AI tạo sinh trong Quản lý Tài sản

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

10. Các mô hình AI tạo sinh được sử dụng trong quản lý tài sản

Các mô hình và kỹ thuật AI đã tìm thấy các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả quản lý tài sản. Những mô hình này có thể giúp tạo ra những hiểu biết, dự báo và công cụ hỗ trợ quyết định có giá trị cho người quản lý tài sản. Dưới đây là một số mô hình AI tạo sinh thường được sử dụng trong quản lý tài sản:

Bộ mã hóa tự động biến thể

Bộ mã hóa tự động biến đổi đóng một vai trò quan trọng trong quản lý tài sản bằng cách cho phép trích xuất tính năng, đánh giá rủi ro, tối ưu hóa danh mục đầu tư và phân tích tâm lý thị trường. VAEs, thường được kết hợp với các thuật toán như Reinforcement Learning, hỗ trợ xây dựng danh mục đầu tư được tối ưu hóa, mô phỏng các kịch bản thị trường và phát hiện sự bất thường trong hành vi tài sản. Họ tăng cường các chiến lược ngang giá rủi ro, hỗ trợ dự báo chuỗi thời gian và xác định các chế độ thị trường khác nhau. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là VAE là một trong nhiều công cụ và hiệu quả của chúng phụ thuộc vào các ứng dụng và chất lượng dữ liệu cụ thể, thường được sử dụng cùng với các mô hình tài chính truyền thống và chuyên môn về miền để đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt trong thị trường tài chính năng động.

Mô hình tự động hồi quy

Các mô hình tự động hồi quy có giá trị trong quản lý tài sản để dự báo chuỗi thời gian. Chúng nắm bắt sự phụ thuộc tạm thời trong dữ liệu giá tài sản lịch sử, cho phép dự đoán biến động giá trong tương lai. Các mô hình AR, thường được mở rộng với các thành phần như GARCH để mô hình hóa biến động, hỗ trợ đánh giá rủi ro và tối ưu hóa danh mục đầu tư. Bằng cách dự báo lợi nhuận và biến động của tài sản, họ giúp quản lý và điều chỉnh danh mục đầu tư để đáp ứng với các điều kiện thị trường thay đổi, cuối cùng hỗ trợ phát triển các chiến lược đầu tư sáng suốt hơn.

Mô hình dựa trên máy biến áp

Các mô hình dựa trên máy biến áp, được biết đến với hiệu quả trong các nhiệm vụ theo trình tự, có giá trị trong quản lý tài sản vì khả năng nắm bắt các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu tài chính. Chúng xuất sắc trong việc mô hình hóa cả sự phụ thuộc ngắn hạn và dài hạn, làm cho chúng phù hợp để dự đoán giá tài sản và tối ưu hóa danh mục đầu tư. Máy biến áp có thể xử lý dữ liệu tài chính quy mô lớn một cách hiệu quả, trích xuất các tính năng có ý nghĩa và phát hiện các mẫu, tăng cường ra quyết định. Chúng cũng có thể được áp dụng cho các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo điều kiện phân tích tình cảm của tin tức và dữ liệu truyền thông xã hội cho các chiến lược dựa trên tâm lý thị trường. Bằng cách tận dụng những khả năng này, các mô hình dựa trên Transformer hỗ trợ cải thiện các chiến lược quản lý tài sản thông qua thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu nâng cao và quy trình ra quyết định.

Điều quan trọng cần lưu ý là mặc dù các mô hình AI tạo sinh có thể là công cụ mạnh mẽ trong quản lý tài sản, nhưng chúng cũng đi kèm với những thách thức liên quan đến chất lượng dữ liệu, khả năng diễn giải mô hình và cân nhắc đạo đức. Các nhà quản lý tài sản phải đánh giá cẩn thận và xác nhận các mô hình họ sử dụng, xem xét các yêu cầu của ngành và các ràng buộc pháp lý. Ngoài ra, các mô hình này nên là một phần của quá trình ra quyết định rộng hơn kết hợp chuyên môn của con người với những hiểu biết do AI điều khiển.

11 - Xu hướng mới nổi trong Gen AI để quản lý tài sản

Triển vọng và xu hướng tương lai của AI tạo sinh trong quản lý tài sản hứa hẹn to lớn để chuyển đổi ngành công nghiệp. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, một số phát triển chính được dự đoán:

Tạo dữ liệu nâng cao: Các mô hình AI tạo sinh sẽ trở nên thành thạo hơn trong việc tạo ra dữ liệu tài chính tổng hợp bắt chước chặt chẽ các điều kiện thị trường trong thế giới thực. Dữ liệu tổng hợp này sẽ là vô giá cho các chiến lược backtesting, tiến hành các bài kiểm tra căng thẳng và đào tạo các mô