به گزارش نبض بورس، هنگام معرفی استراتژی‌های جدید "AI" و "ML"، رهبران به جای یک تصمیم آنی، باید از ادغام و هماهنگی فناوری اطلاعات با تلاش‌های مدرن سازی کنونی اطمینان حاصل کنند. این امر منجر به ادغام صحیح "AI" و "ML" و تجارت می‌گردد.
در بازار‌های سرمایه، سهام حامیان برای استقرار ارزش افزایش یافته است، صداقت پیروز شد و سهم کیف ایشان توسعه یافت؟ قابلیت‌های تجزیه و تحلیل داده‌های سازمان، همراه با هوش مصنوعی و فراگیری ماشینی میتواند فرصت‌های جدید را در این زمینه بگشاید، اما بسیاری از سازمان‌ها هنوز از استراتژی‌های داده قبلی استفاده می‌کنند که توانایی آن‌ها را برای مهار اطلاعات ذخیره شده و تصمیم گیری‌های مناسب تجاری محدود میکند.
بدون توانایی انجام پیش بینی دقیق نتایج کسب و کار با استفاده از هوش مصنوعی، بازارسازان هنگام پیش بینی ناشناخته ها، مجبور به تکیه بر احساسات و تصمیم گیری‌های تحصیل کنندگان این حوزه هستند.
شرکت‌ها به طور فزاینده‌ای مزایای فناوری را تشخیص می‌دهند و همکاری با ارائه دهندگان فناوری مدرن، کلید تحقق این مزایاست ؛ ما هنوز چالش‌هایی برای شرکت‌هایی که به دنبال استقرار "ML" در مقیاس هستند، وجود دارند. در زیر، برخی از این چالش‌ها را به همراه ابزار‌ها و بهترین شیوه‌هایی که میتواند به شرکت‌های بازار سرمایه کمک کند تا از استراتژی‌های "AI" و "ML" بهره‌مند شوند، را بررسی کنیم.
در سطح بالاتر، چالشی که بازار سرمایه در هنگام اجرای "AI" با آن روبرو است، مشابه سایر صنایع است. اولین سری چالش ها، خود داده‌ها هستند. داده‌های بدون ساختار ۹۰ درصد از داده‌های شرکت را شامل میشود و بسیاری از شرکت‌ها با محدودیت برنامه‌های فرضی و قدیمی مواجه اند که با ابزار‌های مبتنی بر ابر جدید، خوب کار نمی‌کنند. همچنین، تعداد زیادی سیلوهای؟ داده، در بازار‌های سرمایه پخش شده که به دلیل رشد خرید‌های زمان بر همراه با حواس پرتی متداول گردیده؛ به طوری که کارایی و تصمیم گیری را محدود میکند.
علم داده با سرعت پیام‌ها و حجم از کار نمی‌افتد، بلکه تنوع بسیار زیاد منابع داده‌ی متفاوت، آن را تحت تاثیر قرار می‌دهد.
موسسات مالی هنوز در تلاش برای استخراج اطلاعات معنی داری هستند که در تصمیمات تجاری مفید از آن استفاده کنند. طبق برخی برآورد ها، مشاغل فقط از ۵ درصد داده‌های موجود بهره می‌برند. برای تبدیل داده‌ها به فراست، شرکت‌ها باید به داده‌های محصور در سیلو ها، فرمت‌های ناسازگار و غیره... غلبه کنند.
چالش‌های دیگر شامل دیدگاه‌ها و سطوح مختلف مقاومتی است که ارزش داده‌های ذینفعان مختلف درون شرکت‌ها ، محدودیت محیط‌های نظارتی و مهارت‌های ابری محدود سیستم‌های پروژه‌های فن آوری اطلاعات می‌پردازد.
همچنین عملیات "ML"، میتواند با ورود شرکت‌ها به این حوزه فناوری در حال ظهور، چالش برانگیز باشد.
پذیرش و بهره مندی از راهبرد‌های "AI" و"ML": ابزار‌ها و برترین شیوه ها.
۱. قبل از تکمیل هوش مصنوعی "AI" در تجزیه و تحلیل مهارت پیدا کنید.
تاثیر"AI" و "ML" به تجزیه و تحلیل داده‌های قوی و انعطاف پذیر پلتفرم بستگی دارد که ممکن است در ابتدا به بازسازی مجدد زیرساخت آن نیاز داشته باشد.
انجام علم داده در تولید بدون زیرساخت داده‌ای هسته‌ای قوی دشوار است.
با وجود شرکت‌هایی که در حال تغییر بستر‌های سنتی تجزیه و تحلیل داده‌ها بر روی سرور‌های محلی هستند، چالش‌ها فراوان است و هزینه‌های دلار آبی (آن‌هایی درون شرکت شارژ می‌شوند) از مجوز نرم افزاری بالاتر می‌رود.
این شرکت‌ها باید هزینه‌ها و منابع را برای نظارت، تنظیم عملکردها، ارتقاها، تامین منابع و مقیاس پذیری صرف کنند. منابع داده‌های مهم کسب کار ممکن است به راحتی توسط دانشمندان داده قابل دسترسی نباشد که تصمیم گیری‌های مهم تجاری را مسدود میکند (تا جایی که مانع تصمیم گیری‌های مهم تجاری میشود).
همه این موانع زمان و فضای کمتری برای جمع آوری تجزیه و تحلیل و بینش داده‌ها باقی میگذارد.
اگر شرکت شما در تجزیه و تحلیل مهارت ندارد، برای "AI" آماده نیست. (بررسی کسب و کار هاروارد).
با مدل تجزیه و تحلیل داده‌های بدون سرور و مبتنی بر ابر، اکثریت قریب به اتفاق زیر ساخت اصلی و وابسته توسط تامین کنندگان ابر انجام میشود. این به تیم داده شما این امکان را می‌دهد تا زمان و منابع بیشتری را برای تجزیه و تحلیل و بینش اختصاص دهد. نقش حساس و یکپارچگی فناوری‌های ابری میتواند به شرکت‌ها در غلبه بر سیلوهای داده کمک کند و یک کد واحد تاسیس و فرهنگ مشارکت بیشتر در محل کار ارائه کند.
همچنین، آن‌ها طوری طراحی شده اند که بینش بیشتری در زمان واقعی در یک بلوک ساختمانی ارزشمند از "AI" و "ML" ارائه دهند. به طور خلاصه، هسته موثر زیرساخت‌های داده یک مزیت رقابتی به سازمانی‌هایی است که در سیلو‌ها و سرور‌ها گیر کرده اند.
۲. با اولویت بندی یک هدف تجاری شروع کنید.
تنها در چند سال، تعدادی از موارد معمول کاربرد "AI" در بخش بازار سرمایه پدید آمده است.
در اینجا چند مورد خاص و نحوه کمک "AI" مثال زده میشود:
• بهترین نحوه سفارشات را در مکان‌های مختلف با اجرای الگوریتمی به صورت فعال فرا بگیرید.
• تشخیص محرک‌های احتمالی برای رویداد‌های برنامه ریزی نشده با تجزیه و تحلیل داده‌های پیش بینی کننده برای پیش بینی رویداد ها.
• ایجاد ریسک چند بعدی و ارائه تجزیه و تحلیل داده با تجزیه و تحلیل ریسک در زمان واقعی.
• استفاده از "ML" برای به کسب بینش در فرآیند انتخاب از طریق الگوریتم‌ها برای انتخاب دارایی.
• تعیین نیاز‌های مشتری با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات رسانه‌های اجتماعی.
• ساخت سیستم‌هایی که بتوانند از طریق پردازش گفتار به متن زبان طبیعی به سوالات مشتری پاسخ دهد.
• استخراج داده‌های کلیدی از اسناد بدون ساختار یا نیمه ساختار با سرویس‌های تجزیه و تحلیل اسناد به زبان طبیعی.
• ایجاد عملکرد و گزارش تفسیر داده‌های مالی با تولید زبان طبیعی برای سند نویسی.
• شناسایی الگو‌های معاملاتی پیچیده در مجموعه داده‌های بزرگ با سوء استفاده از بازار و نظارت بر جرایم مالی.
اگر چه تمرکز منحصر بر مزایای فناوری بر تجزیه و تحلیل داده ها، وسوسه انگیز است؛ اما فرصتی فوری برای شرکت هاست تا به نحوه عملکرد انسان و "AI" با یکدیگر به طور کامل بهره‌مند شوند. تجزیه و تحلیل داده‌های مبتنی بر "ML"، هنگام جفت شدن با قضاوت و بینش انسان قدرتمندتر میشود. پیشرفت‌های اخیر در زمینه فناوری، رایانه‌ها را سریعتر، ذخیره سازی اطلاعات را ارزان‌تر و دسترسی به الگوریتم‌ها را دموکراتیک‌تر کرده است. اما تجربه و قضاوت بشر میتواند مشارکت و گسترش دقیق و تجزیه و تحلیل با بصیرت داده‌ها را بازار‌های پزشکی و مالی به همراه داشته باشد.
توضیح پذیری و عدالت مدل، نمونه‌های مشخصی از ضرورت تجربه بیشتری در موفقیت هوش مصنوعی است.
هنگام طراحی یک سیستم "AI" برای استفاده هایی که در بالا ذکر شده، نباید مزایا عقل انسانی را در آن مجزا کرد.
۳. تیم خود را برای تصمیمات داده‌ای بهتر سازماندهی کنید.
یافتن، بازیابی و پیش پردازش داده‌ها میتواند طولانی‌ترین بخش از ساخت مدل‌های "ML" باشد. بیش از ۸۰ درصد تلاش ساخت مدل، در اینجا به کار می‌رود. این چالش منحصر به خدمات مالی نیست بلکه پرداختن به این چالش یک پیش نیاز ضروری برای "ML" محسوب میشود و دارای مزیت رقابتی است. سازماندهی سیستم و تیم‌های داخلی برای مقابله با این چالش‌ها میتواند شانس شما را برای موفقیت افزایش دهد، اما نیاز به برنامه ریزی و تفکر دقیق دارد.
به زبان ساده، هدف تیم علمی داده، تصمیم گیری آسانتر هنگام استفاده از داده است. هنگام تصمیم گیری در مورد نحوه بهترین ساختار علم داده و تیم‌های "AI" و "ML" و همچنین در مورد چگونگی نحوه گزارش، این اصل را در نظر داشته باشید، همچنین توجه به جایی که سازمان در حال حاضر در داده‌ها و سفر‌های هوش مصنوعی خود قرار گرفته مهم و ضروری است.
فرهنگ، اندازه و شیوه‌های رشد شرکت هم قابل توجه است. شرکت متمرکز است یا غیر متمرکز؟ آیا فدرال است؟ آیا از مشاوران استفاده میکند؟
هنگام تعیین نقش تیم، جریان داده‌های ساختار یافته و جایی که این نقش‌ها بیشترین کاربرد را دارند قابل توجه و رسیدگی است.
همچنین، نقش‌های متفاوت لزوماً نیازمند کارکنان مختلف نیست، خودتان را محدود نکنید. افراد میتوانند نقش‌های متفاوتی را ایفا کنند به شرطی که نقش‌ها به وضوح تعریف شده باشند.
۴. درک مفاهیم توضیح پذیری و انصاف
دو نکته مهم وجود دارد که هنگام سازماندهی سیستم‌های تجزیه و تحلیل داده و "AI" باید به ذهن بسپارید. اولین نکته توضیح پذیری است. ما میخواهیم سیستم‌های هوش مصنوعی همانطور که انتظار می‌رود با توضیحات شفاف و همراه با دلایل تصمیم گیری نتیجه بدهد. این تحت عنوان توضیح پذیری شناخته میشود؛ که یکی از اولویت‌های بالا در (گوگل) "GOOGLE"، نگرانی فزاینده شرکت‌ها در مورد طراحی سیستم‌های "AI" است.
توضیح پذیری اعتماد به تصمیمات سیستم‌های هوش مصنوعی و تعداد شیوه‌های برتر که برای اطمینان از اعتماد تکامل یافته اند را افزایش می‌دهد. این شامل بررسی دقیق کار‌ها و فرآیند‌های علمی داده میشود، که نظارت بر (رانش مدل) نامیده میشود (همچنین به عنوان رانش مفهومی نیز یاد می‌گردد) و معیار‌های دقت و اطمینان از تکرار پذیری ویژگی‌ها امکانات را در بر می‌گیرد.
عدالت یکی دیگر از موضوعات مهم در "AI" است. الگوریتمی که نشان دهنده عدالت در نتایجی است که از متغیر‌های خاص مستقل است، خصوصاً مواردی که ممکن است حساس تلقی شوند.
این‌ها شامل ویژگی‌های فردی است که نباید با نتایجی مانند قومیت، جنسیت، گرایش جنسی یا ناتوانی مرتبط شود. یک مدل دقیق ممکن است فرا گرفته شود یا حتی پیش سوگیری‌های مشکل دار موجود در داده را بر اساس آن صفات تقویت کنند.
شناسایی معیار‌های عدالت مناسب برای یک سیستم، مستلزم محاسبه "UX" فرهنگ- اجتماع- تاریخ- سیاست- حقوق و ملاحظات اخلاقیست که تعدادی از آن‌ها قابل مبادله هستند.
بهترین شیوه‌های عدالت (انصاف) عبارتند از:
• طراحی مدل با استفاده از اهداف مشخص
• کنترل اهداف در طول زمان برای عملکرد عادلانه سیستم در موارد پیش بینی شده مانند زبان‌های مختلف یا در طیف گروه‌های سنی مختلف.
• استفاده از نشانگر مجموع داده برای آموزش و آزمایش مدل
• استفاده از نمونه‌های متنوع
• تفکر در مورد عملکرد مدل در زیر گروه‌های مختلف
ساختن نقشه راه آینده با "AI" و "ML"
سابقه غنی بازار‌های سرمایه در استفاده از فناوری پیشرفته حال حاضر، "AI" را برای بازکردن فرصت‌های جدید در این بخش در بر می‌گیرد. آینده نگری و برنامه ریزی بهترین نتایج را از "AI" و "ML" تضمین خواهد کرد، آن‌ها نباید فکر بعدی سازمان شما باشند.
این بدان معناست که در ابتدا برای تجزیه و تحلیل داده ها، یک زیرساخت مرکزی قوی بنا کنید؛ ساختار داخلی تیم‌هایی که از داده‌ها و "AI" استفاده می‌کنند را برنامه ریزی کنید و از ابزار‌های انعطاف پدیری و ابری برای بهینه کردن نتایج استفاده ببرید.
هنگام معرفی استراتژی‌های جدید "AI" و "ML"، رهبران فناوری باید از این امر اطمینان حاصل کنند، برخلاف تبدیل شدن به تفکر بعد، که با تلاش‌های نو سازی فعلی ادغام و سازگار شده باشند.
این امر منجر به یکپارچگی واقعی "AI" و "ML" و تجارت خواهد شد.
