Zrozumienie inteligencji inwestycyjnej: podstawy

Chcesz wiedzieć o inteligencji inwestycyjnej? Ten samouczek zawiera szczegółowe informacje na temat inteligencji inwestycyjnej i jej zasadniczych elementów.

Komputery i internet w nieskończoność zmieniają nasz świat i styl życia. Ma to zastosowanie nie tylko na poziomie indywidualnym, ale jest również specyficzne dla firmy. Dla firm inwestycyjnych sztuczna inteligencja (AI) otwiera drzwi do całego nieznanego wszechświata możliwości, od procesów back-office po codzienne podejmowanie decyzji front-office.

Wiele firm inwestycyjnych uważa sztuczną inteligencję za najbardziej innowacyjne narzędzie, które utrwali ich przewagę konkurencyjną – innymi słowy, firmy, które nie rozumieją podstawowych informacji inwestycyjnych, prawdopodobnie pozostaną w tyle za swoimi konkurentami. Poniższe sekcje wprowadzają Cię w tę podstawową koncepcję.

Czym jest inteligencja inwestycyjna?

Wywiad inwestycyjny odnosi się do wykorzystywania alternatywnych źródeł danych do identyfikacji i oceny inwestycji firmy. Dane alternatywne definiuje się jako dane, które nie pochodzą z tradycyjnych źródeł, takich jak sprawozdania finansowe firmy. Raczej obejmuje szeroki zakres czynników, podczas gdy inteligencja inwestycyjna może obejmować między innymi wskaźniki finansowe, takie jak zwrot z inwestycji, stosunek zadłużenia do kapitału własnego i stosunek ceny do zysków. Dowiedz się więcej o inwestowaniu w inteligencję.

Kluczowe elementy wywiadu inwestycyjnego

Sztuczna inteligencja odnosi się do maszyn, które zbierają i rozumieją dane generowane przez użytkowników z różnych urządzeń, od telefonów komórkowych po smartwatche, a nawet czujniki. Sztuczna inteligencja identyfikuje trendy w tych danych, które ludzie mogą wykorzystać do podejmowania decyzji – krótko mówiąc, inwestorzy mogą wykorzystać te informacje, aby zwiększyć zyski. Postępy w technologii cyfrowej prowadzą do absurdalnych ilości danych, które można teraz analizować za pomocą sztucznej inteligencji.

Obecnie istnieje mnóstwo alternatywnych danych, które firmy inwestycyjne mogą wykorzystać do podejmowania decyzji inwestycyjnych. Mogą one być ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane, takie jak informacje zebrane z mediów, mediów społecznościowych, przemówień, ruchu w sieci, stron internetowych, czujników, a nawet zbiorów danych rządowych.

Dane alternatywne nie są powszechnie zbierane i analizowane ręcznie ze względu na imponującą ilość zawartych w nich informacji, które stanowią podstawę analizy inwestycyjnej. Zamiast tego firmy inwestycyjne wykorzystują zaawansowane algorytmy i metody uczenia maszynowego, aby je wykorzystać. Technologie te umożliwiają firmom gromadzenie i analizowanie dużych zbiorów danych, często nieustrukturyzowanych i imponująco heterogenicznych, w rekordowym czasie i z niespotykaną dotąd dokładnością.

Pojawienie się wywiadu inwestycyjnego zostało wygenerowane przez eksplozję informacji zamieszczanych przez użytkowników na platformach społecznościowych, blogach, stronach internetowych i wielu innych źródłach. Opracowano wiele zaawansowanych algorytmów, aby analizować wszystkie te informacje w sposób efektywny czasowo. Początkowo korzystały z tego głównie fundusze hedgingowe.

Wywiad inwestycyjny – siła destrukcyjna

Sztuczna inteligencja szybko zdobywa terytorium w niemal każdej branży, od transportu po firmy produkcyjne i inwestycyjne. Technologie sztucznej inteligencji wpływają nie tylko na koszty i konkurencję, ale także przewartościowują znaczenie wartości.

Jeśli chodzi o instytucje finansowe, sztuczna inteligencja zakłóca je zarówno po stronie kupna, jak i sprzedaży. Świat inwestycji przez cały czas opierał się w dużej mierze na tych samych założeniach, wykorzystując tradycyjne strategie inwestycyjne i zbierając publicznie dostępne dane z tradycyjnych źródeł. Wraz z rosnącymi możliwościami na całym świecie, inteligencja inwestycyjna przełamuje te założenia i stwarza nowe możliwości.

Jeśli chodzi o cel, wiele firm inwestycyjnych wykorzystuje sztuczną inteligencję do gromadzenia i przechowywania długich list papierów wartościowych. Wszystkie rodzaje istotnych danych są gromadzone i analizowane przez zaawansowane algorytmy w celu podejmowania lepszych decyzji inwestycyjnych i wzmacniania portfeli, podczas gdy inne wykorzystują sztuczną inteligencję do poprawy efektywności operacyjnej. Innymi słowy, inteligencja inwestycyjna odnosi się do minimalizacji ryzyka i błędów, zwiększonej dokładności prognoz i ogólnie lepszej wydajności w tej branży.

Korzyści z wywiadu inwestycyjnego

Przewaga informacyjna jest kluczem do wdrożenia wywiadu inwestycyjnego. Firmy inwestycyjne mają jeden cel: przewyższyć konkurencję lub wyznaczony punkt odniesienia. W tym miejscu alternatywne dane zakłócają branżę, dostarczając informacji, które nigdy wcześniej nie były wykorzystywane w strategiach inwestycyjnych.

Krótko mówiąc, inteligencja inwestycyjna może oceniać i śledzić wyniki firmy. Alternatywne dane pozwalają firmom inwestycyjnym przeanalizować start-upy, a nawet zupełnie nowe branże i zidentyfikować ich potencjał wzrostu. Może to również wyszukiwać firmy poszukujące finansowania w Twoim imieniu i, wykorzystując różne czynniki, pomóc Ci w podjęciu obiektywnej decyzji inwestycyjnej.

Inne korzyści to identyfikacja cyklu życia firmy, przewidywanie potencjału start-upu z większą dokładnością i wiele innych. Na przykład możesz zbierać i analizować alternatywne dane z mediów społecznościowych, dzięki czemu możesz znaleźć nowe produkty lub firmy, które są bardzo dobrze odbierane i chwalone przez swoich klientów. Wskazuje to, że ich produkty z dużym prawdopodobieństwem przyciągną znacznie większą bazę klientów, więc możesz zainwestować w firmę.

W rezultacie nie można zaprzeczyć, że inteligencja inwestycyjna będzie nowym standardem w tej konkurencyjnej branży. Firmy inwestycyjne, które nie wdrożą alternatywnych danych w swoich procesach decyzyjnych, prawdopodobnie pozostaną w tyle za konkurentami, doświadczając niższych zwrotów ze swoich portfeli.

Streszczenie

Oprócz zwiększania możliwości inwestycyjnych, inteligencja inwestycyjna może zautomatyzować wiele zadań związanych z gromadzeniem i analizą danych, zapewniając inwestorom łatwe do zrozumienia trendy i wzorce. Te postępy pozwalają firmom inwestycyjnym spędzać mniej czasu na czasochłonnych zadaniach, minimalizować błędy i cieszyć się lepszymi portfelami kosztem konkurencji.