استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری باعث تحول اساسی در این حوزه شده است و راه های جدیدی برای افزایش دقت، کاهش ریسک و بهینه سازی بازده فراهم می کند. با این حال ورود به این فضا و سپردن دارایی به هوش مصنوعی به مهارت نیاز دارد. این روش مزایا و چالش های خاص خودش را دارد و به همین دلیل باید به شکل هوشمندانه از آن استفاده کنید.
این روزها در مورد هوش مصنوعی یا AI صحبت های زیادی می شنویم که حالا خود را به بازارهای مالی نیز رسانده است. به طوری که شاهد شکل گیری سرمایه گذاری با هوش مصنوعی هستیم. این شیوه سرمایه گذاری به معنای استفاده از الگوریتم ها و مدل های AI برای انتخاب، مدیریت و بهینه سازی سرمایه ها به شیوه ای هوشمند و داده محور است.
استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری باعث تحول اساسی در این حوزه شده است و راه های جدیدی برای افزایش دقت، کاهش ریسک و بهینه سازی بازده فراهم می کند. با این حال ورود به این فضا و سپردن دارایی به هوش مصنوعی به مهارت نیاز دارد. این روش مزایا و چالش های خاص خودش را دارد و به همین دلیل باید به شکل هوشمندانه از آن استفاده کنید. در ادامه این مقاله از مجله دونگی قصد داریم تمامی اطلاعات لازم برای سرمایه گذاری با AI را ارائه دهیم.
فهرست مطالب:
اگر بخواهید سرمایه خود را به دستان AI بسپارید، باید ابتدا آن را بشناسید که در ادامه آن را بررسی و تعریف کرده ایم.
همانطور که در ابتدای صحبتمان نیز اشاره کردیم سرمایه گذاری با AI به معنای گذاشتن پول، زمان یا منابع بر روی پروژه ها، شرکت ها یا فناوری هایی است که از هوش مصنوعی بهره می برند تا در آینده سود یا ارزش بیشتری ایجاد کنند.
به عبارت دیگر، شما روی یک «فکر هوشمند» سرمایه گذاری می کنید تا کارها را سریع تر، دقیق تر و خودکار انجام دهد و در نتیجه برای شما یا جامعه سود بسازد. حالا با ذکر چند مثال بیشتر با مفهوم این مدل جدید سرمایه گذاری آشنا می شوید.
احتمالا می دانید که شرکت هایی مثل گوگل یا مایکروسافت در زمینه هوش مصنوعی فعالیت دارند. حالا وقتی سهام این شرکت ها را می خرید، به معنای سرمایه گذاری در زمینه AI است. همچنین سرمایه گذاری در استارتاپی که از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری ها یا تحلیل داده ها استفاده می کند، به معنای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری است. در این روش هدف دستیابی به سود مالی یا مزیت رقابتی از طریق رشد و پیشرفت فناوری هوش مصنوعی است.
کافی است به گوگل مراجعه و عبارت تاثیر هوش مصنوعی بر سرمایه گذاری را جستجو کنید تا با صدها مقاله مواجه شوید. اما دلیل رشد سریع سرمایه گذاری در هوش مصنوعی چیست؟ در واقع باید گفت AI می تواند کارهایی انجام دهد که قبلا فقط انسان ها قادر به انجام آن بودند، اما حالا این فناوری آن را با سرعت بیشتر، دقیق تر و بدون خستگی انجام می دهد.
برای مثال ربات مشاور (Chatbot یا دستیار هوشمند) جایگزین کارکنان بانک شده است و اطلاعات لازم در مورد موجودی حساب مشتریان را به آن ها می دهد. در گذشته این کار توسط انسان انجام می شد اما حالا یک ربات مشاور هوش مصنوعی مثل «ربات پاسخ گوی بانکی» می تواند به صورت 24 ساعته به مشتریان بانک جواب بدهد، بدون اینکه دچار خطای انسانی شود.
یک مثال دیگر در این زمینه الگوریتم های خرید و فروش سهام است که در بازار بورس استفاده می شوند. انسان ها نمی توانند در این بازار مالی همه داده ها را در یک لحظه تحلیل کنند، اما الگوریتم های هوش مصنوعی این قابلیت را دارند و قیمت ها، اخبار و روند بازار را هم زمان بررسی می کنند. استفاده از این روش برای سرمایه گذاری به صرفه جویی در زمان و پیش بینی بهتر نیز کمک می کند.
سرمایه گذاری با کمک AI با مزایای زیادی همراه است که در ادامه به آن ها پرداخته ایم.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می توانند حجم زیادی از داده های مالی را در مدت زمان بسیار کوتاه تحلیل کنند. پس به جای تکیه بر احساس یا تجربه فردی، تصمیمات بر اساس الگوها و داده های واقعی گرفته می شوند. مهم ترین مزیت این فناوری در تصمیم گیری های مالی عبارتند از:
افزایش دقت در تصمیم گیری های سرمایه گذاری
کاهش خطای انسانی
اجرای سریع معاملات
بهبود مدیریت ریسک
برای مثال الگوریتم های معاملاتی می توانند در چند میلی ثانیه، بهترین فرصت خرید یا فروش را شناسایی و اجرا کنند.
یکی دیگر از مزایای سرمایه گذاری با هوش مصنوعی تحلیل داده ها در سطح وسیع و امکان پیش بینی دقیق تر بازار است. می دانیم که تمامی بازارهای مالی روزانه میلیون ها داده از قیمت سهام گرفته تا اخبار اقتصادی و رفتار کاربران شبکه های اجتماعی تولید می کنند. اما بررسی و آنالیز همه این داده ها به تعداد زیادی نیروی انسانی ماهر نیاز دارد. این در حالی است که هوش مصنوعی می تواند این حجم عظیم داده را بررسی و روندهای پنهان را پیدا کند. مهم ترین کاربردهای AI در تحلیل داده ها عبارتند از:
پیش بینی روند قیمت ها
تحلیل احساسات بازار از طریق اخبار و توییت ها
شناسایی فرصت های سرمایه گذاری قبل از رقبا
برای مثال بورس نیویورک از سیستم های AI برای تحلیل اخبار و داده های آنلاین و در نهایت پیش بینی نوسانات کوتاه مدت بازار استفاده می کند.
از دیگر مزایای این فناوری در تحلیل بازارهای مالی باید به دریافت سیگنال های پنهان اشاره کنیم. به طوری که نشانه های احتمال صعود یا سقوط قیمت را نشان می دهند. این کاربرد هوش مصنوعی مزایای زیادی را برای سرمایه گذاران به همراه دارد که عبارتند از:
کشف الگوهایی که انسان قادر به مشاهده آن ها نیست
هشدار زودهنگام درباره تغییر روندها
افزایش بازدهی معاملات
برای مثال در برخی صندوق های سرمایه گذاری از الگوریتم های یادگیری عمیق استفاده می شود که برای شناسایی زمان دقیق ورود یا خروج از بازار کاربرد دارند.
مدیریت پرتفوی یا سبد سرمایه گذاری به معنای حفظ تعادل بین دارایی ها برای دستیابی به بیشترین سود با کمترین ریسک است. اما این کار آسان نیست و به مهارت نیاز دارد. در حالی که می توانید با کمک هوش مصنوعی عملکرد دارایی ها را به صورت لحظه ای بررسی کرده و پیشنهادهای بهینه تری دریافت کنید. مهم ترین کاربردهای AI برای بهینه سازی پورتفوی عبارتند از:
پایش دائمی و بدون مکث وضعیت بازار
تنظیم خودکار ترکیب دارایی ها بر اساس تغییرات بازار
پیش بینی سود و زیان احتمالی
در همین رابطه باید به اپلیکیشن هایی مانند Wealthfront یا Betterment اشاره کنیم که از AI برای مدیریت خودکار پورتفوی کاربران استفاده می کنند. هوش مصنوعی در حوزه سرمایه گذاری نه تنها یک ابزار کمکی، بلکه یک مزیت رقابتی کلیدی محسوب می شود. مهم ترین ارزش هایی که AI برای سرمایه گذاران ایجاد می کند عبارتند از:
دقت بیشتر در تصمیم گیری های مالی
سرعت بالاتر در تحلیل و اجرا
کاهش خطای انسانی و تصمیم گیری احساسی
بهینه سازی مداوم پورتفوی
با توجه به مزایای متعدد استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری حتما شما هم برای استفاده از این فناوری مشتاق شده اید! در ادامه به چندین روش برای سرمایه گذاری با کمک AI پرداخته ایم که عبارتند از:
شاید بپرسید ربات مشاور (Robo-advisor) چه کاری انجام می دهد؟ در جواب باید بگوییم Robo-advisor پلتفرمی است که با استفاده از هوش مصنوعی، سبد سرمایه گذاری کاربران را به صورت خودکار طراحی، مدیریت و بهینه سازی می کند.
سرمایه گذار با کمک این ربات می تواند اهداف مالی و میزان ریسک پذیری خود را وارد می کند. سپس الگوریتم هوش مصنوعی ترکیب مناسب دارایی ها (سهام، اوراق قرضه، صندوق ها و...) را به او پیشنهاد می دهد تا سرمایه گذار بتواند آن ها را به صورت دوره ای تنظیم کند.
برای مثال باید به دو پلتفرم آمریکایی به نام Betterment و Wealthfront اشاره کنیم که از الگوریتم های یادگیری ماشین برای مدیریت خودکار پورتفوی میلیون ها کاربر استفاده می کنند. این سیستم ها با تحلیل داده های بازار و رفتار کاربران، ترکیب دارایی ها را طوری تنظیم می کنند که بیشترین بازده با کمترین ریسک به دست آید.
همانطور که در بالاتر هم اشاره کردیم در این روش، الگوریتم های هوش مصنوعی با تحلیل داده های بازار، پیش بینی روند قیمت ها و اجرای خودکار معاملات، جایگزین تصمیم گیری های انسانی می شوند. مهم ترین مزایای این روش سرعت بالا، دقت زیاد و توانایی واکنش لحظه ای به تغییرات بازار است.
برای مثال شرکت های بزرگ مالی مانند JP Morgan و Goldman Sachs از سیستم های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می کنند که قادرند در چند میلی ثانیه هزاران معامله انجام دهند. جالب است بدانید الگوریتم های این سیستم ها از داده های گذشته، اخبار اقتصادی و حتی احساسات کاربران شبکه های اجتماعی برای تصمیم گیری استفاده می کنند.
صندوق های سرمایه گذاری نیز با استفاده از مدل های یادگیری ماشین برای انتخاب و مدیریت دارایی ها استفاده می کنند. به عبارت دیگر صندوق ها تصمیم گیری های سرمایه گذاری را به جای مدیران مالی به الگوریتم ها می سپارند.
در همین رابطه صندوق سرمایه گذاری AI Powered Equity ETF (AIEQ)به عنوان اولین صندوق قابل معامله در بورس نیویورک به طور کامل توسط هوش مصنوعی اداره می شود. موتور هوشمند این صندوق، هر روز داده های هزاران شرکت را تحلیل می کند و بر اساس الگوهای آماری، تصمیم می گیرد خرید و فروش کدام سهام سود بیشتری دارد.
چطور مدل هوش مصنوعی بسازم یا از کدام پلتفرم استفاده کنم؟ این سوالی است که توسط اغلب سرمایه گذاران پرسیده می شود. اگرچه برخی شرکت ها یا سرمایه گذاران حرفه ای ترجیح می دهند مدل های AI اختصاصی خود را توسعه دهند، اما برای سرمایه گذاران خرد بهترین راهکار استفاده از پلتفرم های آماده است تا بتوانند از آن برای تحلیل داده و پیش بینی بازار استفاده کنند.
مدل اختصاصی هوش مصنوعی سرمایه گذاری با ایجاد الگوریتم های سفارشی با داده های داخلی شرکت برای پیش بینی بازار کاربرد دارد. اما شما می توانید با استفاده از ابزارهایی مانند Google Cloud AI یا IBM Watson برای تحلیل مالی و پیش بینی ریسک استفاده کنید.
برای مثال صندوق های سرمایه گذاری بزرگ از مدل های اختصاصی برای تحلیل نوسانات قیمت ارز یا کالا استفاده می کنند. اما در شرکت های کوچک و نوپا از APIهای آماده هوش مصنوعی برای تحلیل داده های بازار استفاده می شود.
سرمایه گذاری جمعی یا کرادفاندینگ یک روش نوین برای تامین مالی کسب و کارهای متوسط و کوچک است که در آن تعداد زیادی از افراد، هر کدام با مبالغ نسبتا کوچک، در پروژه های مختلف سرمایه گذاری می کنند. در این روش سرمایه پذیران، سرمایه های جمع آوری شده را برای توسعه کسب و کار خود صرف می کنند.
البته با وجود جذابیت این مدل، یکی از چالش های اصلی آن تحلیل ریسک و شناسایی پروژه های سودآور و قابل اعتماد است. خوشبختانه هوش مصنوعی وارد این حوزه نیز شده و توانسته است به تحلیل ریسک و شناسایی بهترین کسب و کارها برای سرمایه گذاری کمک کند.
در ایران تعداد زیادی پلتفرم کرادفاندینگ فعالیت دارند که تنها تعدادی از آن ها بر پایه هوش مصنوعی عمل می کنند. این پلتفرم ها صدها پروژه با اهداف، بودجه و سطح ریسک متفاوت ارائه می دهند. در نتیجه سرمایه گذارانی که توانایی یا زمان کافی برای تحلیل دقیق این پروژه ها را ندارند، می توانند با کمک این پلتفرم ها بهترین پروژه های سرمایه گذاری را انتخاب کنند. مهم ترین کاربردهای هوش مصنوعی در کرادفاندینگ عبارتند از:
پیشنهاد پروژه های کم ریسک تر برای سرمایه گذاران
تحلیل رفتار سرمایه گذاران براساس میزان سرمایه گذاری و بازه زمانی مشارکت
تخمین نرخ بازده احتمالی پروژه ها و امکان مقایسه واقعی بین آن ها
در بین تعداد زیادی از پلتفرم های کرادفاندینگ باید به «دونگی» اشاره کنیم که با مجوز سازمان فرابورس و تحت نظارت سبدگردان مالی فیروزه فعالیت می کند. در این پلتفرم تعداد زیادی پروژه برای سرمایه گذاری معرفی می شوند که می توانید با حداقل یک میلیون تومان در یک یا چند مورد از آن ها مشارکت کنید. در این پلتفرم میزان ریسک، عملکرد مالی و پیش بینی بازدهی و سود هر پروژه مشخص شده است که با انتخاب آن ها می توانید سرمایه گذاری را آغاز کنید.
اگرچه هوش مصنوعی فرصت های بزرگی برای دقت، سرعت و کارایی در تصمیم گیری های مالی فراهم کرده است، اما باید مراقب ریسک ها و چالش های آن نیز باشید. در ادامه به این ریسک ها پرداخته ایم.
مدل های هوش مصنوعی بر پایه داده های گذشته آموزش می بینند و فرض می کنند الگوهای تاریخی در آینده نیز تکرار می شوند. اما مشکل از جایی شروع می شود که بازارهای مالی نوسان زیادی را تجربه می کنند و کاربران هم رفتار قابل پیش بینی ندارند. اغلب رفتار غیرقابل پیش بینی دارند و ممکن است تحت تاثیر بحران های سیاسی، اقتصادی یا جهانی (مثل همه گیری کرونا) قرار گیرند.
برای مثال در بحران مالی سال 2020، بسیاری از مدل های معاملاتی مبتنی بر AI عملکرد ضعیفی داشتند؛ چون داده های آموزشی ربات ها و الگوریتم ها شامل شرایط بحرانی مشابه نمی شد. به طور کلی سرمایه گذاری کامل براساس مدل های هوش مصنوعی می تواند در شرایط خاص به تصمیمات اشتباه و زیان های مالی منجر شود.
استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری به زیرساخت های قدرتمند (سرورها، پردازش ابری و ذخیره سازی داده ها) نیاز دارد و باید به داده های گسترده و باکیفیت دسترسی داشته باشد. اما در مقابل این فناوری برای گردآوری داده ها چالش های زیادی دارد که عبارتند از:
هزینه بالای جمع آوری و پردازش داده ها
نیازمند تیم های متخصص در داده کاوی و یادگیری ماشین
دشواری در دسترسی به داده های به روز و دقیق در برخی کشورها
در نتیجه می توان گفت برای بسیاری از شرکت ها یا استارتاپ های کوچک، ورود به حوزه سرمایه گذاری مبتنی بر AI هزینه بر و پیچیده است.
یکی دیگر از چالش های مهم در هوش مصنوعی، سوگیری داده هاست. به طوری که اگر داده های آموزشی شامل خطا یا تبعیض باشند، مدل نیز همان سوگیری را بازتولید می کند. برای مثال اگر داده های تاریخی بیشتر مربوط به شرکت های بزرگ باشد، الگوریتم به شکل ناخودآگاه پروژه های کوچک را کم اهمیت تر ارزیابی می کند. در نهایت نبود شفافیت در نحوه تصمیم گیری، اعتماد سرمایه گذاران را کاهش می دهد و نظارت قانونی را پیچیده می کند.
در سطح جهانی، نهادهای مالی و قانون گذاران در حال تدوین مقررات جدید برای کنترل سرمایه گذاری با AI هستند. برای مثال در اتحادیه اروپا «قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا» (EU AI Act) به عنوان نخستین چارچوب جامع برای استفاده ایمن و مسئولانه از AI در حال اجراست.
البته در کشور ما هنوز چارچوب مشخص و رسمی برای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری و معاملات مالی ایجاد نشده است. اما سازمان بورس و بانک مرکزی در حال بررسی و تدوین دستورالعمل های مربوط به فناوری های مالی (فین تک) هستند. با این توصیف باید به خاطر داشته باشید نبود مقررات شفاف ممکن است موجب ریسک حقوقی، سوءاستفاده از داده ها، یا عدم اعتماد عمومی به پلتفرم های هوشمند می شود.
استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی، با چالش های اخلاقی و اجتماعی زیادی همراه است. به طوری که پلتفرم های سرمایه گذاری هوشمند به داده های شخصی و مالی کاربران دسترسی دارند و این موضوع حفاظت از اطلاعات کاربران را به خطر می اندازد.
از سوی دیگر کاربران باید بدانند الگوریتم ها بر چه اساسی تصمیم می گیرند، اما گاهی هیچ شفافیتی در مورد عملکرد آن ها وجود ندارد. در نهایت اگر مدل هوش مصنوعی برای سرمایه گذاری اشتباه کند و موجب ضرر مالی شود، چه کسی مسئول است؟ شرکت توسعه دهنده؟ کاربر؟ یا الگوریتم؟
سرمایه گذاری با هوش مصنوعی برای سرمایه گذاران خرد درست مثل سرمایه گذاران بزرگ است و کار پیچیده ای نیست و فقط برای تصمیم گیری آگاهانه تر به ابزارهای هوشمند نیاز دارید. در همین رابطه باید سرمایه گذاری را با مبلغ کم شروع کنید و به سراغ پلتفرم هایی بروید که مدیریت دارایی را به صورت هوشمند انجام می دهند. در ادامه به مراحل و نحوه سرمایه گذاری با AI پرداخته ایم.
برای آغاز باید هدف مالی و سطح ریسک پذیری خود را مشخص کنید. هدف می تواند کوتاه مدت، بلندمدت و یا دستیابی به درآمد ماهانه باشد. همچنین باید سطح ریسک پذیری خود را تعیین کنید که می تواند کم، متوسط یا زیاد باشد. در نهایت باید از پلتفرم های هوشمند برای مدیریت سرمایه استفاده کنید. خوشبختانه برای شروع، به دانش عمیقی از AI نیاز ندارید و فقط باید بتوانید از ابزارهای آماده و کاربرپسند استفاده کنید.
سرمایه گذاری هوشمند به معنی حذف ریسک نیست و فقط میزان ریسک را به شکل هوشمند مدیریت می کنید. در همین رابطه باید به چند نکته مهم نیز دقت داشته باشید:
به سبد سرمایه گذاری خود تنوع دهید و سرمایه خود را در چند بخش مختلف پخش کنید.
تحلیل انسانی و الگوریتمی را با هم ترکیب کنید و همیشه تصمیمات نهایی را صرفا بر اساس پیشنهاد AI نگیرید و تحلیل خود را هم دخیل کنید.
از آنجا که الگوریتم ها بر اساس داده های گذشته کار می کنند، پس باید داده ها را به طور مرتب به روزرسانی کنید تا خطای پیش بینی کاهش یابد.
بسیاری از پلتفرم های هوشمند امکان تمرین با پول مجازی دارند و شما هم می توانید از این فرصت برای تست عملکرد الگوریتم ها استفاده کنید.
برای ارزیابی عملکرد سرمایه گذاری هوش مصنوعی، باید شاخص های مشخصی را تعریف کنید. در جدول زیر به این شاخص ها و کاربرد آن ها پرداخته ایم.
شاخص | توضیح | مثال کاربردی |
بازده کلی | سود یا زیان کل سرمایه در بازه زمانی مشخص | اگر سرمایه گذاری شما طی 12 ماه 12٪ سود داشته باشد، یعنی بازدهی کلی آن در همین مدت 12 درصد بوده است |
نسبت بازده به ریسک | میزان بازدهی نسبت به ریسک پذیرفته شده | الگوریتمی با سود کمتر اما ریسک پایین تر، ممکن است بهتر باشد |
دقت پیش بینی مدل AI | درصد صحت سیگنال های پیشنهادی | اگر 80٪ پیش بینی های الگوریتم درست باشد، مدل قابل اعتماد است |
مقایسه با روش سنتی | بررسی اینکه AI چقدر عملکرد را بهبود داده است | برای مثال 15٪ بازده در مقابل 10٪ با روش دستی |
در دنیای امروز یک سرمایه گذاری زمانی به موفقیت ختم می شود که بین تجربه انسانی و هوش ماشینی تعادل برقرار شود. هیچ کدام از این دو نمی توانند به تنهایی در بازارهای مالی موفق شوند. پس به جای جایگزین کردن کامل روش های سنتی، باید از AI برای تقویت تصمیمات مالی استفاده کنید.
برای مثال فرض کنید بخشی از سرمایه خود را در صندوق طلا و بخشی را در بورس گذاشته اید. در این صورت یک ابزار AI مثل Wealthfront می تواند به صورت خودکار تشخیص دهد چه زمانی وزن هر بخش را تغییر دهد تا ریسک کمتر و بازدهی سرمایه گذاری بیشتر شود.
در بسیاری از کشورهای دنیا استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری مرسوم شده است. در ادامه به بررسی روند این فناوری و تاثیر آن در سرمایه گذاری می پردازیم.
طبق گزارش ها ، پیش بینی می شود هزینه های شرکت ها در زیرساخت AI تا سال 2029 به 2٫8 تریلیون دلار برسد. در سال 2024 ، سرمایه گذاری در شرکت های AI و کلود در ایالات متحده و اروپا به حدود 79٫2 میلیارد دلار رسید که از رشد حدود 27٪ نسبت به سال قبل حکایت دارد.
همچنین شرکت های بزرگ فناوری در سال 2025 بیش از 300 میلیارد دلار برای زیرساخت های AI هزینه کرده اند و آمازون (Amazon) پیشتاز در این هزینه ها اعلام شده است. یک گزارش نشان می دهد سرمایه گذاری جهانی در استارتاپ های AI در نیمه اول 2025 بین 60 تا 73 میلیارد دلار یعنی بیش از دو برابر بازه مشابه در سال قبل بوده است. طبق گزارش EU/Parliament ، بازار کل AI در سال 2023 بیش از 130 میلیارد یورو ارزش داشته است و پیش بینی شده تا سال 2030 به تقریبا 1٫9 تریلیون یورو برسد.
چند صنعت که در سرمایه گذاری با AI پیشتاز بوده اند، عبارتند از:
صنعت | چگونه از AI استفاده می کنند |
فناوری سخت افزار و زیرساخت | شرکت هایی مثل NVIDIA در زمینه چیپ های پردازش AI، داده سراها و تجهیزات لازم برای آموزش مدل های بزرگ سرمایه گذاری می کنند |
خدمات ابری | ارائه دهندگان کلود مثل آمازون، مایکروسافت و گوگل از AI برای تسهیل عملیات، بهبود امنیت، پردازش داده های بزرگ و سرویس های محاسباتی استفاده می کنند |
نرم افزارهای کاربردی و ابزارهای هوشمند سازمانی | CRMها، اتوماسیون اداری، بهینه سازی زنجیره تامین، پشتیبانی مشتری و تحلیل داده های سازمانی؛ برای مثال شرکت هایی مثل ServiceNow و Salesforce Ventures در این زمینه سرمایه گذاری کرده اند |
سلامت و داروسازی | تشخیص بیماری، داروسازی، تحقیق و توسعه با AI، تحلیل تصویر پزشکی که به دلیل تاثیر بالقوه AI در بهبود کیفیت درمان و کاهش هزینه ها، جزء شرکت های مهم هستند. گزارش های متنوع نشان داده اند سرمایه گذاری زیادی به این حوزه می آید |
در دنیا چندین شرکت معروف وجود دارند که در زمینه هوش مصنوعی فعالیت دارند. این شرکت ها عبارتند از:
NVIDIA یکی از بازیگران اصلی در تامین چیپ ها و سخت افزار AI است.
Alphabet (گوگل) از طریق پروژه هایی مثل مدل های زبان بزرگ، فضای ابری و تحقیقات نسل بعدی AI فعالیت می کند.
شرکت هایی در خاورمیانه مثل MGX Fund Management در ابوظبی هستند که به طور خاص برای سرمایه گذاری در فناوری های هوش مصنوعی تاسیس شده اند.
هوش مصنوعی در کشور ما نیز در حال پا گرفتن است و شرکت های زیادی در این زمینه فعالیت می کنند. برای مثال باید به دیتاک، امن موج، فناپ، دیتامون، هوش مصنوعی ماهان هوش فن آور و... اشاره کنیم.
شرکت های بزرگ فناوری زیادی در حال ایجاد زیرساخت های عظیم برای AI هستند. برای مثال Citigroup پیش بینی کرده است که هزینه صرف شده در زیرساخت های مرتبط با AI توسط Big Tech تا سال 2029 از 2٫8 تریلیون دلار عبور کند.
همزمان سرمایه گذاری خُرده فروشان یا افراد عادی به طور مداوم در حال افزایش است و پلتفرم هایی مثل eToro گزارش داده اند که استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای انتخاب یا تغییر سرمایه گذاری در پرتفوی افراد، در طی یک سال 46٪ افزایش داشته است.
از سوی دیگر با افزایش نقش AI در بانکداری شاهد رشد این فناوری در سرمایه گذاری هستیم. طبق یک گزارش از مجله فوربز ارزش افزوده سالانه AI برای صنعت بانکداری بین 200 تا 340 میلیارد دلار است که فقط از طریق بهبود روندها، تحلیل های مشتری و بهینه سازی عملیات حاصل می شود.
همچنین سرمایه گذاری های خرد به کمک الگوریتم های هوش مصنوعی آماده است و حالا بسیاری از سرمایه گذاران خرد برای استفاده از ابزارهای AI در تصمیم گیری سرمایه گذاری مشتاق شده اند. تنها در آمریکا، حدود 30٪ از سرمایه گذاران خرد اکنون از ابزارهای AI برای پیکربندی یا تغییر پرتفوی شان استفاده می کنند.
پروژه هایی که با تمرکز بر AI هستند حالا وارد فضای کرادفاندینگ شده اند تا بتوانند بخشی از سرمایه مورد نیاز خود برای توسعه کسب و کارشان را تامین کنند. برای مثال طبق داده ها ، میزان معاملات فعال مبتنی بر هوش مصنوعی از 5٫8٪ در سال 2020 به 9٫6٪ در سال 2024 رسیده است.
سرمایه گذاری با هوش مصنوعی می تواند سرعت، دقت و توان تحلیل داده ها را به شکل چشمگیری افزایش دهد. با این حال، AI جایگزین کامل انسان نیست و تصمیم گیری نهایی و مدیریت ریسک همچنان به تجربه و قضاوت انسانی نیاز دارد. به همین دلیل سرمایه گذاران خرد و حتی حرفه ای باید هم زمان از ابزارهای هوشمند و الگوریتم های AI برای تحلیل بازار، پیش بینی روندها و بهینه سازی پورتفوی استفاده کنند.
در کنار استفاده از فناوری، در روش های سرمایه گذاری جذاب و جمعی مانند کرادفاندینگ می توانید در پلتفرم های معتبری همچون دونگی مشارکت داشته باشید تا تجربه سرمایه گذاری متنوع، مطمئن و با ریسک کنترل شده فراهم شود. در آخر باید گفت استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری باید با تحلیل انسانی و سرمایه گذاری جمعی همراه شود تا راهی هوشمندانه و پایدار برای رشد سرمایه و استفاده بهینه از فرصت های مالی آینده باشد. مشاوره سرمایه گذاری را با ما تجربه کنید.
نویسنده: مانی حمزه زاده
آمیخته ای از اقتصاد، مالی، مدیریت و تلاقیشون با اتفاقات روز رو اینجا براتون مینویسم و امیدوارم به خوبی با این سبک محتواها ارتباط بگیرید.
به گزارش اقتصادنیوز، کارشناسان اقتصادی با انتقاد از تصمیم دولت به حذف چهار صفر از پول ملی، تاکید می کنند که این اقدام صرفا جنبه ظاهری و روانی دارد و نمی تواند تورم را مهار کند.
گزارش اکوایران، بازارهای مالی ایران در روز یکشنبه 13 مهر 1404 (5 اکتبر 2025) برای دومین روز متوالی شاهد جابه جایی نقدینگی از طلا به بورس بودند. ورود 934 میلیارد تومان سرمایه حقیقی به بازار سهام، حاکی از تثبیت اعتماد سرمایه گذاران و احتمالا تاثیر عوامل مثبتی مانند اصلاح قیمت ها، اخبار خوب از مجامع و بهبود جو روانی است.
به گزارش اکوایران، بازارهای مالی ایران در روز شنبه 12 مهر 1404 (3 اکتبر 2025)، شاهد جابه جایی قابل توجه جریان نقدینگی بودند. در حالی که نرخ دلار آزاد با صعود به 115,550 تومان رکورد تازه ای ثبت کرد و به عنوان عامل تورم زا بر بازارها سایه انداخت.