کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدیریت مالی

مدیریت مالی به عنوان یکی از ارکان تصمیم گیری در سازمان ها، از پیشرفت های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) بهره برده است. این مقاله به بررسی کاربردهای این فناوری ها در پیش بینی ورشکستگی، تحلیل مالی، بهینه سازی سرمایه گذاری و مدیریت ریسک می پردازد. همچنین، نقش مدل های پیش بینی پیشرفته مانند الگوریتم های خوشه بندی، شبکه های عصبی و بهینه سازی تکاملی در بهبود دقت تصمیم گیری های مالی بررسی می شود. نتایج نشان می دهد که ترکیب مدل های یادگیری ماشین با روش های سنتی می تواند ابزارهای موثری برای حل مسائل پیچیده مدیریت مالی ارائه دهد. در دنیای امروز، پیچیدگی های روزافزون و افزایش حجم داده ها، استفاده از فناوری های پیشرفته را برای تصمیم گیری های موثر ضروری کرده است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با فراهم کردن ابزارهای تحلیل سریع و دقیق داده ها، امکان پیش بینی روندها و بهینه سازی سبد سرمایه گذاری را فراهم می کنند. این مقاله به بررسی چگونگی استفاده از این فناوری ها در پیش بینی ورشکستگی و تحلیل ریسک می پردازد. مطالعات مختلف نشان داده اند که الگوریتم های یادگیری ماشین، مانند شبکه های عصبی و ماشین های بردار پشتیبان، دقت بالاتری نسبت به روش های سنتی دارند. همچنین، استفاده از الگوریتم های تکاملی مانند بهینه سازی گرگ خاکستری در تحلیل داده های مالی و بهینه سازی پرتفوی، می تواند به کاهش ریسک و بهبود بازدهی کمک کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، مدیریت مالی ، تحلیل مالی ، پیش بینی ورشکستگی ، بهینه سازی سرمایه گذاری