بازار سرمایه و استفاده از هوش مصنوعی

جهت کسب اطلاعاتی در رابطه با تاثیر بلاک چین روی کرونا، بر روی لینک مربوطه کلیک کنید.

چگونه فناوری های هوش مصنوعی تجارت ، سرمایه گذاران بازار بورس را هوشمند تر و ثروتمند تر می کنند؟

” هوش مصنوعی برای تجارت ، نقش آتش برای انسان های غار نشین را دارد. ” یکی از بازیگران عرصه صنعت تاثیر این فناوری بنیان فکن در حوزه صنعت را اینگونه بیان می کند.

به عبارت دیگر، هوش مصنوعی تغییر دهنده صحنه بازی در عرصه بورس و اوراق بهادار است.

در حالی که انسان ها بخش بزرگی از معادله تجارت باقی مانده اند، هوش مصنوعی نقش مهمی را در این عرصه ایفا می کند. طبق مطالعه اخیر شرکت تحقیقاتی بریتانیا، تجارت الکترونیکی تقریبا ۴۵ درصد از درآمد در معاملات نقدی سهام را به خود اختصاص می دهد. و در حالی که صندوق های تامین مالی وقتی صحبت از اتوماسیون می شود تمایلی زیادی از خود نشان نمی دهند، بسیاری از آن ها از آنالیز مبتنی بر هوش مصنوعی برای دستیابی به ایده های سرمایه گذاری و ایجاد پورتفولیو سهام استفاده می کنند.

آنتونی آنتنوچی ، معاون رئیس توسعه تجارت جهانی در عرصه خدمات جهانی Intelenet ، اخیراً گفت: “یادگیری ماشین با سرعت بیشتری در حال پیشرفت است و مؤسسات مالی یکی از پیشگامان در اتخاذ این تکنولوژی هستند.”

هنگامی که آمار شناسان وال استریت فهمیدند می توانند از هوش مصنوعی برای برنامه های تجاری سرمایه گذاری استفاده کنند، وی توضیح داد: “آن ها می توانند به صورت موقت میلیون ها نقطه از داده ها را در صورت آنی ( Real-Time ) جمع کنند و اطلاعاتی را ضبط کنند که مدل های آماری فعلی نمی توانند.” در اینجا به بررسی روش هایی که شرکت ها در سراسر جهان از هوش مصنوعی برای تجارت هوشمند استفاده می کنند می پردازیم.

۱- کمپانی Trading Technologies

محل تاسیس: شیکاگو، ایالت ایلینویز

نحوه استفاده این کمپانی از هوش مصنوعی در تجارت : با استفاده تکنولوژی دانش عصبی ( Neurensic ) ، این کمپانی امروزه یک بستر هوش مصنوعی دارد که الگوهای معاملاتی پیچیده را در مقیاس گسترده در بازارهای مختلف به صورت آنی ( Real-Time ) شناسایی می کند. این شرکت با ترکیب فناوری یادگیری ماشین، پردازش پر سرعت و داده های کلان ( Big Data )، ارزیابی مداوم ریسک انطباق را به مشتریان ارائه می دهد.

۲-کمپانی Greenkey Technologies

محل تاسیس: شیکاگو، ایالت ایلینویز

نحوه استفاده این کمپانی از هوش مصنوعی در تجارت : فناوری هوش مصنوعی GreenKey Technologies از تشخیص صدا و فناوری پردازش زبان طبیعی برای صرفه جویی در وقت معامله گران در جستجوی مبادلات، داده های مالی و یادداشت ها استفاده می کند. با پلتفرم شرکت ، متخصصان امور مالی از هوش مصنوعی استفاده می کنند تا به صورت آنی ( Real-Time )، به یادداشت ها ، بینش های بازار و شرکت های ترند شده دسترسی پیدا کنند.

۳- کمپانی Kavout

محل تاسیس: سیاتل، ایالت واشنگتن

این کمپانی چگونه از هوش مصنوعی در تجارت استفاده می کند؟: K Score ” ” محصولی از پلت فرم اطلاعاتی هوش مصنوعی این کمپانی است که مجموعه متنوعی از داده های گسترده را پردازش می کند و انواع مدل های پیش بینی را اجرا می کند تا رتبه بندی سهام را ارائه دهد. این شرکت با کمک هوش مصنوعی ، روزانه سهام برتر را با استفاده از فناوری تشخیص الگوی خود و موتور پیش بینی قیمت به مشتریان توصیه می کند. سبد مدل های آن توسط الگوریتم های هوش مصنوعی بهبود یافته است.

۴- کمپانی Auquan

محل تاسیس: دهلی نو، هندوستان

نحوه استفاده این کمپانی از هوش مصنوعی در تجارت : سکوی مهارت های تجاری الگوریتمی Auquan به معامله وجهه دموکراتیک می بخشد و به شرکت های دارایی کمک می کند تا استراتژی های معاملاتی با کیفیت بالا را توسعه دهند. در نتیجه ، مشتریان آن قادر به تبدیل مهارت های انسانی به سود تجاری خواهند بود.

۵- کمپانی EPOQUE

محل تاسیس: سوییس

نحوه استفاده این کمپانی از هوش مصنوعی در تجارت : تجارت کاملاً اتوماسیون شده ی Epoque دارای سه “موتور” است: موتور استراتژی که معاملات بالقوه را مشاهده و تحلیل می کند. موتور سفارشی که سفارشات را ایجاد کرده و اقدامات عملیاتی را انجام می دهد. و یک موتور منطقی که دستورات در حالت فعال را به عهده دارد و از دستگاه یادگیری برای بهبود عملکرد خود استفاده می کند.

۶- کمپانی SIGMOIDAL

محل تاسیس: ورشو، لهستان

نحوه استفاده این کمپانی از هوش مصنوعی در تجارت : Sigmoidal یک شرکت مشاوره ای است که ارائه دهنده ی خدمات یادگیری ماشین، علم داده ، هوش مصنوعی و توسعه نرم افزار برای تجارت – از جمله در بخش تجارت می باشد. در یک مورد ، تیم متخصصان آن با ایجاد یک سیستم تخصیص دارایی هوشمند که از یادگیری عمیق برای پیش بینی هر دارایی در یک سبد خاص استفاده می کرد، به تدوین استراتژی سرمایه گذاری کمک کردند.

۷- کمپانی EQUBOT

محل تاسیس: سانفرانیسکو، ایالت کالیفرنیا

نحوه استفاده این کمپانی از هوش مصنوعی در تجارت : فناوری سرمایه گذاری اختصاصی EquBot وابسته به IBM ، هوش مصنوعی را با یک صندوق فعال مبادله ارزی (ETF) ترکیب می کند. این شرکت با جمع آوری و پردازش داده های جمع آوری شده از منابع مختلف (مقالات خبری ، ارسال پیام های رسانه های اجتماعی ، صورت های مالی) در سراسر جهان ، فرآیند سرمایه گذاری را به منظور “ایجاد یک درک علت و معلولی از بازارها ، شرکت ها و مدیریت” سیستم سازی می کند.

۸- کمپانی AITRADING

محل تاسیس: لندن، انگلیس

نحوه استفاده این کمپانی از هوش مصنوعی در تجارت : راه اندازی ” اکوسیستم تجاری ” AITrading هوش مصنوعی و جامعه تجارت را برای افزایش سود با اسکن بازارها برای یافتن فرصت های تجاری مناسب ، ترکیب می کند. معاملات از طریق قراردادهای هوشمند مبتنی بر blockchain انجام می شود. کلیه اقدامات روی blockchain وارد شده و قابل تغییر نیست.

۹- کمپانی TRADE IDEAS

محل تاسیس: سن دیگو، کالیفرنیا

نحوه استفاده این کمپانی از هوش مصنوعی در تجارت : در عرض یک شب ، بستر تجاری robo-trading خودآموز مبتنی بر هوش مصنوعی ” Holly” این شرکت ده ها الگوریتم سرمایه گذاری را به بیش از یک میلیون سناریو تجاری مختلف برای افزایش احتمال آلفا در جلسات آینده سوق می دهد. فقط آن استراتژی هایی با میزان موفقیت ۶۰٪ و بالاتر و ضریب سود ۲:۱ روز بعد با معامله گران به اشتراک گذاشته می شوند.

۱۰- کمپانی IMPERATIVE EXECUTION

محل تاسیس شرکت: استنفورد، ایالت کنتیکات

نحوه استفاده این کمپانی از هوش مصنوعی در تجارت : متشکل از تجار ، تحلیلگران و مهندسان با تجربه ، Imperative Exception با کمک محصول IntelligentCross خود ، ” مبادلات مالی کارآمد ” را ایجاد می کند و از هوش مصنوعی جهت بهبود و بهینه سازی معاملات سهام ایالات متحده استفاده می کند.

۱۱- کمپانی INFINITE ALPHA

محل تاسیس شرکت: لندن، انگلیس

نحوه استفاده این شرکت از هوش مصنوعی در تجارت : Infinite Alpha از هوش مصنوعی برای تسهیل تبادل دارایی های رمزنگاری شده استفاده می کند. این شرکت برنامه برای متخصصان حوزه تجارت برنامه های حفاظتی و امنیتی از طریق تأیید هویت پیشرفته ، رمزگذاری ، ماژول های امنیتی سخت افزاری و موارد دیگر ارائه می دهد. کاربران با استفاده از رابط بصری داشبورد خود ، به راحتی می توانند به جزئیات حساب ، مانده حساب و تاریخچه معاملات خود دسترسی داشته باشند.

۱۲- کمپانی WOA

محل تاسیس: لندن

نحوه استفاده این شرکت از هوش مصنوعی در تجارت : WOA (که مخفف War of Attrition به معنای جنگ فرسایشی است) قصد دارد تا با استفاده از هوش مصنوعی در جهت تجزیه و تحلیل بلادرنگ بازار ، سود مشتری را افزایش دهد. این سرویس فقط برای گروه منتخبی از کاربران انتخاب شده است که شامل کسانی که مبادلات ازحساب به حسابی دیگر انجام می دهند، صندوق های تامین مالی ، افراد با ارزش خالص دارایی فوق العاده بالا و صندوق های ثروت ملی کشورها می باشد.

۱۳- کمپانی TECH TRADER

محل تاسیس: ژوانسبورگ، آفریقای جنوبی

این کمپانی چگونه از هوش مصنوعی در تجارت استفاده می کند: Techtrader یک سیستم مستقل معاملات سهام است که نیازی به مداخله انسانی ندارد از دیدگاهی انسانی در مواجهه با سهام استفاده می کند و نظم و انضباط و توجه را به این بینش انسانی اضافه می کند. این شرکت ادعا می کند که انجام این کار مانند “داشتن هزار معامله گر که هر یک روی یک سهام واحد تمرکز می کنند، می باشد.”

۱۴- کمپانی SENTIENT INVESTMENT MANAGEMENT

محل تاسیس شرکت: سانفرانسیسکو، ایالت کالیرفورنیا

نحوه استفاده از هوش مصنوعی توسط این شرکت در تجارت : Sentient از هوش مصنوعی برای توسعه کمی استراتژی های تجارت و سرمایه گذاری استفاده می کند. با تلفیق فناوری های اطلاعاتی تکاملی با الگوریتم های یادگیری عمیق (درکنار فناوری های دیگر)، سیستم هوش مصنوعی توزیع شده شرکت به طور مداوم پردازش می کند و در طی این پردازش از مقادیر زیادی از داده ها به منظور تدوین استراتژی های جدید سرمایه گذاری بهره مند می شود. اخیراً Sentient توانسته ۲۵ میلیون دلار سرمایه اولیه دریافت کرده و دارایی خود را دو برابر کند.

۱۵- کمپانی ALGORIZ

محل تاسیس شرکت: نیویورک

نحوه استفاده از هوش مصنوعی توسط این شرکت در تجارت : Algoriz زاده بازار سرمایه و استفاده از هوش مصنوعی بازار سرمایه و استفاده از هوش مصنوعی ی تفکر کمپانی گلدمن ساکس و شرکای آن در صندوق تامین مالی alum بوده است و از متخصصان در حوزه تجارت کمی (اعداد و ارقام)، یادگیری ماشین و بازار سرمایه برای ایجاد فناوری معاملاتی برای بخش خدمات مالی استفاده می کند. کاربران می توانند الگوریتم های تجاری بدون رمزگذاری بسازند.

۱۶- کمپانی LOOKING GLASS INVESTMENTS

محل تاسیس: میلواکی، ایالت ویسکانزین

نحوه استفاده از هوش مصنوعی توسط این شرکت در تجارت : Looking Glass ترکیبی از تجزیه و تحلیل اختصاصی و کلان داده ها برای یافتن “جایگزین برای سرمایه گذاری های با درآمد ثابت ” برای کسانی که در بخش وام بازار سرمایه فعال هستند می باشد. مشتریان این شرکت شامل دفاتر خانوادگی، سرمایه گذاران موسسات مختلف و سرمایه گذاران معتبر هستند.

مقاله کنفرانس
بررسی تکنیک های پیش بینی قیمت سهام در بازار بورس بر پایه هوش مصنوعی

چکیده:
آگاهی از قیمت های آینده شاخص های مالی، رویای سرمایه گذاران است. رفتار بازار دایما در حال تغییر است و روش های مرسوم با ریسک زیادی برای سرمایه گذاران همراه است. به عبارت دیگر توزیع سری های زمانی مالی در طول زمان دایما در حال تغییر می باشد. در سال های اخیر، سرمایه گذاران به منظور کاهش ریسک های سرمایه گذاری خود نسبت به پیش بینی دقیق تر شاخص های بازارهای سهام علاقمند شده اند، زیرا پیش بینی درست این شاخص ها آنها را در کاهش ریسک های بازار و افزایش فرصت های سرمایه گذاری یاری می کند.این پژوهش از نظر جمع آوری اطلاعات یک مطالعه کتابخانه ای، از نظر هدف یک تحقیق کاربردی و همچنین از نظر ماهیت و روش یک تحقیق توصیفی موردی می باشد.این مقاله با هدف بررسی مدل های مختلف پیش بینی رفتار غیر خطی سهام، در واکنش به متغیر های مختلف صورت کرفته است تا با تحلیل مدل های مختلف، توانایی و قدرت پیش بینی آنها را مقایسه نماید، باید توجه داشت که مدل های ریاضی و شبکه عصبی دارای نقاط ضعف و قدرت است؛ اما تحقیقات گذشته نشان داده است که ترکیب خاصی از این دو و یا ترکیب آن ها با الگوریتم های تکاملی می تواند مدلی دقیق تر را ارایه دهد.

کاربرد الگوریتم هوش مصنوعی در پیش بینی ورشستگی با استفاده از متغیرهای کلان اقتصادی و حسابداری در شرکت های پذیرفته شده بورس اوراق بهادار تهران

کاربرد الگوریتم هوش مصنوعی پیش بینی ورشستگی با استفاده از متغیرهای کلان اقتصادی و حسابداری در شرکت های پذیرفته شده بورس اوراق بهادار تهرانچکیدهتحلیل ورشکستگی مالی یک پدیده بااهمیت برای سرمایه گذاران، اعتباردهندگان و سایر استفاده کنندگان از اطلاعات مالی محسوب می شود. تعیین احتمال درمانده شدن یک شرکت قبل از بروز درماندگی یک موضوع بسیار جالب و جذاب محسوب می شود و می تواند هم برای مدیران و هم برای سرمایه گذاران و اعتباردهندگان مفید واقع شود. در این پژوهش با استفاده از اطلاعات 1488 شرکت سال طی دوره 1390 الی 1395 اقدام به بومی سازی روشی جهت شناسایی شرکت های درمانده مالی در سه سطح شده است و در نهایت با استفاده از الگوریتم هوش مصنوعی ماشین بردار پشتیبان کرنل گوسی و الگوریتم قانون گرا چاید ورشکستگی مالی در سال آتی و دوسال آینده با استفاده از متغیر های کلان اقتصادی و حسابداری در بازار سرمایه ایران به کمک نرم افزار متلب بازار سرمایه و استفاده از هوش مصنوعی 2017 پیش بینی شده است. از جنبه های نوآوری این پژوهش بومی سازی مدل ورشکستگی مالی در ایران با بکارگیری همزمان مدل های جهانی و ایرانی، استفاده از متغیر های کلان اقتصادی و حسابداری و همچنین استفاده از روش های هوش مصنوعی سه سطحی می باشد. نتایج تحقیق حاکی از تاثیر مستقیم تورم و ریسک مالی و تاثیر معکوس نسبت مدیران غیرموظف، بازده سالانه سهام و نسبت وجه نقد عملیاتی بر ورشکستگی مالی می‎باشد. همچنین نتایج نشان می دهد که الگوریتم غیر خطی ماشین بردار پشتیبان کرنل گوسی نسبت به الگوریتم قانون گرا چاید توانایی بالا تری در پیش بینی ورشکستگی آتی شرکت ها دارد.

مدل سازی ورشکستگی مالی ، الگوریتم هوش مصنوعی ، متغیرهای کلان اقتصادی وحسابداری

برخی از خدمات از جمله دانلود متن مقالات تنها به مشترکان مگیران ارایه می‌گردد. شما می‌توانید به یکی از روش‌های زیر مشترک شوید:

به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!

تاثیر هوش مصنوعی در بلاک چین

ترکیب هوش مصنوعی با بلاک چین، ترکیب قدرتمندی بوده که با اجرایی کردن این دو نوع سیستم در کنار یکدیگر، عملکرد هر دو بهتر خواهد شد. با ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین، برای ارتقا همه چیز همچون زنجیره تامین غذا و به اشتراک گذاری سوابق بهداشتی و امنیت مالی استفاده می شود. به همین خاطر در این مقاله می خواهیم به بررسی هوش مصنوعی در بلاک چین بپردازیم. برای آشنایی بیشتر تا انتهای مقاله با ما همراه باشید.

بلاک چین چیست؟

منظور از بلاک چین، بستری از دفتر کل توزیع شده غیر قابل تغییر است که برای تبادل دارایی های رمزنگاری شده استفاده می شود. با استفاده از شبکه بلاک چین می توان سفارشات و پرداخت ها را پردازش کرد. از طریق بلاک چین می توان برای حذف باگ ها و داده های تقلبی استفاده کرد. ساختار شبکه بلاک چین کاملا غیرمتمرکز بوده که وابسته به هیچ مرکز رسمی یا دولتی نیست.

هوش مصنوعی چیست؟

منظور از هوش مصنوعی (Artificial inteligence) همان قدرتی است که از رایانه برای حل مسائل و تصمیم گیری ذهن انسان استفاده می کند. A1 حوزه های فرعی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را در برمی گیرد که برای پیش بینی و یا طبقه بندی استفاده می شود و در طی زمان هوشمندتر خواهد شد. از جمله مزایایی که می توان برای هوش مصنوعی بیان کرد شامل:

• اتوماسیون کارهای تکراری
• بهبود تصمیم گیری
• بهبود تجربه مشتری

با استفاده از A1 از طریق یک مجموعه، می توان کلان داده ها را استخراج کرد که در نهایت سناریوهای جدیدی ایجاد می شود و بدین روش، الگوهایی بر اساس رفتار داده ها ایجاد خواهد شد.

مزایای ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین

همان طور که گفته شد با هوش مصنوعی در بلاک چین، دستاورهای فوق العاده ای ایجاد خواهد شد که در این قسمت می خواهیم به بررسی دقیق تر این مزایا بپردازیم.

• برقراری امنیت بالاتر

با ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین، می توان امنیت استقرار برنامه های کاربردی تر را در آینده تضمین کرد. با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی می توان از تقلبی بودن تراکنش های مالی جلوگیری کرد که نشان دهنده نمونه خوبی از این موضع خواهد بود. با استفاده از بلاک چین می توان برای ذخیره سازی داده ها و توزیع مدل های هوش مصنوعی برای بررسی حسابرسی امن استفاده کرد که در نهایت داده ها را با امنیت بیشتری ایجاد کرد.

• مدیریت بهتر

زمانی که نوبت به شکستن داده ها می رسد، تجربه متخصصان در طی زمان با تمرین بهتر خواهند شد. با استفاده از فرمول های مبتنی بر یادگیری ماشینی، نیازی به تجربه انسانی نیست و در صورتی که به درستی ساختار آن ایجاد شده باشد، به راحتی می توان مهارت های مورد نیاز را تشخیص داده و تقویت کرد. پس با ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین می توان مدیریت بهتری در سیستم های بلاک چین داشت.

• یکپارچگی بهتر داده ها

با توجه به سوابق دیجیتالی بلاک چین، دیدگاه بهتری در مورد ساختار هوش مصنوعی و منشا داده هایی ایجاد می شود که کمک بسیاری به افزایش اعتماد و ایجاد یکپارچگی داده ها ایجاد خواهد شد.

• افزایش سرعت و شفافیت در کارها

با ترکیب هوش مصنوعی با بلاک چین می توان داده ها را درک کرده و از این طریق سطح جدیدی از هوش مصنوعی را به شبکه های تجاری مبتنی بر بلاک چین اضافه کرد. با ایجاد دسترسی به حجم بالایی از داده ها از داخل و خارج از سازمان، بلاک چین به گسترده شدن هوش مصنوعی کمک کرد تا از این طریق بینش های عملی تر ارائه کرده و از این طریق داده ها را مدیریت کرده و داده های قابل اعتمادی را ایجاد کرد.

• کارایی بیشتر در بلاک چین

با ترکیب هوش مصنوعی با بلاک چین، می توان محاسبات بهینه ای ایجاد کرد تا بار ماینرها کم شده که این در نهایت منجر به تاخیر شبکه در پردازش تراکنش ها خواهد شد. اگر ماشین‌های هوش مصنوعی جایگزین ماینرها شوند، هزینه اعمال شده برای آنها به نسبت انرژی مصرف شده کاهش می‌یابد. همانطور که داده‌های بلاک چین لحظه به لحظه رشد می‌کنند، الگوریتم‌های داده هوش مصنوعی نیز می‌توانند روی داده‌های بلاک چین اعمال شوند تا به طور خودکار داده‌های غیر ضروری را برای استفاده در آینده حذف کنند. فناوری هوش مصنوعی می‌تواند سیستم‌های یادگیری غیرمتمرکز جدیدی مانند یادگیری فدرال یا تکنیک‌های جدید اشتراک‌گذاری داده را معرفی کند که در نهایت منجر به کارایی بیشتر سیستم خواهد شد.

• تاثیر هوش مصنوعی در بلاک چین بر روی اتوماسیون

با استفاده از هوش مصنوعی در بلاک چین، می توان ارزش بیشتری برای مراحل کسب و کارها ایجاد کرد، همچون: حذف موانع، افزایش سرعت و بهبود کارایی. به عنوان مثال با ترکیب کردن هوش مصنوعی در قراردادهای هوشمند می توان یک شبکه ای از زنجیره بلوکی ایجاد کرد که از این طریق اختلافات بهتری را حل کرده و پایدارترین روش ها را ایجاد کرد.

• ایجاد حریم خصوصی و بازارهای جدید

با تمرکز بر روی داده ها، می توان روشی برای فروش ایجاد کرد که در نهایت بازار داده ها ایجاد خواهد شد. با ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین می توان به شرکت های بزرگ کمک کرد تا حریم خصوصی کاربران را حفظ کنند. در شبکه های بلاک چین از الگوریتم هایی استفاده می شود که می توان پردازش را بر روی داده های بلاک چین به صورت مستقیم انجام داد و از این طریق کنترل کاملی بر روی داده ها انجام داد و از این طریق از فروش داده ها توسط خود شرکت جلوگیری کرد.

• ذخیره سازی داده ها

بلاک چین برای ذخیره داده های بسیار شخصی و حساس، ایده آل است. علاوه بر این، هنگامی که داده ها با هوش مصنوعی پردازش می شود، می تواند ارزش و راحتی بیشتری را اضافه کند. یک مثال خوب، سیستم‌های مراقبت بهداشتی هوشمند است که بر اساس اسکن‌ها و سوابق پزشکی، تشخیص‌های دقیقی می‌دهند. طبقه بندی ها و الگوهای جدید ایجاد شده توسط هوش مصنوعی در زیرساخت بلاک چین غیرمتمرکز قابل بررسی و تایید هستند. می توان از آن در هر کسب و کاری که با مصرف کننده مواجه است، مانند معاملات خرده فروشی استفاده کرد. داده های به دست آمده از مشتریان از طریق زیرساخت بلاک چین می تواند برای ایجاد اتوماسیون بازاریابی از طریق هوش مصنوعی استفاده کرد.

کاربردهای بلاک چین و هوش مصنوعی

در صورتی که بخواهیم کاربردهایی که با ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین ایجاد کرد را مورد بررسی قرار دهیم، می توان این موارد را نام برد:

1. مراقبت های بهداشتی

از جمله کاربردهای ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین، می توان به شفاف سازی روندهای درمان و حمایت از نیازهای کاربر، دسترسی راحت به داده های بیمار اشاره کرد. با داده های بیمار در بلاک چین، می توان روند بهتری در مراقب های بیمار داشت.

جهت کسب اطلاعاتی در رابطه با تاثیر بلاک چین روی کرونا، بر روی لینک مربوطه کلیک کنید.

2. علوم زیستی

با ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین، می توان از این طریق در صنعت داروسازی زنجیره تامین دارو را ردیابی کرد و در عین حال موفقیت کارآزمایی های بالینی را به صورت چشمگیر افزایش داد.

3. خدمات مالی

از دیگر کارایی هایی که با ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین بدست آورد، ایجاد اعتماد و حذف بروکراسی های چند جانبه و افزایش سرعت تراکنش ها است. به عنوان مثال در روند وام، مدارک بسیاری مورد نیاز است که با استفاده از هوش مصنوعی می توان دسترسی راحت تری به سوابق درخواست کننده وام داشت. به همین روش می توان نسبت به بانکداری سنتی، نسبت به دریافت یا پرداخت وام اقدام کرد.

4. زنجیره تامین

با زنجیره تامین در سرتاسر دنیا، می توان از نسخه های کاغذی به بستری غیرمتمرکز و هوشمند دیجیتالی منتقل شد و از این طریق فرصت های جدیدی را شناسایی کرد. به عنوان مثال می توان یک تولید کننده داده های انتشار کربن را در سطح محصول یا قطعات آن ردیابی کرد و از این طریق هوشمندی را به تلاش های کربن زدایی مجموعه بازار سرمایه و استفاده از هوش مصنوعی اضافه کرد.

جهت آشنایی با مهم ترین مفاهیم پایه ای بلاک چین، مقاله مربوطه را مطالعه فرمایید.

کلام آخر

با توجه به مطالبی که در این مقاله بیان شد، آموختیم که چگونه هوش مصنوعی می تواند منجر به کارایی و انعطاف پذیری بلاک چین شود. ترکیب هوش مصنوعی با بلاک چین، مطمئن ترین سیستم تصمیم گیری مبتنی بر فناوری های جهان را ایجاد می کند که قابل دستکاری و تغییر نیست. بنابراین با استفاده از این ترکیب، می توان پیشرفت بیشتری چه در مدل داده های تجاری و امور مالی هوشمندانه داشت و در نهایت موجب ارتقا حقوق مالکیت معنوی دارایی های دیجیتال شد.

استفاده از هوش مصنوعی برای کشف تخلفات بورس از سال آینده

تهران - ایرنا - مدیر عامل شرکت مدیریت فناوری بورس گفت: با توجه به افزایش حجم معاملات در نظر داریم که در سال آینده از هوش مصنوعی برای کشف تخلفات در بازارسرمایه استفاده کنیم. در این زمینه زیرساخت‌های جدیدی در حال تهیه است که بتوانیم پاسخگوی حجم زیاد اطلاعات در سامانه‌های مرتبط باشیم.

به گزارش روز شنبه ایرنا از پایگاه خبری بازار سرمایه ایران، «روح الله دهقان» در زمینه نظارت در بازارسرمایه توسط سامانه های مرتبط افزود: سامانه معاملات توسط بخشی از سامانه نظارتی الحاق شده اش مورد رصد کامل قرار دارد، بطوریکه ناظر بازار می تواند به شکل زنده بر آمار و ارقام و اطلاعات لازم نظارت داشته باشد.

وی خاطرنشان کرد: گسترش نیازمندی های نظارتی که ناظر بازار در طول دهها ساله گذشته به آن نیاز داشته ، بخش نظارتی بازارسرمایه همواره در حال به روز شدن و توسعه است. از سال ۷۳ که بستر الکترونیکی سامانه معاملات فراهم شد و بنابر نیازهایی که ناظر بازار داشت، سامانه های نظارتی متعددی توسط شرکت مدیریت فناوری توسعه پیدا کرده و در اختیار قرار گرفته است.

دهقان اضافه کرد: بررسی ها نشان می دهد در ۱۰ سال گذشته عمده این امور توسط سامانه ای به نام «بیدار» انجام شده است، این سامانه بستر یکپارچه دسترسی به اطلاعات راهبردی است که در شرکت مدیریت فناوری بورس توسعه پیدا کرده و کاملا در اختیار متخصصان داخلی شرکت قرار دارد. این سامانه با تجمیع اطلاعات مختلف معاملات، پس از معاملات و دارایی افراد در تلاش است تا تمام نیاز ناظر بازار را در قالب گزارش ها و هشدارهای مورد نظر در اختیار قرار دهد.

مدیر عامل شرکت مدیریت فناوری بورس توضیح داد: همان طور که در بالا اشاره شد، این سامانه عمری حدود ۱۰ سال دارد. قبل از آن سامانه های مرتبط به طور جزیره ای وجود داشتند؛ بطوریکه هر بخش از نظارت توسط یک سامانه مخصوصی انجام می شد، ولی از زمان ایجاد سامانه بیدار، تمامی این سامانه ها تجمیع شده و داخل سامانه واحد نظارتی قرار گرفتند. از آن زمان به بعد مرجع عمده نظارت های سازمان بورس و اوراق بهادار، سامانه بیدار است که گزارش‌های متعددی را دریافت می کند و تمام اطلاعات مورد نیاز را بطور تکمیل شده در اختیار ناظر قرار می دهد.

وی افزود: واقعیت اینکه با توجه به افزایش معاملات در سال ۱۳۹۹ و همراه با افزایش ورود مردم به بازارسرمایه شاید بتوان گفت در مواردی نظارت ها با کندی همراه شده باشد، اما باید توجه داشت، زمانیکه حجم معاملات افزایش زیادی پیدا می کند، احتمال کندی وجود دارد هرچند که از نظر دسترسی به سامانه مشکلی در این بازه زمانی وجود نداشت.

دهقان تصریح کرد: با وجود فشار زیادی که به این سامانه امسال وارد شد، ولی این سامانه همیشه فعال و گزارش های مورد نیاز را در اختیار ناظر قرار داده است؛ پاسخگویی در این زمینه که گزارش های نظارتی منجر به اقدام خاصی شده باشد یا خیر، مرتبط به حوزه های نظارتی است ولی از نظر سامانه ای با مشکل خاصی در این زمینه رو به رو نبودیم.