراتژی‌های بهینه بهره می‌برند . یافته‌های پژوهشی نشان می‌دهد که استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل بازارهای مالی منجر به افزایش دقت پیش‌بینی‌ها، کاهش نوسانات غیرضروری و بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری می‌شود .

۳. چشم‌انداز آینده و الزامات نظارتی

آینده بازارهای مالی به توانایی ما در برقراری تعادلی هوشمندانه میان نوآوری‌های فناورانه و نظارت دقیق بستگی دارد . برای بهره‌برداری مسئولانه از پتانسیل‌های هوش مصنوعی، نیاز به بسترسازی قانونی و حمایت از توسعه صنایع مرتبط بیش از پیش احساس می‌شود.

قانون‌گذاران باید چارچوب‌های نظارتی منعطفی طراحی کنند که ضمن حمایت از نوآوری، ریسک‌هایی همچون سوگیری، عدم شفافیت و امنیت داده‌ها را مدیریت کنند . تدوین استانداردهایی برای شفافیت الگوریتم‌ها و الزام شرکتها به ارائه گزارش‌های قابل‌فهم از فرآیندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی می‌تواند اعتماد عمومی را تقویت کند .

رویکرد «انسان در چرخه» که در آن الگوریتم‌ها نقش پیشنهاددهنده دارند و تصمیم نهایی با تحلیلگران انسانی است، می‌تواند تعادلی بین کارایی فناوری و قضاوت انسانی ایجاد کند . این رویکرد نه‌تنها از خطاهای احتمالی الگوریتم‌ها جلوگیری می‌کند، بلکه به حفظ اعتماد سرمایه‌گذاران و نهادهای نظارتی کمک می‌کند.

سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های داده‌ای باکیفیت و آموزش نیروی انسانی متخصص در حوزه هوش مصنوعی، برای توسعه پایدار این فناوری در بازارهای مالی ضروری است . حمایت از استارتاپ‌ها و شرکت‌های نوآور در این حوزه نیز می‌تواند به تسریع پیشرفت‌ها و ایجاد رقابت سالم منجر شود .

همچنین، برای استفاده مؤثر از هوش مصنوعی در تضمین ثبات مالی، باید به چهار چالش مفهومی توجه ویژه شود: داده‌های ناقص و ناهمگن، بحران‌های ناشناخته، واکنش سیستم مالی به کنترل، و تعیین اهداف روشن برای هوش مصنوعی .

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی به سرعت در حال تبدیل شدن به نیروی محرکه اصلی بازارهای سرمایه است و توانایی آن برای ایجاد تحولات عمیق و گسترده غیرقابل انکار است. این فناوری نه تنها باعث افزایش کارایی و دقت در فرآیندهای مالی شده است، بلکه با فراهم کردن دسترسی به ابزارهای پیشرفته، فرصت‌های جدید و متنوعی به‌ویژه برای سرمایه‌گذاران خرد ایجاد کرده است .

از معاملات الگوریتمی و تحلیل احساسات بازار گرفته تا مدیریت ریسک و کشف تقلب، هوش مصنوعی نقش فناوری را در صنعت مالی به طور بنیادین تغییر داده است. با این حال، چالش‌های مهمی مانند عدم شفافیت الگوریتم‌ها، سوگیری داده‌ها و ریسک‌های سیستمی، ضرورت تدوین چارچوب‌های نظارتی منعطف و هوشمندانه را ایجاب می‌کند.

پذیرش هوش مصنوعی در صنعت مالی برای بهبود فرآیندها و مدیریت بهینه منابع مالی ضروری است، اما این پذیرش باید همراه با سرمایه‌گذاری در آموزش نیروی انسانی، توسعه زیرساخت‌های فناوری و ایجاد استانداردهای اخلاقی و شفاف در الگوریتم‌ها صورت گیرد . استفاده هوشمندانه از هوش مصنوعی می‌تواند مزایای بسیاری مانند کاهش ریسک‌ها، بهینه‌سازی عملیات مالی و شخصی‌سازی خدمات مالی برای مشتریان به همراه داشته باشد .

در نهایت، آینده بازارهای مالی به توانایی ما در برقراری تعادلی هوشمندانه میان نوآوری‌های فناورانه و نظارت دقیق بستگی دارد. با ایجاد چارچوب‌های قانونی مناسب و حمایت از توسعه صنایع مرتبط، می‌توان چشماندازی روشن و پایدار برای این بازارها ترسیم کرد که در آن هوش مصنوعی به عاملی کلیدی در جهت افزایش شفافیت، عدالت و پایداری تبدیل شود .