AI tạo sinh trong Quản lý Tài sản

Akash Takyar - Giám đốc điều hành LeewayHertz. Phần 6 của 7. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

8 - Làm thế nào để triển khai GenAI trong quản lý tài sản?

Triển khai AI tạo sinh trong quản lý tài sản liên quan đến việc sử dụng các thuật toán và mô hình có thể tạo ra các điểm dữ liệu mới hoặc mô phỏng các kịch bản để cải thiện quy trình ra quyết định. Dưới đây là hướng dẫn chung về cách bạn có thể tiếp cận điều này:

1. Xác định mục tiêu và trường hợp sử dụng: Xác định các nhiệm vụ hoặc thách thức cụ thể trong quản lý tài sản nơi AI tạo sinh có thể tăng thêm giá trị. Điều này có thể bao gồm việc tạo dữ liệu tổng hợp cho các mô hình đào tạo, mô phỏng điều kiện thị trường hoặc tối ưu hóa phân bổ danh mục đầu tư.

2. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Thu thập dữ liệu lịch sử có liên quan để đào tạo mô hình AI tổng quát của bạn. Điều này có thể bao gồm dữ liệu thị trường tài chính, các chỉ số kinh tế và các thông tin liên quan khác. Xử lý trước dữ liệu để đảm bảo nó ở định dạng phù hợp và phù hợp để đào tạo và phân tích. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để loại bỏ tiếng ồn và sự không nhất quán.

3. Chọn một mô hình tổng quát: Chọn một mô hình AI tổng quát phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Các lựa chọn phổ biến bao gồm Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE), Mạng đối nghịch tạo (GAN) và các mô hình tự hồi quy như LSTM hoặc máy biến áp.

4. Đào tạo mô hình tổng quát: Đào tạo mô hình đã chọn bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử của bạn. Điều này liên quan đến việc cung cấp cho mô hình dữ liệu và tinh chỉnh các tham số của nó để giảm thiểu sự khác biệt giữa đầu ra được tạo và dữ liệu thực tế. Xác thực mô hình bằng cách sử dụng một tập dữ liệu riêng biệt để đảm bảo nó khái quát hóa tốt.

5. Tạo dữ liệu tổng hợp: Sử dụng mô hình tạo được đào tạo để tạo dữ liệu tổng hợp. Điều này có thể có lợi cho việc tăng cường tập dữ liệu của bạn, đặc biệt là trong các tình huống mà việc thu thập một lượng lớn dữ liệu trong thế giới thực là một thách thức.

6. Mô phỏng kịch bản: Triển khai mô hình phát sinh để mô phỏng các kịch bản thị trường khác nhau. Điều này cho phép bạn phân tích cách tài sản của bạn có thể hoạt động trong các điều kiện khác nhau, giúp quản lý rủi ro và ra quyết định.

7. Tối ưu hóa danh mục đầu tư: Áp dụng AI tổng quát để tối ưu hóa phân bổ danh mục đầu tư bằng cách tạo và đánh giá các thành phần danh mục đầu tư khác nhau. Điều này có thể giúp tạo ra các chiến lược đầu tư mạnh mẽ và thích ứng hơn.

8. Quản lý rủi ro: Sử dụng các mô hình phát sinh để mô phỏng rủi ro tiềm ẩn và biến động thị trường. Điều này có thể hỗ trợ trong danh mục đầu tư kiểm tra căng thẳng và xác định các lỗ hổng.

9. Giám sát và lặp lại liên tục: Thường xuyên theo dõi hiệu suất của mô hình AI tạo của bạn và cập nhật nó khi cần thiết. Thị trường tài chính rất năng động và các mô hình có thể cần được đào tạo lại để thích ứng với các điều kiện thay đổi.

10. Cân nhắc về tuân thủ và đạo đức: Đảm bảo rằng việc triển khai AI tổng quát của bạn tuân thủ các quy định và nguyên tắc đạo đức có liên quan trong ngành quản lý tài sản.

11. Cộng tác với các chuyên gia tên miền: Làm việc chặt chẽ với các chuyên gia trong lĩnh vực tài chính và quản lý tài sản để xác thực kết quả đầu ra của mô hình tạo của bạn và kết hợp những hiểu biết của họ vào quá trình ra quyết định.

Hãy nhớ rằng việc triển khai thành công AI tạo sinh trong quản lý tài sản đòi hỏi sự kết hợp giữa chuyên môn kỹ thuật, kiến thức về miền và tinh chỉnh liên tục các mô hình dựa trên phản hồi trong thế giới thực và giám sát hiệu suất.

Nếu bạn đang tìm kiếm một đối tác công nghệ, LeewayHertz là đồng minh đáng tin cậy của bạn, cung cấp các dịch vụ tư vấn và phát triển AI được thiết kế riêng để nâng cao chiến lược quản lý tài sản của bạn. Với hồ sơ theo dõi đã được chứng minh trong việc triển khai các mô hình và giải pháp AI tiên tiến đa dạng, LeewayHertz giúp bạn bắt đầu hoặc tiếp tục hành trình AI của mình trong quản lý tài sản

9 - Lợi ích của Gen AI