По мере усложнения и развития искусственного интеллекта (ИИ) и его различных подмножеств, таких как машинное обучение (МОО), резко возросло их присутствие в финансовой сфере.

По данным отчета Nvidia за 2022 год, более 75% компаний, работающих в финансовом секторе, применяют машинное или глубокое обучение для оптимизации своих внутренних операций.

Более того, в исследовании отмечается, что 91% финансовых компаний в настоящее время добиваются критически важных бизнес-результатов за счет инвестиций в ИИ, причем многие из опрошенных компаний заявили, что развивающаяся технология помогла им создать более точные модели прогнозирования.

Более 30% респондентов утверждают, что использование ИИ и ОД позволило им увеличить годовой доход более чем на 10%, а более 25% опрошенных заявили, что ИИ помог им сократить годовые затраты на работу более чем на 10%.

Обработка данных заново

Несмотря на относительную новизну, ИИ способен привнести значительные изменения в финансовый сектор, а его потенциал аналогичен потенциалу компьютерных торговых моделей, внедренных трейдерами Уолл-стрит в 1980-х годах.

Йерун Ван Ланге, основатель и аналитик YouTube-канала The Blockchain Today, рассказал Cointelegraph:

"ИИ используется для разработки торговых моделей с машинным обучением, выявления нарушений в транзакциях и даже анализа сложных данных блокчейна с исключительно высокой точностью".

"Более того, инструменты на базе ML используются для анализа рисков заемщиков с целью оценки их кредитоспособности с использованием широкого спектра источников данных, таких как их активность в социальных сетях и поведение в Интернете", - добавил он.

Ван Ланге подчеркнул, что, поскольку большинство криптовалютных бирж предоставляют данные в режиме реального времени, связанные с их книгами заявок, алгоритмы ML могут изучать эти обширные массивы данных для прогнозирования краткосрочных движений цен.

Аналогичным образом, в случае данных о срочных биржах эти модели могут сортировать и обрабатывать такую информацию, как открытый интерес, ставки фондирования и коэффициенты покупки/продажи, гораздо быстрее, чем человек, что позволяет трейдерам делать более правильный выбор при инвестировании.

"Такого мы еще не видели, чтобы программы думали сами за себя и улучшали свои возможности принятия решений на лету", - сказал Ван Ланге.

Новый стандарт безопасности данных

Внедрение ИИ и МЛ позволило блокчейн-системам повысить свои возможности по обеспечению безопасности.

Платформы с поддержкой искусственного интеллекта могут предоставлять пользователям информацию об угрозах в режиме реального времени, позволяя при этом получать действенные сведения о различных мошенничествах, ковровых перетяжках и угрозах.

Ранее в этом году системы мониторинга Forta обнаружили атаку на протокол Эйлера за несколько минут до взлома, в результате которого было похищено 197 млн. долл.

Последние: Как технология blockchain и dMRV могут помочь рынкам торговли квотами на выбросы углерода

Несмотря на то, что Forta смогла заранее уведомить Euler, команда разработчиков протокола не смогла вовремя отреагировать.

Аналогичным образом модуль Forta Attack Detector успешно распознал взлом децентрализованной финансовой платформы SushiSwap на сумму 3,3 млн. долл. в апреле, а также атаку на Yearn.finance, связанную с выдачей флэш-кредитов, которая привела к потере более 11 млн. долл.

Благодаря своим возможностям по обнаружению угроз Forta получила финансовую поддержку ряда известных игроков отрасли, в том числе Coinbase Ventures, A16z, Blue Yard, Blockchain Capital и др.

Решение проблемы фрагментации ликвидности

Даже когда криптовалютный рынок созревает и растет, он по-прежнему сталкивается с рядом проблем, связанных с неликвидностью, особенно по сравнению с традиционными финансами.

Ахмед Исмаил, генеральный директор и соучредитель FluidAI, платформы для агрегации криптовалют на основе искусственного интеллекта, рассказал Cointelegraph, что в настоящее время ликвидность цифровых активов замкнута на нескольких крупных игроков, что делает рынок крайне неэффективным. Он добавил:

"Даже самые стабильные криптовалюты, такие как BTC и ETH, являются хрупкими. Криптовалютному рынку нужны высококачественные агрегаторы ликвидности, чтобы в условиях нестабильности участники рынка могли быстро получить доступ к средствам по оптимальной цене для поддержания некоего равновесия".

Отвечая на вопрос о том, как ИИ может помочь решить эти проблемы, он отметил, что агрегаторы, в том числе FluidAI, используют эту технологию для прогнозирования цен в книге заявок на цифровые активы в режиме реального времени, обеспечивая тем самым более глубокую ликвидность для соответствующих торговых пар. "FluidAI использует интеллектуальный маршрутизатор и механизм подбора ордеров с поддержкой ИИ для подключения к основным централизованным и децентрализованным биржам и увеличения резервов ликвидности".

Кроме того, по словам Исмаила, его платформа использует специализированные алгоритмы, такие как средневзвешенная по объему цена, средневзвешенная по времени цена, цена прибытия и участие в объеме, чтобы минимизировать негативное воздействие на рынок и предотвратить утечку информации при исполнении крупных ордеров.

Анализ настроений

В условиях глобализации экономики анализ настроений продолжает играть все большую роль в различных отраслях, в том числе и в криптовалютной.

Благодаря искусственному интеллекту компании теперь могут понимать настроения клиентов в режиме реального времени, что позволяет им создавать и персонализировать свои маркетинговые усилия.

В недавнем исследовании, проведенном учеными Западного университета Канады, отмечается, что инструменты анализа настроения на основе ИИ позволяют понять тон высказывания, а не просто распознать определенные слова в аннотированном тексте как положительные или отрицательные.

Компании также могут использовать эти инструменты в рамках более широких бизнес-стратегий, помогающих им опережать конкурентов, привлекать и удерживать потребителей, проводить живые исследования для оценки интереса клиентов к определенным темам и понимания рыночной конъюнктуры.

Наконец, эти инструменты являются масштабируемыми и подходят для компаний, работающих с большими объемами данных обратной связи. Анализ информации об отзывах позволяет выявлять области, требующие улучшения, оперативно реагировать на проблемы и принимать обоснованные решения для повышения удовлетворенности клиентов.

Что ждет будущее финансов?

Несмотря на то что ИИ и технология блокчейн только зарождаются, Исмаил считает, что эти инновации способны дополнить друг друга и изменить наше восприятие глобальных финансов:

"Технология распределенных реестров обеспечивает неизменяемость данных, их прозрачность и отслеживаемость. С другой стороны, искусственный интеллект может обрабатывать огромные объемы данных блокчейна для получения интеллектуальных знаний и точных моделей прогнозирования. Сочетание этих двух технологий позволяет участникам рынка принимать обоснованные решения для поддержания здоровых показателей рынка".

Исмаил также заявил, что каждая крупная финансовая организация должна внимательно изучить возможность использования таких технологий, как обработка естественного языка, глубокое обучение, обучение с подкреплением, генеративные модели и граничные вычисления, чтобы опередить своих конкурентов.

Журнал: Как защитить свои криптовалюты в условиях нестабильного рынка: Биткойн-гиганты и эксперты высказывают свое мнение

Примерно такой же точки зрения придерживается и Церулло, который считает, что использование искусственного интеллекта в существующих сегодня финансовых структурах может помочь инвесторам получить более высокую доходность, по крайней мере, при совершении некоторых отдельных сделок. При этом он признал, что ИИ не является некой волшебной палочкой, которая может автоматически повысить производительность.

"Тем не менее, он может служить ценным помощником".

Соберите эту статью в качестве NFT, чтобы сохранить этот момент истории и продемонстрировать свою поддержку независимой журналистике в криптопространстве.

Источник