كيفية الاستثمار بالذكاء الاصطناعي AI وما هي أفضل الأسهم

يعتبر الذكاء الاصطناعي AI أحد أهم التكنولوجيات الموجودة في عصرنا الحالي والتي تحظى باهتمام كبير بسبب أهميته المتزايدة لحياتنا اليومية واقتصادنا. مع استمرار توسع قدرات الذكاء الاصطناعي، يحاول المستثمرون تحديد أفضل الطرق للاستفادة من هذه الصناعة.

تعد ثورة الكمبيوتر تشبيهًا رائعًا لاستثمار الذكاء الاصطناعي لأنه بينما تمهد أجهزة الكمبيوتر الطريق لأتمتة المهام الدنيوية والمتكررة، يسعى الذكاء الاصطناعي الآن إلى الارتقاء بهذا المفهوم إلى المستوى التالي من خلال أتمتة المهام التي كانت تتطلب في السابق الفكر البشري والذكاء. ستوضح هذه المقالة أيضًا الطرق التي يمكن للمستثمرين من خلالها الاستفادة من النمو المتوقع للذكاء الاصطناعي مع بدء التكنولوجيا في الانتقال من الأفكار المفاهيمية إلى الاستخدام الفعلي في اقتصادنا.

وفيما يخص الأسواق المالية فإن أحد المصطلحات المرتبطة غالبًا بالذكاء الاصطناعي في الأسواق المالية هو الخوارزميات، والتي تشير إلى مجموعة من التعليمات المبرمجة التي توفر نتائج من البيانات التي يحللها البرنامج. يتخذ الذكاء الاصطناعي في الاستثمار والتمويل أشكالا عديدة، بعضها واضح ومباشر نسبيا.

تستخدم صناديق التحوط وعمليات التداول الأخرى الذكاء الاصطناعي على مستوى عالٍ جدًا، على سبيل المثال، للحصول على أدنى المزايا في الأسواق سريعة الحركة. لكن الذكاء الاصطناعي يستخدم أيضًا على نطاق واسع في التمويل والاستثمار بسبب قدرته على معالجة وتحليل المعلومات من مجموعات بيانات كبيرة جدًا. علاوة على ذلك، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في اختيار الأسهم، والتنبؤ بحركة السوق، وتحسين المحافظ، وإدارة المخاطر، والحصول على مشورة استثمارية مخصصة، وإدارة استراتيجيات الدخول والخروج من التداول، وبناء محفظة مخصصة تلقائيًا تلبي معايير محددة للمستثمرين مثل تحمل المخاطر.

الذكاء الاصطناعي هو محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات، وخاصة أنظمة الكمبيوتر. تشمل التطبيقات المحددة للذكاء الاصطناعي الأنظمة المتخصصة ومعالجة اللغات الطبيعية والتعرف على الكلام والرؤية الآلية وغيرها من العمليات البشرية.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

يتطلب الذكاء الاصطناعي أساسًا من الأجهزة والبرامج المتخصصة لكتابة وتدريب خوارزميات التعلم الآلي. لا توجد لغة برمجة واحدة مرادفة للذكاء الاصطناعي، لكن Python وR وJava وC++ وJulia تتمتع بميزات شائعة لدى مطوري الذكاء الاصطناعي.

بشكل عام، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال استيعاب كميات كبيرة من بيانات التدريب المصنفة، وتحليل البيانات بحثًا عن الارتباطات والأنماط، واستخدام هذه الأنماط للتنبؤ بالمهام المستقبلية. وبهذه الطريقة، يمكن لروبوت الدردشة الذي يتم تغذيته بأمثلة نصية أن يتعلم كيفية إنشاء محادثات واقعية مع الأشخاص، أو يمكن لأداة التعرف على الصور أن تتعلم كيفية تحديد ووصف الكائنات في الصور من خلال مراجعة ملايين الأمثلة. يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة والمتطورة بسرعة إنشاء نصوص وصور وموسيقى ووسائط أخرى واقعية.

تركز برمجة الذكاء الاصطناعي على المهارات المعرفية التي تشمل ما يلي:

• التعلُّم: يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على الحصول على البيانات وإنشاء قواعد لكيفية تحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ. تزود القواعد، التي تسمى الخوارزميات، أجهزة الكمبيوتر بتعليمات خطوة بخطوة حول كيفية إكمال مهمة معينة.

• المنطق: يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على اختيار الخوارزمية الصحيحة للوصول إلى النتيجة المرجوة.

• تصحيح الذات: تم تصميم هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي لضبط الخوارزميات بشكل مستمر والتأكد من أنها توفر أكثر النتائج دقة ممكنة.

• الإِبداع: يستخدم هذا الجانب من الذكاء الاصطناعي الشبكات العصبية والأنظمة القائمة على القواعد والأساليب الإحصائية وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى لإنشاء صور جديدة ونصوص جديدة وموسيقى جديدة وأفكار جديدة.

تدخل صناعة أشباه الموصلات الآن عصرًا ذهبيًا جديدًا، خاصة مع زيادة الطلب على رقائق الذكاء الاصطناعي، والاحتياج إلى معالجات قوية لتحليل بيانات ضخمة.

يتكون الذكاء الاصطناعي من خوارزميات – وهو مفهوم برمجي. ولا تحتوي على مكونات مادية للأجهزة، وتعمل بمثابة "وثيقة تصميم" لمعالجة المعلومات. وعلى النقيض من ذلك، فإن أشباه الموصلات عبارة عن دوائر ملموسة مصممة لمعالجة المعلومات. وباستخدام تكنولوجيا النانو المتقدمة، يتعاملون بكفاءة مع كميات هائلة من المعلومات من خلال الإشارات الكهربائية.

قد يبدو للوهلة الأولى أن التفاعل بين البرامج والأجهزة يجمع بين شيئين مختلفين. ومع ذلك، من الناحية الفنية، فهي مرتبطة بشكل معقد. ومن خلال تحسين كل منهما للعمل بسلاسة مع الآخر، يمكن تحقيق كفاءة معالجة محسنة بشكل كبير.

ترجع زيادة الكفاءة إلى أن شريحة أشباه الموصلات مجهزة بدوائر مصممة خصيصًا لتنفيذ العمليات التي يتطلبها البرنامج بشكل أكثر فعالية. يمكن تحويل خوارزميات البرامج إلى دوائر أجهزة مخصصة على شريحة أشباه الموصلات لتحسين الكفاءة والأداء.

وعلى العكس من ذلك، يمكن أيضًا تخصيص البرامج وتحسينها لتناسب أجهزة معينة. على سبيل المثال، عندما تكون الدوائر الفعالة موجودة بالفعل على الشريحة، يمكن لمطوري البرامج تعديل تدفق المعلومات ومعالجتها لاستغلال قدرات هذه الدوائر بشكل كامل.

أدوات شهيرة تعمل بالذكاء الاصطناعي

هناك العديد من الأدوات التي بات الاعتماد عليها شئ أساسي في حياتنا. إن نظرنا إلى هذه الأدوات لوجدنا أن معظمها أو جميعها يعتمد على الذكار الاصطناعي، ولعل أشهر مثال على ذلك ChatGPT.

وهو برنامج ذكاء اصطناعي لإدارة الدردشة الآلية (الشات). يستخدم برنامج الدردشة الآلي عالي القدرة، الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، خوارزميات التعلم الآلي لمعالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات لإنشاء ردود على استفسارات المستخدمين.

أيضًا استخدمت شركة ميتا الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في مواقعها للتواصل الاجتماعي مثل فيسبوك وإنستجرام، حيث تقوم بجمع بيانات المستخدمين وتحليلها، مما ساعد في تحسين خوارزميات الإعلانات وتطويرها لتلائم تجارب المستخدمين السابقة أو ما يبحثون عنه.

هناك العديد من الطرق للاستثمار في قطاع الصناعة أو السوق، ويبدو أن الذكاء الاصطناعي يتحول بسرعة إلى تقنية ثورية مهمة. يمكن الحصول على أرباح كبيرة من خلال تحديد هذه الاتجاهات والاستثمار في شركات جديدة، ولكن هناك منافسة هائلة، وليس من السهل دائمًا تحديد الشركات التي ستنتهي بالفوز.

في بعض الأحيان، يحتل المبتكر موقعًا رائدًا في السوق ويحتفظ به، ولكن في أحيان أخرى يكون المقلد قادرًا على استخدام تكنولوجيا المبتكر بطرق أفضل تجعله أكثر نجاحًا بمرور الوقت.

سيرغب بعض الأشخاص في الاستثمار بشكل مباشر في الشركات التي تعمل على تطوير الذكاء الاصطناعي، في حين قد يختار آخرون الاستثمار في تلك الشركات التي ستستفيد أكثر من اعتماده على نطاق أوسع. باستخدام إدخال ونمو صناعة الكمبيوتر الشخصي كمثال، كان من الممكن أن يحقق المستثمرون نجاحًا في الاستثمار في شركات تصنيع أجهزة الكمبيوتر أو شركات الأجهزة التي تصنع أجهزة التوجيه والمحولات. واستثمر آخرون في شركات البرمجيات التي تنتج البرامج التي تستخدمها أجهزة الكمبيوتر، في حين حاول آخرون تحديد الشركات التي من شأنها أن تستفيد أكثر من الأتمتة التي توفرها أجهزة الكمبيوتر.

كانت بعض هذه الاستثمارات عبارة عن رهانات مباشرة في أجهزة الكمبيوتر والتكنولوجيا الفعلية، في حين كان البعض الآخر أكثر تحفظًا، مثل الاستثمار في شركة قوية بالفعل ستستفيد بشكل أكبر من نمو استخدام الكمبيوتر؛ ولكن النقطة المهمة هنا هي أنه غالباً ما يكون هناك فائزون وخاسرون عندما تظهر تكنولوجيات جديدة.

أخيرا، مع اعتقاد كثيرين بأن الذكاء الاصطناعي قد يكون له تأثير اقتصادي قوي ويزيح العديد من العمال في العديد من الصناعات، فقد تكون هناك فرص لتحديد الشركات، مثل تلك التي تركز على إعادة تدريب العمال، التي قد تستفيد من هذه التحولات الكبيرة في قوة العمل. سنناقش الآن بعض الأسهم الفردية التي قد تتوافق مع بعض هذه المعايير للاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

اقرأ أيضًا: أفضل شركات التداول عبر الإنترنت

1. سهم NVDA

2. سهم Microsoft

3. سهم TSM

4. سهم Meta

5. سهم Amazon

6. سهم Apple

7. سهم ASML

8. سهم ARM

9. سهم AVGO

10. سهم Google

• NVIDIA: تعد NVIDIA شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي وتتمتع بمكانة قوية جدًا في السوق من خلال ذكائها الاصطناعي التوليدي، والذي يصف الخوارزميات المستخدمة لإنشاء محتوى جديد في أشكال مخرجات متعددة تشمل الصوت ورموز الكمبيوتر والصور والنصوص والمحاكاة. ومقاطع الفيديو. قامت NVIDIA بإنشاء شرائح الكمبيوتر والأجهزة والبرامج وأدوات التطوير لإنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية. تستخدم NVIDIA الآلاف من وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) لتشغيل نظام ذكاء اصطناعي كبير، وتمتلك الشركة حاليًا حصة سوقية لوحدات معالجة الرسومات تبلغ 88%.

• Microsoft: استثمرت مايكروسوفت 13 مليار دولار في مبادرات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك استثمار مبكر بقيمة مليار دولار في OpenAI (التي أصبح ChatGPT الآن أحد أكثر الأسماء شهرة في الذكاء الاصطناعي). قامت مايكروسوفت بدمج الذكاء الاصطناعي في العديد من أنظمتها، بما في ذلك محرك بحث Bing الخاص بها، وMicrosoft 360، وأدوات المبيعات والتسويق، وأدوات البرمجة X-Box، وGitHub. كما حددت أيضًا إطارًا لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ومساعدي الطيارين وتوسيع النظام البيئي للمكونات الإضافية للذكاء الاصطناعي.

• TSM: تعد شركة تصنيع أشباه الموصلات في تايوان أكبر شركة لتصنيع الرقائق في العالم، وهي منافس رائد آخر في تصنيع الرقائق للذكاء الاصطناعي. مع نمو الذكاء الاصطناعي، ستنمو معه الحاجة إلى رقائق حاسوبية قوية. TSM هي شركة ناضجة تواصل تصنيع شرائح لتطبيقات الكمبيوتر غير المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، لذلك قد تمثل مخاطر أقل من الألعاب الخالصة الأخرى المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

• Meta: قامت شركة Meta باستثمارات كبيرة في الذكاء الاصطناعي. يستخدم الذكاء الاصطناعي لوحدة اللغة الكبيرة (LLM) للمساعدة في دفع نتائج البحث والتنبؤ بالمحتوى الذي سيرغب المستخدمون في رؤيته. قامت Meta أيضًا بتطوير شريحة السيليكون الخاصة بها لتطبيقات معالجة الذكاء الاصطناعي وأنشأت مركز بيانات من الجيل التالي.

• Amazon.com: تستخدم أمازون الذكاء الاصطناعي في نظام Alexa الخاص بها وتقدم أيضًا أدوات التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي لعملائها. توفر شركة أمازون للحوسبة السحابية، Amazon Web Services (AWS)، بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تسمح لعملائها بتحليل البيانات ودمج الذكاء الاصطناعي في أنظمتهم الحالية. لدى AWS أكثر من 100000 عميل يمكنهم الاستفادة من خدمات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتخصيص التوصيات وتحسين السلامة والأمن وتحليل أعمالهم وزيادة مشاركة العملاء.

• Apple: تواصل Apple تقديم نسبة من خدمات الذكاء الاصطناعي على منصتها. ومن الأمثلة المهمة على ذلك شركة OpenAI، التي أطلقت للتو تطبيق iPhone الخاص بها لـ ChatGPT؛ ستدفع لشركة Apple 30% من الإيرادات الناتجة عن التطبيق. بالإضافة إلى شركات الذكاء الاصطناعي التي تقدم الخدمات من خلال منصة أبل، يمكن للشركة أيضًا استخدام احتياطياتها النقدية الضخمة للقيام باستثمارات كبيرة في الذكاء الاصطناعي الذي تبنيه بنفسها أو تحصل عليه باستخدام احتياطياتها النقدية الضخمة.

• ASML: أصبحت ASML شركة التكنولوجيا الأكثر قيمة في أوروبا بفضل ازدهار الذكاء الاصطناعي. أدى نمو ASML القائم على الذكاء الاصطناعي إلى رفع أسهمها إلى مستويات قياسية، بما يتماشى مع الاتجاهات التي شوهدت في Microsoft وNvidia وArm.

• ARM: تشهد أسعار أسهم ARM ارتفاعًا كبيرًا بفضل الطلب على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

• AVGO: مع استمرار زيادة الطلب على خوادم الذكاء الاصطناعي، يحتاج موفرو مراكز البيانات السحابية والمؤسساتية إلى نطاق ترددي أعلى، وزمن وصول أقل، وطاقة أقل، ونسيج مفتوح قائم على المعايير لربط أجهزة الحوسبة والمسرعات والشبكات والتخزين، وهو ما تقدمه شركة Broadcom.

• Google: تستخدم Google الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي لتشغيل خدمات الخرائط والاتجاهات، والتي يمكن أن تساعد المستخدمين على التنقل إلى وجهتهم بسهولة وكفاءة أكبر. هذا بخلاف برامج الدردشة، والتعلم الآلي لتطبيقات مختلفة مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغات وأنظمة التوصيات.

اقرأ أيضًا: طريقة تداول الأسهم للمبتدئين

لماذا يجب عليك الاستثمار في أسهم الذكاء الاصطناعي؟

تحسب معظم تقنيات تقييم الأسهم سعر السهم الحالي بناءً على الإيرادات المستقبلية المتوقعة. ونظرًا لإمكانية مجال الذكاء الاصطناعي، فمن المتوقع أن تنتج أي شركة تحقق اكتشافًا كبيرًا دخلاً أكبر في المستقبل. قد يؤدي هذا إلى ارتفاع سعر السهم بنفس الطريقة التي حققتها أسهم Apple وMicrosoft عند إطلاقها لأول مرة.

يمكن أن يكون الاستثمار في أسهم الذكاء الاصطناعي أيضًا بمثابة تحوط تجاه فقدان الأسهم في حسابك الاستثماري لقيمتها نتيجة للتقدم التقني الذي يبدو أنه لا مفر منه. حتى لو كان لديك ملكية متواضعة فقط في أسهم الذكاء الاصطناعي، فإن مراقبة التقدم الذي تحرزه الصناعة قد يوفر نظرة مستقبلية على أسهم الشركات الأخرى التي تمتلكها.

اقرأ أيضًا: أفضل استراتيجيات المضاربة في الأسهم لعام 2024

الاستثمار في الشركات الناشئة

يحتاج المستثمرون الذين يتطلعون إلى المغامرة في الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى إجراء تقييم صارم لتحديد إمكاناتهم. تتضمن هذه العملية عادةً ما يلي:

• فهم سوق الذكاء الاصطناعي: من المهم الحصول على فهم شامل للوضع الحالي والاتجاهات المستقبلية في صناعة الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك التعرف على التقنيات الناشئة ومتطلبات السوق والمشهد التنافسي.

• تقييم تكنولوجيا الشركة الناشئة: يعد تقييم التكنولوجيا الأساسية للشركة الناشئة أمرًا أساسيًا. يتضمن ذلك النظر في مدى ابتكار حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، والخبرة الفنية لفريقهم، وتفرد منتجهم في السوق. إن خبرة الفريق وسجله الحافل وقدرته على تنفيذ رؤيته لها نفس القدر من الأهمية.

• تقييم إمكانات السوق: يتضمن ذلك تقييم قابلية التوسع لمنتجات أو خدمات الشركة الناشئة وحجم السوق المستهدف الذي تهدف إلى خدمته. من المرجح أن تنجح الشركة الناشئة التي لديها منتج يعالج حاجة أو مشكلة كبيرة في السوق، ولها نموذج عمل واضح وقابل للتطوير.

صناديق الاستثمار المتداولة الخاصة بالذكاء الاصطناعي

إن استخدام صناديق الاستثمار المتداولة المُدارة بشكل احترافي أو صناديق الاستثمار المشتركة التي تستثمر في شركات الذكاء الاصطناعي يتيح للمحترفين إجراء البحث واتخاذ القرارات بشأن الشركات التي سيستثمرون فيها. وهذا يوفر أيضًا للمستثمر محفظة من أسهم الذكاء الاصطناعي المتعددة ضمن استثمار واحد. يتضمن الاستثمار في الصناديق البحث عن الصناديق التي تتمتع بسجلات أداء قوية وكذلك الاهتمام بالرسوم التي تفرضها الصناديق لضمان إجمالي العوائد، وفي التالي سوف نوضح أهم هذه الصناديق:

• iShares Exponential Technologies ETF (XT): هو صندوق رسملة كبير يختار الأسهم العالمية التي تحاول تعطيل صناعاتها. يشمل الاضطراب أيضًا أسهم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، التي تشكل ما يقرب من نصف الصندوق. ويستثمر النصف الآخر من الصندوق في أسهم الرعاية الصحية والأسهم الصناعية، والتي تبحث أيضًا بنشاط في كيفية إحداث الذكاء الاصطناعي فرقًا كبيرًا في صناعاتها الأكثر نضجًا. تبلغ نسبة المصروفات لهذا الصندوق 0.46% وعائد توزيعات أرباح سنوية تبلغ 0.70%.

• Defiance Machine Learning & Quantum Computing ETF (QTUM): يستثمر الصندوق في الشركات التي تتطلع إلى تسويق أبحاثها وتطويرها في أنظمة الحوسبة الكمومية. معيارها هو مؤشر BlueStar للحوسبة الكمومية والتعلم الآلي. تبلغ نسبة المصروفات لهذا الصندوق 0.40% وعائد توزيعات أرباح سنوية تبلغ 0.45%.

• ROBO Global Robotics & Automation Index ETF (ROBO): تستثمر ROBOفي الشركات التي تركز على الروبوتات والأتمتة والذكاء الاصطناعي وتستثمر في أسهم النمو والقيمة. تبلغ نسبة مصاريف الصندوق 0.95%، ويبلغ عائد الأرباح السنوي 0.17%.

• SOXX: وهو صندوق يركز على أسهم شركات أشباه الموصلات

يمثل شراء أسهم الذكاء الاصطناعي الفردية المزيد من العمل للمستثمر. الخطوة الأولى هي القراءة عن الصناعة لفهم الجوانب المختلفة للذكاء الاصطناعي، حيث أن هناك طرق متعددة للاستثمار في هذا القطاع. كما هو موضح سابقًا، هناك مسرحيات خالصة ومسرحيات أكثر تحفظًا داخل عالم الذكاء الاصطناعي، وسيتعين على المستثمرين أن يقرروا نوع التعرض الذي يريدونه لهذا القطاع من السوق.

بمجرد أن يكون لدى المستثمر فكرة عن الأجزاء الإجمالية لسوق الذكاء الاصطناعي الذي يرغب في الاستثمار فيه، يجب عليه الاستفادة من تحليل الاستثمار التقليدي - الأساسي والفني.

توقعات الأرباح

تعد الأرباح طريقة رائعة للحكم على أداء الشركة، وسيتم النظر بشكل إيجابي إلى شركات الذكاء الاصطناعي التي تحقق أرباحًا ثابتة ومتنامية. سيتم النظر إلى العديد من شركات الذكاء الاصطناعي على أنها أسهم نمو، لذلك سيكون نمو الأرباح معيارًا مهمًا للعديد من المستثمرين. تميل إصدارات الأرباح إلى تحريك أسهم الذكاء الاصطناعي لأعلى أو لأسفل بشكل حاد للغاية.

التقارير السنوية

توفر التقارير السنوية معلومات سردية مهمة حول أنشطة الشركة، وتسمح البيانات المالية للمستثمرين بالنظر إلى المقاييس المالية المختلفة، مثل نسبة الدين إلى حقوق الملكية والنسب المحاسبية الأخرى المستخدمة لاتخاذ القرارات المالية بشأن الأسهم.

الأداء النسبي مقابل السوق

الأداء النسبي يبحث في كيفية أداء السهم الفردي مقارنة بمؤشر أو سهم آخر. مع شركات الذكاء الاصطناعي الأحدث، قد يكون من الأفضل النظر إلى الأداء النسبي بين الشركات المماثلة.

تحليل النمو

يتعامل هذا التحليل مع نمو الشركة بمرور الوقت، حيث ينظر المستثمر إلى الأرباح والحصة السوقية والمقاييس الأخرى التي يمكن أن تساعد في تحديد قوة الشركة وآفاقها.

توقعات المحللين

قد تكون توقعات التحليل والتقارير البحثية مفيدة بشكل خاص للمستثمرين الجدد في مجال الذكاء الاصطناعي. هذا سوق متقلب مع تطورات جديدة في التكنولوجيا وآفاق الشركة تتغير بسرعة أكبر بكثير من الأسهم في الصناعات الأكثر نضجًا. لذلك، من المفيد اكتساب وجهة نظر الباحثين المحترفين الذين لديهم فهم جيد لمجال الذكاء الاصطناعي الشامل، بالإضافة إلى آفاق الأسهم الفردية مقارنة بالمنافسين في هذا القطاع.

فيما يلي بعض الطرق التي يمكن للمستثمرين العاديين من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي في محافظهم الاستثمارية.

اختيار الأسهم أو الصندوق

جميع الشركات التي تتداول في أسواق الأسهم الأمريكية لديها العديد من نقاط البيانات التي يمكن للمستثمرين استخدامها لتحديد الأسهم التي يرغبون في شرائها أو بيعها. يسمح الذكاء الاصطناعي للمستثمرين بفرز هذه البيانات بكفاءة لتحديد الأسهم التي تلبي معاييرهم. تعد أدوات فحص الأسهم أدوات متطورة تسمح للمستثمرين بتصفية الأسهم وفقًا للمعايير التي يمكن أن تشمل نقاط البيانات الأساسية والفنية، مثل النسب المحاسبية، والقيمة السوقية، وحجم التداول، والمتوسطات المتحركة، على سبيل المثال لا الحصر من مئات نقاط البيانات المتاحة فعليًا.

بناء المحفظة الآلي

يقوم المستشارون الآليون بأتمتة العملية التقليدية للعمل مع مستشار لتحديد أهداف الاستثمار، والآفاق الزمنية، وتحمل المخاطر من أجل إنشاء محفظة تلبي احتياجات المستثمر. تقوم المحافظ الآلية بتوجيه المستخدم من خلال استبيان يسجل بعد ذلك محفظة نموذجية تلبي معايير المستثمر. بالإضافة إلى الاستبيان وتسجيل النماذج، تستخدم هذه المنصات أيضًا الذكاء الاصطناعي لتحديد المزيج الأمثل للأسهم الفردية للمحفظة. علاوة على ذلك، يتم أيضًا ضبط المحافظ الآلية على إعادة التوازن تلقائيًا إذا انحرفت التخصيصات المستهدفة في المحفظة بعيدًا عن المحفظة المحددة.

التداول في الأسواق

ساعدت القدرة على تداول الأسواق في وقت سريع ، وقوة الحوسبة القوية، إلى قيام شركات الوساطة بتزويد العملاء بأدوات متطورة للغاية لإدخال الأوامر تسمح لأجهزة الكمبيوتر بمراقبة دخول التجارة والخروج منها. يمكن أن تكون إدارة الطلب هذه معقدة للغاية، ولكن من الأمثلة على ذلك استخدام أدوات لشراء سهم إذا كان يفي بمعايير واحدة أو عدة معايير يحددها المستخدم، ثم إدارة استراتيجية الخروج التي قد تنطوي على أمر مشروط مثل استخدام مستوى التوقف أو الربح. للخروج من المركز بناءً على ما يفعله السوق. إن الاستخدام الدؤوب للذكاء الاصطناعي في التداول وإدارة التداول، إذا تم استخدامه بشكل صحيح، يمكن أن يقلل بشكل كبير من الجانب العاطفي للتداول.

• الاعتبارات التنظيمية: تكتسب الاعتبارات التنظيمية والأخلاقية أهمية متزايدة في مجال الاستثمار في الذكاءالاصطناعي سريع التطور. يجب أن يكون المستثمرون على دراية بالعديد من القضايا الرئيسية:

• قوانين حماية المستهلك: تقوم لجنة التجارة الفيدرالية بفحص نماذج الذكاء الاصطناعي بحثًا عن الانتهاكات المحتملة لقوانين حماية المستهلك. يسلط هذا التدقيق الضوء على الحاجة إلى الامتثال للمعايير القانونية في تطوير الذكاء الاصطناعي وتطبيقه.

• حقوق الملكية الفكرية: تعد إدارة واستخدام الملكية الفكرية، وخاصة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، قضية بالغة الأهمية. يجب أن يكون المستثمرون على دراية بالتعقيدات القانونية المحيطة بإنشاء واستخدام المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي.

• خصوصية البيانات: بما أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد في كثير من الأحيان على مجموعات كبيرة من البيانات، فإن المخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات لها أهمية قصوى. يجب على المستثمرين النظر في كيفية تعامل شركات الذكاء الاصطناعي مع بيانات المستخدم وما إذا كانت تمتثل للوائح حماية البيانات.

• تضارب المصالح المحتمل: يتضمن الاستثمار الأخلاقي أيضًا تقييم أي تضارب في المصالح، خاصة في القطاعات التي يمكن أن يكون لتطبيقات الذكاء الاصطناعي فيها تأثير كبير.

قد توفر أسهم الذكاء الاصطناعي عوائد محتملة أعلى مقارنة بالعديد من الصناعات التقليدية، ولكنها تأتي مع مخاطر أعلى بسبب تقلبات السوق. وقد تشهد هذه الأسهم تقلبات كبيرة في الأسعار خلال فترات قصيرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تؤدي دورات الضجيج، حيث يؤدي حماس المستثمرين إلى تضخم أسعار الأسهم بشكل مؤقت، إلى عدم استقرار الأسعار. وعلى الرغم من هذه المخاطر، فإن الاستثمار في أسهم الذكاء الاصطناعي يمثل أيضًا فرصة لتحقيق عوائد كبيرة في سوق سريع النمو. يمكن للمستثمرين الذين يقومون بتقييم المخاطر والمكافآت بعناية وإجراء أبحاث شاملة اتخاذ قرارات مستنيرة. ومن خلال مواءمة استثماراتهم مع قدرتهم على تحمل المخاطر وأهدافهم، يمكن للمستثمرين التنقل بفعالية في سوق أسهم الذكاء الاصطناعي والاستفادة من نموها.

يوفر الاستثمار في الذكاء الاصطناعي مجموعة من الفرص، بدءًا من الاستثمارات المباشرة في الذكاء الاصطناعي وحتى المشاركة في البنية التحتية والخدمات والشركات الناشئة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. ومن خلال فهم تأثير الذكاء الاصطناعي على السوق، وتقييم استراتيجيات الاستثمار، والنظر في القضايا التنظيمية والأخلاقية، يمكن للمستثمرين اتخاذ قرارات مستنيرة تتماشى مع أهدافهم الاستثمارية. مع استمرار الذكاء الاصطناعي في تشكيل مختلف الصناعات، يعد البقاء على اطلاع أمرًا أساسيًا للاستفادة من المكافآت المحتملة لهذه التكنولوجيا التحويلية.