کاربرد هوش مصنوعی و کلان داده در تحلیل صورت های مالی: فرصت ها و چالش ها

تحلیل صورت های مالی همواره به عنوان هسته مرکزی تصمیم گیری های اقتصادی و سرمایه گذاری مطرح بوده است.با این حال، در عصر حاضر، حجم، سرعت و تنوع داده های مالی و غیرمالی مرتبط با بنگاه های اقتصادی به حدی افزایش یافته که روش های سنتی تحلیل را با چالش مواجه ساخته است. ظهور فناوری های نوین همچون هوش مصنوعی (AI) و کلان داده (Big Data) پارادایم جدیدی در حوزه تحلیل مالی ایجاد کرده است. این مقاله با هدف تبیین کاربردها، مزایا و چالش های به کارگیری هوش مصنوعی و کلان داده در تحلیل صورت های مالی نگاشته شده است. در بخش اول، مبانی نظری این فناوری ها تشریح می شود. در بخش دوم، کاربردهای عینی این فناوری ها در حوزه هایی همچون پیش بینی ورشکستگی، شناسایی تقلب، پیش بینی قیمت سهام و تحلیل احساسات از طریق پردازش داده های متنی غیرساختاریافته (مانند گزارش های مدیریت، اخبار و نظرات شبکه های اجتماعی) مورد بررسی قرار می گیرد. یافته ها حاکی از آن است که الگوریتم هایی مانند شبکه های عصبی مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و یادگیری عمیق دقت و قدرت پیش بینی به مراتب بالاتری نسبت به مدل های سنتی آماری دارند. در نهایت، چالش های اساسی از قبیل مسئله تابلویی بودن مدل ها، کیفیت داده ها، ملاحظات اخلاقی و محدودیت های نظارتی مورد بحث قرار گرفته و راهکارهایی برای فائق آمدن بر این چالش ها ارائه می شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، کلان داده ، صورت های مالی ، پیش بینی ورشکستگی ، کشف تقلب ، تحلیل احساسات ، یادگیری ماشین