يُغير الذكاء الاصطناعي طريقة إجراء الشركات للتحليل المالي، وإعداد الميزانيات، والتنبؤات المستقبلية.
يعتمد التنبؤ المالي التقليدي عادةً على:
البيانات التاريخية، وجداول البيانات، والنماذج الإحصائية، والخبرة المالية.
لا تزال هذه الأساليب تُشكل ركائز أساسية للإدارة المالية للشركات.
مع ذلك، ومع استمرار نمو حجم البيانات التي تحتاج الشركات إلى معالجتها، وتزايد تعقيد بيئات السوق، فإن الاعتماد فقط على البيانات المالية التاريخية والنماذج الثابتة قد يُصعّب الاستجابة السريعة للتطورات الجديدة.
يُمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الأنظمة المالية على معالجة نطاق أوسع بكثير من البيانات.
على سبيل المثال:
بيانات المبيعات
بيانات السوق
سلوك العملاء
مؤشرات الاقتصاد الكلي
معلومات سلسلة التوريد
بيانات التشغيل للشركات
الأخبار والمعلومات النصية
من خلال تقنيات مثل التعلم الآلي، وتحليل السلاسل الزمنية، ومعالجة اللغة الطبيعية، يُمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الباحثين على تحديد العلاقات المعقدة داخل البيانات، وتوفير دعم تحليلي أكثر منهجية لمختلف السيناريوهات المستقبلية.
لذا، فإن القيمة الحقيقية للتنبؤ المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي لا تكمن في:
"معرفة ما سيحدث في المستقبل بدقة".
بل في فهمها بشكل أكثر واقعية:
استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين قدرات معالجة البيانات وجعل التنبؤ المالي أكثر دقة وديناميكية ومنهجية.
تواصل شركة KAEL AI استكشاف دمج الذكاء الاصطناعي والبيانات المالية والبحوث الكمية وإدارة المخاطر، مع التركيز على كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في إطار عمل أكثر شمولية للتحليل والتنبؤ المالي.
ما هو التنبؤ المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
يشير التنبؤ المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى استخدام:
الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وتحليلات البيانات
لدراسة البيانات التاريخية والحالية وتحليل النتائج المالية أو السوقية المستقبلية المحتملة.
قد يشمل التنبؤ المالي ما يلي:
إيرادات الشركة
التدفق النقدي
طلب المبيعات
التكاليف
هوامش الربح
تغيرات السوق
مخاطر الأصول
متطلبات رأس المال
و:
النتائج المحتملة في ظل سيناريوهات أعمال مختلفة.
النتائج المحتملة في ظل سيناريوهات أعمال مختلفة. تعتمد التنبؤات التقليدية غالبًا على عدد محدود من المتغيرات الثابتة.
تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة عدد أكبر من المتغيرات في آنٍ واحد، ودراسة العلاقات المعقدة فيما بينها.
يُتيح ذلك للتنبؤ المالي التطور تدريجيًا من:
التنبؤ الثابت
إلى:
التنبؤ الديناميكي.
كيف يتم إجراء التنبؤ المالي التقليدي؟
لطالما استخدمت فرق التمويل المؤسسي مجموعة متنوعة من الأساليب الإحصائية للتنبؤ.
من أكثر هذه الأساليب شيوعًا:
تحليل السلاسل الزمنية
يدرس تحليل السلاسل الزمنية:
كيفية تغير المتغير نفسه بمرور الوقت.
على سبيل المثال:
مبيعات شركة ما خلال الـ 36 شهرًا الماضية.
سعر أصل ما على مدى عدة سنوات.
التدفق النقدي الشهري لشركة ما.
يمكن استخدام مجموعات البيانات هذه لدراسة:
الموسمية، والاتجاهات طويلة الأجل، والأنماط الدورية.
المتوسطات المتحركة
تساعد المتوسطات المتحركة في تخفيف التقلبات قصيرة الأجل في البيانات.
على سبيل المثال:
إذا شهدت أرقام المبيعات اليومية تقلبات كبيرة، فقد يستخدم المحللون ما يلي:
المتوسطات المتحركة لسبعة أيام أو المتوسطات المتحركة لثلاثين يومًا
لرصد اتجاهات أوضح.
التنعيم الأسي
يعطي التنعيم الأسي وزنًا أكبر للبيانات الأحدث.
يمكن أن تكون هذه الطريقة مفيدة لدراسة:
ما إذا كانت التغيرات الأخيرة بدأت تؤثر على الاتجاهات المستقبلية.
لا تزال هذه الأساليب التقليدية بالغة الأهمية.
لا يحل الذكاء الاصطناعي محلها ببساطة.
يتمثل التوجه الأكثر شيوعًا في:
النماذج الإحصائية التقليدية + التعلم الآلي
العمل معًا في إطار التنبؤ.
كيف يُغير التعلم الآلي التنبؤ المالي؟
تتطلب النماذج المالية التقليدية عادةً من الباحثين تحديد ما يلي مسبقًا:
المتغيرات المهمة.
يمكن أن يساعد التعلم الآلي الأنظمة على تحليل العلاقات بين عدد أكبر من المتغيرات.
على سبيل المثال، قد يدرس نموذج التنبؤ بإيرادات الشركة في آنٍ واحد ما يلي:
المبيعات التاريخية
تغيرات الأسعار
الأنشطة التسويقية
سلوك العملاء
الظروف الاقتصادية
العوامل الموسمية
وبيانات أخرى. يمكن أن يساعد التعلم الآلي في تحديد:
المتغيرات التي تربطها علاقات إحصائية بالنتائج.
كما يمكنه تحليل:
العلاقات غير الخطية التي قد يصعب على النماذج الخطية التقليدية اكتشافها.
مع ذلك، هناك مبدأ بالغ الأهمية:
لا يعني النموذج الأكثر تعقيدًا بالضرورة تنبؤًا أفضل.
قد تُعاني النماذج المعقدة أيضًا من:
التخصيص الزائد، أو اكتساب التشويش، أو الفشل في ظل ظروف السوق الجديدة.
لهذا السبب، تحتاج النماذج إلى التحقق المستمر.
كيف يُستخدم التعلم العميق في التنبؤ المالي؟
التعلم العميق فرع مهم من فروع التعلم الآلي.
تستطيع الشبكات العصبية معالجة أعداد كبيرة من المتغيرات وتحديد الأنماط المعقدة.
في التنبؤ المالي، يُمكن استخدام التعلم العميق لدراسة:
بيانات السلاسل الزمنية
بيانات الأسعار
تغيرات الطلب
مؤشرات التشغيل
و:
العلاقات غير الخطية المعقدة.
على سبيل المثال، عندما تحتوي مجموعة البيانات على عدد كبير من المتغيرات التاريخية، قد تساعد نماذج التعلم العميق في تحديد العلاقات التي يصعب على الأساليب الإحصائية التقليدية اكتشافها مباشرةً.
مع ذلك، فإن التعلم العميق أيضًا