Veštačka inteligencija na berzi: Alat budućnosti ili dvosekli mač? (4.deo) – https://www.itnetwork.rs/vestacka-inteligencija-na-berzi-alat-buducnosti-ili-dvosekli-mac-4-deo/
U finansijskom sektoru, gde je svaki trenutak i transakcija od velike važnosti, detekcija anomalija i upravljanje rizicima predstavljaju osnovne elemente sigurnosti i stabilnosti tržišta. Veštačka inteligencija (AI) sve više zauzima ključnu ulogu u ovom procesu, omogućavajući precizno i brzo prepoznavanje nepravilnosti koje mogu ukazivati na prevaru, manipulaciju ili neočekivane rizike. Kroz analizu velikih količina podataka, AI donosi novu dimenziju u sposobnosti detekcije i prevencije problema pre nego što oni eskaliraju.
1. Prepoznavanje anomalija: Identifikacija neobičnih transakcija
Jedna od najsnažnijih sposobnosti AI-a je prepoznavanje obrazaca u ogromnim količinama podataka. Kada se pojavi aktivnost koja odstupa od uobičajenog, AI može brzo identifikovati anomaliju i označiti je kao potencijalni rizik.
- Primer u praksi: AI algoritam u bankarskom sektoru može otkriti seriju transakcija koje se javljaju u neuobičajeno kratkom vremenskom periodu ili sa neobičnih lokacija. Takve aktivnosti često ukazuju na pokušaj pranja novca ili krađu identiteta.
- Tržišna manipulacija: Na finansijskim tržištima, AI može identifikovati pokušaje manipulisanja cenama akcija, kao što su neobične promene u volumenu trgovanja ili koordinisani napori za podizanje ili snižavanje cena.
Ono što AI čini posebno efikasnim u ovim situacijama jeste njegova sposobnost da razlikuje stvarne pretnje od normalnih fluktuacija koje su prirodni deo tržišnih aktivnosti.
2. Prevencija rizika: Analiza podataka i simulacije
Pored identifikacije anomalija, AI igra ključnu ulogu u prevenciji rizika. Analizom istorijskih podataka, algoritmi mogu predvideti potencijalne probleme i pomoći investitorima i institucijama da preduzmu preventivne mere.
- Analiza istorijskih podataka: AI koristi istorijske podatke kako bi identifikovao obrasce koji prethode kriznim situacijama. Na primer, pad cena akcija u određenom sektoru može biti povezan sa prethodnim promenama u globalnoj ekonomiji, a AI može ukazati na slične situacije u sadašnjosti.
- Simulacija scenarija: Algoritmi mogu simulirati različite tržišne scenarije kako bi procenili kako bi portfolio investitora reagovao na potencijalne krize. Na osnovu rezultata, AI može predložiti prilagođavanja koja minimizuju rizik.
Na primer, pre nego što dođe do velikih fluktuacija zbog promena u kamatnim stopama, AI može sugerisati diversifikaciju portfolija ili smanjenje izloženosti visokorizičnim akcijama.
3. Prednosti AI-a u detekciji anomalija i rizika
- Brzina i preciznost: AI može analizirati ogromne količine podataka u realnom vremenu, omogućavajući brzu identifikaciju potencijalnih problema. Ovo je od presudne važnosti u situacijama gde je potrebno reagovati odmah kako bi se izbegle ozbiljne posledice.
- Smanjenje lažnih alarma: Tradicionalni sistemi za detekciju anomalija često generišu veliki broj lažnih uzbuna, što može preopteretiti sigurnosne timove. AI, zahvaljujući svojoj sposobnosti da analizira kontekst i obrasce, smanjuje broj lažnih alarma i omogućava fokusiranje na stvarne pretnje.
- Kontinuirano učenje: Korišćenjem tehnika mašinskog učenja, AI algoritmi se neprestano unapređuju, prilagođavajući se novim vrstama rizika i anomalija kako bi ostali relevantni i efikasni.
4. Izazovi u primeni AI-a za detekciju rizika
Iako AI donosi značajne prednosti, njegova primena nije bez izazova:
- Zavisnost od kvaliteta podataka: AI algoritmi su efikasni samo ako su podaci na kojima se baziraju tačni i reprezentativni. Netočni podaci mogu dovesti do pogrešnih procena.
- Pristrasnost algoritama: Ako su istorijski podaci pristrasni, AI može nesvesno odražavati te pristrasnosti u svojim analizama.
- Tehnička složenost: Razumevanje i interpretacija odluka koje donosi AI često su izazovni, što može otežati poverenje u sistem.
5. Budućnost AI-a u detekciji rizika
Sa daljim razvojem tehnologije, očekuje se da će AI postati još precizniji i efikasniji u identifikaciji rizika. Novi pristupi, poput primene dubokog učenja (deep learning) i integracije AI sa blockchain tehnologijama, otvoriće nove mogućnosti za unapređenje sigurnosti i stabilnosti tržišta.
Jedan od mogućih pravaca je i razvoj kolaborativnih sistema gde različite institucije dele podatke i AI modele kako bi zajedno identifikovale globalne rizike i anomalije, čime bi se povećala kolektivna sigurnost finansijskih sistema.
Zaključak
AI je postao moćan saveznik u detekciji anomalija i prevenciji rizika na finansijskim tržištima. Njegova sposobnost da analizira podatke u realnom vremenu, prepozna neobične obrasce i predvidi potencijalne probleme čini ga nezamenljivim alatom za investitore i finansijske institucije. Ipak, uspešna primena zahteva kvalitetne podatke, transparentne algoritme i kontinuirano unapređenje tehnologije. Kako AI nastavlja da evoluira, njegovo prisustvo će igrati sve veću ulogu u osiguravanju stabilnosti i sigurnosti finansijskog sveta.
Milena Šović, M.Sc.,CSM
Prompt Engineer & AI Educator
