چگونه هوش مصنوعی آینده بانکداری سرمایه‌گذاری (Investment Banking) را شکل می‌دهد؟

چگونه هوش مصنوعی آینده بانکداری سرمایه‌گذاری را شکل می‌دهد؟

هوش مصنوعی در حال بازتعریف بانکداری سرمایه‌گذاری است، زیرا کارایی‌های جدید و قابلیت‌های تصمیم‌گیری را در سراسر صنعت آزاد می‌کند. از بینش‌های شخصی‌سازی‌شده مشتریان تا پیش‌بینی ریسک در لحظه، فناوری‌های هوش مصنوعی به‌ویژه هوش مصنوعی مولد این امکان را به بانک‌ها می‌دهد که انبارهای عظیم داده را با سرعت و مقیاسی بی‌سابقه به مزیت رقابتی تبدیل کنند.

بررسی اجمالی

بانکداری سرمایه‌گذاری صنعتی مبتنی بر داده است. مؤسسات مالی مدت‌هاست از داده‌های کلان برای بهبود تجربه مشتری، حداکثرسازی سودآوری و مدیریت ریسک استفاده می‌کنند. معرفی هوش مصنوعی در بانکداری سرمایه‌گذاری موج تازه‌ای از نوآوری و رشد مبتنی بر داده را ایجاد کرده است. انواع پیشرفته هوش مصنوعی، مانند هوش مصنوعی مولد، بانک‌های تجاری و سرمایه‌گذاری را قادر می‌سازد که داده‌های خود را به روش‌های جدید و در مقیاسی که تا مدت کوتاهی پیش غیرممکن بود، استفاده کنند. در این مقاله، پنج روش استفاده مؤسسات مالی از هوش مصنوعی در بانکداری سرمایه‌گذاری را بررسی خواهیم کرد و گام‌هایی برای آینده‌نگری در استراتژی هوش مصنوعی ارائه خواهیم داد.

موارد استفاده با تأثیر بالا از هوش مصنوعی در بانکداری سرمایه‌گذاری

الگوریتم‌های قدرتمند هوش مصنوعی نحوه هدایت بانک‌های تجاری و سرمایه‌گذاری در پیچیدگی‌ها را دگرگون می‌کنند و سازمان‌های آینده‌نگر را قادر می‌سازند تا در صنعتی که به‌سرعت در حال تحول است، مزیت رقابتی خود را افزایش دهند. در ادامه برخی از موارد استفاده با بیشترین تأثیر از هوش مصنوعی در بانکداری سرمایه‌گذاری آورده شده است.

مدیریت روابط مشتری

هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌های سرمایه‌گذاری کمک کند تا پویایی‌های فعلی بازار را بهتر درک کنند و به‌دقت روندهای آینده را پیش‌بینی و با آن‌ها سازگار شوند. پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی مولد به بانکداران سرمایه‌گذاری امکان می‌دهد داده‌ها را در مقیاس وسیع تحلیل کنند و اطلاعات را از منابع متنوعی مانند پرونده‌های الزامی، گزارش‌های نظارتی، وب‌سایت‌های خبری و منابع رسانه‌های اجتماعی برای استنتاج احساسات استخراج نمایند. این داده‌ها می‌توانند برای کمک به مشتریان در اصلاح و تنظیم استراتژی‌های سرمایه‌گذاری‌شان در واکنش به تغییر احساسات بازار استفاده شوند.

تحلیل احساسات بازار

بانک‌های سرمایه‌گذاری مشتریان را به بازار مالی گسترده‌تر متصل می‌کنند و آن‌ها را در زمینه‌های متعددی از جمله عرضه‌های اولیه عمومی (IPO)، ادغام‌های شرکتی، تأمین مالی بدهی و خدمات مدیریت ثروت و دارایی یاری می‌رسانند. ایجاد و حفظ روابط مثبت با مشتریان برای هر کسب‌وکاری مهم است، اما برای صنایعی که بر پایه اعتماد ساخته شده‌اند — مانند بانکداری سرمایه‌گذاری — حیاتی است. هوش مصنوعی می‌تواند به مدیران روابط کمک کند تا اطلاعات گردآوری‌شده از سراسر کسب‌وکار را مؤثرتر جمع‌آوری، سازماندهی و تقطیر کنند و محتوای بازاریابی، فرضیه‌های سرمایه‌گذاری، گزارش‌های بررسی موشکافانه، گزارش‌های پژوهشی و کتابچه‌های معرفی شخصی‌سازی‌شده مطابق با نیازهای مشتریان فردی تولید نمایند.

بهینه‌سازی پرتفوی

هوش مصنوعی مولد همچنین می‌تواند برای ایجاد شبیه‌سازی‌های پیشرفته‌ای استفاده شود که مجموعه‌ای از شرایط احتمالی بازار، مدل‌های نرخ بهره و موارد دیگر را پیش‌بینی می‌کند. با استفاده از داده‌های مصنوعی و داده‌های تولیدشده الگوریتمی، شبیه‌سازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند برای تنظیم دقیق استراتژی‌های معاملاتی استفاده شوند و عملکرد پرتفوی را در حالی که محدودیت‌های از پیش تعریف‌شده مانند تحمل ریسک و انتظارات بازده رعایت می‌شوند، بهبود بخشند.

مدیریت ریسک

بانک‌های سرمایه‌گذاری مشتریان را به بازار مالی گسترده‌تر متصل می‌کنند و آن‌ها را در زمینه‌های متعددی از جمله عرضه‌های اولیه عمومی (IPO)، ادغام‌های شرکتی، تأمین مالی بدهی و خدمات مدیریت ثروت و دارایی یاری می‌رسانند. ایجاد و حفظ روابط مثبت با مشتریان برای هر کسب‌وکاری مهم است، اما برای صنایعی که بر پایه اعتماد ساخته شده‌اند — مانند بانکداری سرمایه‌گذاری — حیاتی است. هوش مصنوعی می‌تواند به مدیران روابط کمک کند تا اطلاعات گردآوری‌شده از سراسر کسب‌وکار را مؤثرتر جمع‌آوری، سازماندهی و تقطیر کنند و محتوای بازاریابی، فرضیه‌های سرمایه‌گذاری، گزارش‌های بررسی موشکافانه، گزارش‌های پژوهشی و کتابچه‌های معرفی شخصی‌سازی‌شده مطابق با نیازهای مشتریان فردی تولید نمایند.

گزارش‌دهی نظارتی

مقررات دولتی از مؤسسات مشمول می‌خواهد که آزمون‌های فشار را برای سنجش توانایی‌شان در جذب زیان‌ها در دوره‌های فشار مالی، در حالی که توانایی‌شان در وام‌دهی و برآوردن تعهدات به بستانکاران حفظ می‌شود، انجام دهند. مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند طیف متنوعی از شرایط نامطلوب بازار را شبیه‌سازی کنند و به تیم‌ها کمک کنند تا با الزامات آزمون فشار مطابقت داشته باشند. برای ایجاد این شبیه‌سازی‌ها، این مدل‌های پیشرفته از ترکیبی از داده‌های مصنوعی و واقعی از منابع متعددی مانند رویدادهای تاریخی، شرایط فعلی بازار و ریسک‌های احتمالی آینده استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی همچنین قادر است نسخه‌های اولیه اسناد فنی مانند گزارش‌های محیطی، اجتماعی و حاکمیتی (ESG) و گزارش‌های حسابرسی را با جمع‌آوری داده‌های موردنیاز از سراسر سازمان ایجاد کند.

چگونه بانک‌های سرمایه‌گذاری می‌توانند خود را برای موفقیت در آینده‌ای مجهز به هوش مصنوعی آماده کنند؟

در حالی که استفاده راهبردی از هوش مصنوعی در بانکداری سرمایه‌گذاری فرصت‌های جدیدی ایجاد می‌کند، چندین عامل هنگام اجرای هوش مصنوعی باید در نظر گرفته شوند تا حداکثر پتانسیل آن آزاد و آسیب‌پذیری‌ها به حداقل برسند.

توسعه استراتژی روشن برای پذیرش هوش مصنوعی

برای اجتناب از سردرگمی و کمبود تمرکز، مدیران اجرایی باید یک برنامه جامع برای ادغام هوش مصنوعی در فرایندهایی که بیشترین سود را از این فناوری می‌برند، توسعه دهند. ایجاد و استفاده از هوش مصنوعی در کاربردهای بانکداری سرمایه‌گذاری می‌تواند منابع قابل‌توجهی نیاز داشته باشد، بنابراین مهم است که حوزه‌های کسب‌وکار شناسایی شوند که استفاده از آن احتمالاً بیشترین ارزش را ایجاد می‌کند. حوزه‌های بالقوه با ارزش بالا ممکن است شامل بازاریابی، فروش، پشتیبانی تصمیم، پژوهش و معاملات باشند.

ساخت زیرساخت داده مدرن

ادغام مؤثر هوش مصنوعی در سراسر یک سازمان نیازمند معماری داده مدرن است — معماری‌ای با منابع محاسباتی سریع و انعطاف‌پذیر، ذخیره‌سازی تقریباً نامحدود داده، اشتراک‌گذاری امن داده و توانایی کار با تمام انواع داده‌ها، از جمله داده‌های غیرساختاریافته. با افزایش تنوع داده‌های موجود، ادغام داده‌های غیرساختاریافته مانند متن، تصاویر و اسناد مشتریان حیاتی می‌شود.

سیستم‌های هوش مصنوعی همچنین نیازمند دسترسی به یک منبع واحد حقیقت هستند. هنگامی که داده‌های مرتبط در سیستم‌های پراکنده محبوس می‌شوند، سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است تمام داده‌های موردنیاز برای انجام پیش‌بینی‌های بسیار دقیق را نداشته باشند. ابتکارات هوش مصنوعی همچنین از یک سرویس کاملاً مدیریت‌شده بهره‌مند می‌شوند که امکان ساخت و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را بدون نیاز به کپی‌برداری از داده‌ها فراهم می‌کند تا حاکمیت داده‌ها حفظ شود.

در نظر گرفتن و رفع ریسک‌ها

معرفی هوش مصنوعی در فرایندهای بانکداری سرمایه‌گذاری می‌تواند ریسک‌هایی ایجاد کند که باید در نظر گرفته و کاهش یابند. یک نمونه نیاز به محافظت و ایمن‌سازی داده‌های بالقوه حساس است که مدل‌ها برای آموزش از آن‌ها استفاده می‌کنند. برنامه‌های جدید ممکن است آسیب‌پذیری‌های امنیتی ایجاد کنند که داده‌ها و سیستم‌ها را در معرض خطر قرار دهد.

علاوه بر این، مدل‌هایی که با استفاده از اطلاعات شخصی شناسایی‌شده (PII)، داده‌های حساس مشتری یا داده‌های داخلی حساس آموزش دیده‌اند، باید به‌طور مناسب مدیریت شوند تا از گنجاندن این داده‌ها در محتوای تولیدشده و ارائه‌شده به مصرف‌کنندگان داده جلوگیری شود. مشکلات مربوط به داده‌های آموزشی یا تصمیمات مهندسی می‌توانند سوگیری‌های الگوریتمی ناخواسته‌ای معرفی کنند که منجر به نتایج منفی برای برخی گروه‌ها یا افراد می‌شود.

در نهایت، استفاده از هوش مصنوعی ممکن است اعتماد عمومی را تضعیف کند اگر مدل‌های مورد استفاده در نحوه رسیدن به تصمیمات شفاف نباشند. ایجاد مدل‌هایی با قابلیت توضیح‌پذیری بالا به همه ذینفعان، از جمله عموم مردم، امکان می‌دهد به‌راحتی درک کنند که مدل‌های هوش مصنوعی چگونه عمل می‌کنند.