آینده مدلسازی مالی

مدل سازی مالی یک فرآیند فناوری فشرده است . این بدان معناست که در حال حاضر نیز مدل‌های مالی از آخرین فناوری استفاده می‌کنند تا اطمینان حاصل شود که به‌روزترین نتایج در طول شبیه‌سازی در دسترس هستند. با این حال، با گذشت زمان، تکنولوژی نیز به سرعت در حال پیشرفت است. بهبودهایی مانند یادگیری ماشینی، اتوماسیون فرآیند رباتیک و هوش مصنوعی مطمئناً بر آینده مدل‌سازی مالی نیز تأثیر خواهند داشت.

در این مقاله، نگاهی دقیق‌تر به برخی از راه‌هایی خواهیم داشت که فناوری احتمالاً بر فرآیند مدل‌سازی مالی تأثیر می‌گذارد. .

داده ها با استفاده از اتوماسیون جمع آوری خواهد شد

در حال حاضر، بسیاری از داده های نقطه فروش باید به صورت دستی جمع آوری شوند. این باعث می شود فرآیند گران، دست و پا گیر و مستعد خطا باشد. جمع‌آوری دستی داده‌ها ضروری است، زیرا حسگرها و پردازنده‌ها چندان فراگیر نشده‌اند. با این حال، با گذشت زمان، اینترنت اشیا امکان قرار دادن حسگرها و پردازنده‌ها را در تقریباً هر دستگاهی فراهم می‌کند. از این رو، شرکت‌ها حجم زیادی از داده‌ها را تولید می‌کنند که فرآیندهای آنها را بدون تلاش توصیف می‌کنند! در حال حاضر، ماشین های مجهز به سنسور گران هستند. با این حال، به مرور زمان، این فناوری ارزان تر خواهد شد. این پیامدهای زیادی برای مدل سازی مالی خواهد داشت. به عنوان مثال، در حال حاضر، شرکت ها برآوردهای مبهمی در مورد قبض برق خود انجام می دهند. دستگاه‌های مجهز به حسگر به شرکت‌ها این امکان را می‌دهند که بدانند دقیقاً چه مقدار برق توسط کدام دستگاه مصرف می‌شود. بنابراین، شرکت‌ها می‌توانند هزینه‌های برق خود را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند و در صورت نیاز، آن‌ها را نیز کنترل کنند.

این احتمال وجود دارد که در آینده، دستگاه‌ها از قبل برنامه‌ریزی شوند تا داده‌ها را مستقیماً در مدل‌های مالی وارد کنند. این امر به دور زدن فرآیند گران قیمت و زمان بر جمع آوری و تطبیق داده ها کمک می کند.

کلان داده ها در مدل سازی مالی مشارکت خواهند داشت

در حال حاضر، مدل‌های مالی با حجم محدودی از داده‌ها سروکار دارند و از این رو پیچیدگی آن نیز محدود است. این احتمالاً در آینده تغییر خواهد کرد. همانطور که در بالا ذکر شد، در آینده، بسیاری از دستگاه‌ها مستقیماً با مدل مالی ارتباط خواهند داشت. بنابراین، مدل‌های مالی با مشکل فراوانی داده‌ها مواجه خواهند شد. چالش بعدی شناسایی الگوهای معنادار در داده‌ها است که تصمیم‌گیری را ممکن می‌سازد. اینجاست که کلان داده می تواند کمک کند. در حال حاضر، داده های بزرگ تنها برای استخراج داده های مشتری یا تامین کننده استفاده می شود. با این حال، با افزایش حجم داده های مالی، این فناوری کاربرد جدیدی در مدل سازی مالی پیدا خواهد کرد.

مدل ها با استفاده از اتوماسیون ساخته خواهند شد

در حال حاضر، مدل سازی مالی توسط مهارت شخصی که مدل را ایجاد می کند، محدود شده است. مشکلات زیادی در مدل سازی مالی وجود دارد که شامل متغیرهای متعدد و تعاملات پیچیده بین آنها می شود. در نتیجه ذهن انسان قادر به درک این روابط و بیان آنها به شکل ریاضی نیست.

با این حال، کامپیوترها قادر به انجام چنین محاسبات پیچیده ای هستند. از این رو، در حالت ایده‌آل، رایانه‌ها باید بتوانند مدل‌های بهتری ایجاد کنند، زیرا توانایی انجام میلیون‌ها محاسبه را در کوتاه‌مدت دارند. در حال حاضر نیز بسیاری از قالب های آماده وجود دارد که توسط شرکت ها برای ایجاد سریع مدل های مالی استفاده می شود. با این حال، این قالب ها ابتدایی هستند و هنوز هم در طول فرآیند سفارشی سازی نیاز به دخالت زیادی از سوی انسان دارند. در آینده احتمالاً مدل‌های مالی کاملاً خودکار وجود دارد که می‌توانند بدون نیاز به مداخله دستی بیشتر از جعبه استفاده کنند.

مدل ها با استفاده از اتوماسیون به روز می شوند

در حال حاضر، انسان ها داده های مدل ها را تفسیر می کنند. آنها کسانی هستند که شکست یا موفقیت مدل را درک می کنند و سپس تغییرات مربوطه را ایجاد می کنند. در آینده، مدل‌های مالی احتمالاً هوش مصنوعی خواهند داشت. این بدان معناست که کامپیوترها قادر خواهند بود موفقیت یا شکست مدل خود را درک کنند. این زمانی انجام می شود که سیستم نتایج واقعی را با نتایج پیش بینی شده توسط مدل مقایسه کند.

در حال حاضر، مشکل این است که رایانه ها طیف کاملی از داده ها را ندارند. برای انجام محاسبات صحیح، رایانه ها باید دارای طیف گسترده ای از داده ها باشند که شامل موفقیت های احتمالی و همچنین شکست های شدید باشد. با این حال، روش های آماری در حال حاضر آنقدر پیشرفته نیستند که بتوان چنین داده هایی را در اختیار مدل ها قرار داد. به احتمال زیاد این مشکل در آینده حل خواهد شد. مدل‌های تولید شده توسط رایانه با هر خروجی ممکن از قبل برنامه‌ریزی می‌شوند که به مدل کمک می‌کند بدون هیچ گونه تداخل دستی خود را اصلاح کند. درست مانند خودروهای خودران، مدل‌های مالی آینده می‌توانند به طور کامل بدون هیچ گونه مداخله‌ای توسط یک انسان واجد شرایط کار کنند.

واقعیت این است که یک شرکت یک ارگانیسم پیچیده است. تعاملات زیادی در سازمان در سطوح بسیار زیادی وجود دارد که بدون کمک یک مدل دقیق نمی توان آن را به طور کامل درک کرد. فناوری های پیشرفته در آینده به ما کمک می کند تا این محیط پیچیده را درک کنیم و تصمیمات دشواری بگیریم. پایه محاسباتی مدل سازی قبلاً ایجاد شده است. اکنون زمان ایجاد یک اکوسیستم است که در آن داده ها به طور خودکار وارد سیستم می شوند و سیستم از اشتباهات خود درس می گیرد. ساخت هوش مصنوعی در مدل‌های مالی چالش واقعی پیش روی مدل‌سازان مالی امروزی است.