کاربرد هوش مصنوعی در کاهش ریسک سرمایه گذاری

سرمایه گذاری به عنوان یکی از ارکان اصلی توسعه اقتصادی و پایداری بازارهای مالی همواره با ریسک های متعددی از جمله ریسک بازار، نقدشوندگی اعتباری و سیاسی مواجه است. مدیریت این ریسک ها نیازمند بهره گیری از فناوری های نوین تحلیلی است که در این میان، هوش مصنوعی با قابلیت پردازش داده های پیچیده و استخراج الگوهای پنهان تحولی اساسی در این حوزه ایجاد کرده است. پژوهش حاضر با رویکرد توصیفی-تحلیلی و مبتنی بر مرور نظام مند منابع علمی به بررسی کاربرد تکنیک های پیشرفته هوش مصنوعی نظیر مدل های زبانی بزرگ (LLMs)، شبکه های مولد تخاصمی (GANs) و شبکه های گراف عصبی (GNNs) در بهبود فرآیندهای مدیریت ریسک سرمایه گذاری پرداخته است. یافته ها نشان می دهد که این فناوری ها با افزایش دقت پیش بینی نوسانات بازار، شناسایی ریسک های پنهان و کاهش خطاهای انسانی نقش موثری در ارتقای کیفیت تصمیم گیری مالی دارند. همچنین به کارگیری الگوریتم های یادگیری تقویتی و ترکیبی در بهینه سازی سبد دارایی ها و طراحی استراتژی های پویا موجب کاهش چشمگیر ریسک های سیستماتیک و غیرسیستماتیک می شود. با این حال چالش هایی نظیر محدودیت دسترسی به داده های دقیق و زیرساخت های فناورانه، به عنوان موانع اصلی توسعه عملیاتی این فناوری ها شناسایی شده است. بر این اساس پژوهش حاضر پیشنهاد می کند که ترکیب هوش مصنوعی با نظارت انسانی و چارچوب های حاکمیتی داده، محور مسیر دستیابی به مدیریت ریسک کارآمد و پایدار را هموار می سازد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، مدیریت ریسک سرمایه گذاری ، مدل های زبانی بزرگ (LLMs) ، شبکه های مولد تخاصمی (GANs) ، شبکه های گراف عصبی (GNNs) ، یادگیری ماشین ، تحلیل داده های مالی