Одной из ключевых проблем использования ИИ в финансах является потребность в высококачественных данных. Чтобы делать точные и надежные прогнозы, алгоритмы ИИ должны обучаться на больших объемах данных, которые являются надежными, полными, точными, детализированными и контекстуализированными. Тем не менее, есть несколько проблем для достижения этой лофт-цели на практике:

  1. Сбор данных. Финансовые учреждения должны иметь системы для сбора данных из самых разных источников, таких как финансовые рынки, записи транзакций и данные о клиентах. Это может быть проблемой, поскольку финансовые данные часто сложны и труднодоступны.
  2. Очистка и предварительная обработка данных. Чтобы эффективно использовать ИИ, финансовые учреждения должны очищать и предварительно обрабатывать свои данные, чтобы удалять ошибки и обеспечивать их формат, который может использоваться алгоритмами ИИ. Это может быть длительным и трудоемким процессом, и финансовые учреждения должны иметь правильные инструменты и опыт для эффективной очистки и предварительной обработки данных.
  3. Хранение данных и управление ими: должны быть созданы системы для хранения данных и управления ими таким образом, чтобы к ним можно было получить доступ и проанализировать их с помощью алгоритмов ИИ. Это может быть проблемой, поскольку финансовые данные часто сложны и требуют специализированных систем для эффективного управления ими.

Общие источники данных

Существует множество различных источников финансовых данных, которые можно использовать для обучения алгоритмов ИИ и прогнозирования финансовых рынков. Некоторые из наиболее распространенных источников финансовых данных включают в себя:

  1. Финансовые рынки. Финансовые рынки, такие как фондовые биржи, предоставляют множество данных о ценах и объемах различных финансовых активов, таких как акции, облигации и валюты. Эти данные можно использовать для обучения алгоритмов ИИ прогнозированию будущих движений рынка.
  2. Записи транзакций. Финансовые учреждения, такие как банки и инвестиционные компании, собирают данные об обрабатываемых ими транзакциях, таких как покупка, продажа и передача финансовых активов. Эти данные можно использовать для обучения алгоритмов ИИ прогнозированию поведения клиентов и тенденций на финансовых рынках.
  3. Экономические показатели: правительства и другие организации собирают данные по широкому спектру экономических показателей, таких как валовой внутренний продукт, уровень занятости и уровень инфляции. Эти данные можно использовать для обучения алгоритмов ИИ прогнозированию общего состояния экономики и ее влияния на финансовые рынки.
  4. Новости и социальные сети. Новостные статьи и публикации в социальных сетях могут предоставить ценную информацию об общественных настроениях и общем состоянии экономики. Алгоритмы ИИ можно обучить анализировать эти данные и делать прогнозы о влиянии на финансовые рынки.

Типы данных

В целом существует два основных типа данных: структурированные и неструктурированные. Структурированные данные организованы в заранее определенном формате, к ним легко получить доступ и проанализировать, в то время как неструктурированные данные более сложны и требуют для анализа специализированных алгоритмов искусственного интеллекта. Оба типа данных могут использоваться в приложениях ИИ в зависимости от конкретных потребностей и целей приложения.

  1. Структурированные данные. Структурированные данные — это данные, которые организованы в предварительно заданном формате, таком как база данных или электронная таблица. Этот тип данных легко получить и проанализировать, и он часто используется в приложениях ИИ, которые требуют точной и достоверной информации, например, для прогнозирования финансового рынка.
  2. Неструктурированные данные. Неструктурированные данные – это данные, которые не организованы в предопределенный формат, например текст, изображения или аудиофайлы. Этот тип данных часто сложнее получить и проанализировать, но он может дать ценную информацию о сложных закономерностях и тенденциях. Алгоритмы ИИ можно обучить анализировать неструктурированные данные и делать на их основе прогнозы.

Проблемы с данными

Основные проблемы, которые необходимо преодолеть (или о которых нужно знать и с которыми нужно справиться):

  • Возможность ошибок или несоответствий данных: требуются сложные и часто тяжелые ручные усилия для обеспечения качества данных.
  • Задержка данных. Наборы исторических данных, которые часто используются для обучения, могут основываться на доступности данных экономического контекста, которые периодически публикуются или публикуются с задержкой, что приводит к «прогнозируемому смещению» при неправильном управлении.
  • Предвзятость данных: от предвзятости выживания, которая способствует записи данных о компаниях и видах деятельности, которые продолжали существовать, до избыточной выборки данных с рынков (или субдоменов), которые предоставляют много качественных данных, существует множество способов ввести перекос и смещение в наборе данных.

Проблемы с «экономическими показателями»

  1. «Ошибки и несоответствие данных»
    Экономические показатели часто составляются разными организациями с использованием разных методов и стандартов отчетности, что приводит к несовместимым соглашениям об именах, смещениям шкалы числовых данных, различиям в валютах отчетности (включая неотъемлемая необходимость контекстуализации данных относительно относительных обменных курсов), различия в отчетных периодах, уровнях агрегирования и т. д.
  2. «Возможна задержка данных»
    Экономические показатели часто публикуются с задержкой, и это может затруднить алгоритмам ИИ использование данных для прогнозирования в реальном времени. Обучение на полных наборах данных, которые были объединены с использованием наборов данных, выпущенных после даты целевого события, в конечном итоге не удастся во время логического вывода. Часто приходится компилировать сложные аппроксимации, чтобы потенциально заполнить пробелы в данных, возникающие из-за запаздывающих графиков выпуска.
  3. «Возможность смещения данных»
    Экономические показатели часто составляются на основе ограниченных источников данных, что может привести к искажению данных. Например, некоторые экономические показатели могут включать данные только по определенным регионам или отраслям, а это может привести к искажению данных и повлиять на точность прогнозов ИИ.

Проблемы с «новостями и данными социальных сетей»

Использование данных о настроениях и новостях для сбора точек данных для прогнозирования движений рынка и цен на активы — хорошая идея. Тем не менее, есть несколько проблем при анализе данных социальных сетей с помощью методов обработки естественного языка (NLP). Некоторые из ключевых проблем включают в себя:

  1. Зашумленные данные. Данные из социальных сетей часто зашумлены и неструктурированы, содержат смесь разных языков, сленга, аббревиатур и смайликов. Это может затруднить для алгоритмов НЛП точный анализ данных и извлечение значимой информации.
  2. Анализ настроений. Алгоритмы НЛП часто используются для анализа настроений в данных социальных сетей, но это может быть проблемой. Люди часто используют разные слова и фразы для выражения одного и того же настроения, и это может затруднить точное определение и классификацию настроений алгоритмами НЛП.
  3. Контекстный анализ. Данные социальных сетей часто используются для прогнозирования событий или тенденций, но это может быть сложно без учета контекста, в котором были созданы данные. Алгоритмы НЛП должны учитывать контекст данных социальных сетей, чтобы делать точные прогнозы.
  4. Конфиденциальность и этика. Данные социальных сетей часто содержат личную информацию, и использование алгоритмов NLP для анализа этих данных вызывает вопросы конфиденциальности и этики. Вы должны тщательно рассмотреть эти вопросы и разработать стратегии, чтобы гарантировать, что они используют НЛП ответственным и этичным образом.