3 cách AI ứng dụng vào ngành tài chính: sentiment analysis, dự đoán giá, dữ liệu tài chính cá nhân hóa

Dưới đây là ba xu hướng mới nổi mà chúng tôi đang theo dõi.

1. Phân tích cảm xúc (sentiment analysis) trong các đoạn chat

Phần lớn sự quan tâm đến tài chính tập trung vào việc sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích tình cảm. Quá trình này thường tận dụng FinLLM – LLM được đào tạo trên sự kết hợp giữa các tập hợp chung và theo miền cụ thể (tài chính), sau đó được tinh chỉnh bằng kỹ thuật nhanh chóng.

Mục đích là để phân tích văn bản đầu vào, chẳng hạn như các bài báo, báo cáo chính sách hoặc cuộc gọi thu nhập, để đánh giá tình cảm – có thể là tình cảm của công chúng đối với một cổ phiếu hoặc thị trường, tình cảm của các ngân hàng trung ương đối với việc hoạch định chính sách hoặc tình cảm của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đối với nền kinh tế.

Trong lĩnh vực ngân hàng trung ương, Cục Dự trữ Liên bang (FED) đã là trọng tâm của các NLP phân tích cảm xúc trong một thời gian. Ví dụ: tập dữ liệu FedNLP bao gồm các tài liệu có nguồn gốc từ nhiều tài liệu FOMC khác nhau, được chú thích bằng nhãn tình cảm dựa trên quyết định lãi suất của Fed trong giai đoạn tiếp theo.

2. Dự đoán biến động giá của tài sản

AI đang mang sức mạnh tính toán cấp cao vào việc phân tích các chỉ báo kỹ thuật. Các thuật toán do AI điều khiển này đi sâu vào sự phức tạp của các chỉ báo khác nhau như đường trung bình động hàm mũ (EMA), chỉ số sức mạnh tương đối (RSI), Dải Bollinger, mức thoái lui Fibonacci, chỉ báo dao động ngẫu nhiên và chỉ số định hướng trung bình. Bằng cách tự động hóa việc xem xét kỹ lưỡng các biểu đồ kỹ thuật này, AI xác định các cơ hội giao dịch với độ chính xác mà trước đây không thể đạt được bằng cách sử dụng phân tích thủ công.

Ví dụ: hệ thống AI phân tích xu hướng EMA có thể phát hiện các mô hình mới nổi gợi ý quỹ đạo tăng hoặc giảm của cổ phiếu, trong khi thuật toán tập trung vào RSI có thể xác định xem một cổ phiếu có bị mua quá mức hay bán quá mức hay không, gợi ý khả năng đảo chiều. Các mô hình AI có thể tạo ra những hiểu biết sâu sắc này với tốc độ và độ chính xác vượt xa khả năng của con người, cho phép các nhà giao dịch đưa ra quyết định sáng suốt nhanh chóng và đón đầu các diễn biến của thị trường.

Khi các công nghệ này trưởng thành, việc tích hợp AI vào chiến lược tài chính đang trở thành một công cụ quan trọng cho các nhà đầu tư đang tìm cách tối ưu hóa danh mục đầu tư của họ và tận dụng sự thiếu hiệu quả của thị trường.

Nghiên cứu cho thấy các quỹ phòng hộ do AI dẫn đầu vượt trội hơn hẳn so với các đối thủ cạnh tranh truyền thống, tạo ra lợi nhuận tích lũy 34% trong ba năm.

3. Thông tin tài chính siêu cá nhân hóa

Nhà đầu tư phải đối mặt với hai vấn đề cơ bản: quá ít thời gian, quá nhiều thông tin ồn ào. Họ gặp khó khăn trong việc đưa ra quyết định do quá tải thông tin, mối quan hệ thị trường liên tục thay đổi và cơ chế phát triển nhanh chóng.

Khá là rối cho người dùng phải không mọi người?

Vấn đề này tạo ra cơ hội lớn cho việc sản xuất các công cụ tạo ra những hiểu biết siêu cá nhân hóa cho khách hàng. Thường được khái niệm hóa như một chatbot, các sản phẩm này có thể hiểu và trả lời các câu hỏi của người dùng theo cách trò chuyện, cung cấp hướng dẫn tài chính tùy chỉnh, theo thời gian thực.

Việc quan trọng là chúng không chỉ đáp ứng các điều kiện thị trường mà còn phù hợp với hồ sơ đầu tư cá nhân. Chẳng hạn, một chatbot có thể phân tích sở thích danh mục đầu tư, mức độ chấp nhận rủi ro và hành vi tài chính trong quá khứ của nhà đầu tư để đưa ra lời khuyên phù hợp về việc mua, bán cổ phiếu và đa dạng hóa danh mục đầu tư.

Ví dụ: khách hàng sẽ có thể hỏi thị trường nào có mối tương quan nhất với thị trường của họ, tín hiệu nào đang đưa ra tín hiệu mua hôm nay, hoặc quan điểm mới nhất của chúng tôi về Fed là gì – tất cả đều sử dụng giao diện trò chuyện đơn giản.

• Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/