Український стартап 3D UTU створив перший в Україні будинок на 3D-принтері для сім'ї загиблого захисника з Ірпеня під Києвом. Про це 19 липня у Telegram проінформував віцепрем'єр-міністр з інновацій, розвитку освіти, науки і технологій – міністр цифрової трансформації Михайло Федоров. За його словами, російські окупанти знищили будинок сім'ї Ярослава Березова під час окупації Ірпеня у 2022 році, а сам військовий загинув у боях за Бахмут у Донецькій області того самого року. "Нове житло для сім'ї захисника побудували за допомогою 3D-принтера від українського стартапу 3D UTU, – написав Федоров. – Будинок площею 130 м² звели всього за 58 мотогодин, а це приблизно дві доби роботи принтера. Учора дружина й діти безкоштовно отримали ключі від помешкання". Як зазначив віцепрем'єр, таке будівництво – це "не лише про швидкість та економічність". "Ця технологія також дає можливість зводити енергоефективні та більш екологічні будинки. Це робить її ще

Штучний інтелект в інвестиційних стратегіях 2024 року

2023 рік приніс нам багато сюрпризів, але, на загальну думку, домінуючим трендом року став штучний інтелект (ШІ). Справа в тому, що ШІ зробив значний прорив і став невід’ємною частиною нашого життя. Це стосується і сфери інвестицій. 

Станіслав Андрєєв, старший юрист SBSB Fintech Lawyers, поділився своїми думками щодо питання конвергенції інвестиційних тенденцій та ШІ в наступному році.


Ера штучного інтелекту в інвестуванні

Традиційно інвестиційні стратегії часто формулювалися шляхом поєднання людської інтуїції, досвіду та аналізу ринку. Проте, впровадження штучного інтелекту та машинного навчання призвело до нової ери, яка характеризується прийняттям рішень на основі даних та адаптивними моделями навчання.

Алгоритмічна торгівля, яка раніше залежала від заздалегідь визначених правил, тепер використовує можливості ШІ для динамічного вивчення великих наборів даних, виявлення закономірностей і проведення торгів з безпрецедентною швидкістю і точністю.

Переосмислення інвестиційної мудрості

Одним з ключових ефектів ШІ для інвестиційних стратегій є зменшення людських упереджень. Емоційне прийняття рішень, яке є поширеною проблемою на фінансових ринках, зводиться до мінімуму, оскільки алгоритми оперують логікою та історичними даними. Це не тільки підвищує ефективність інвестиційних процедур, але й допомагає створити більш стабільне та раціональне ринкове середовище.

Станіслав Андрєєв:"Одного разу я працював з клієнтом, який прагнув зануритися у світ алгоритмічної торгівлі. Назвемо його Алексом, блискучим інженером-програмістом зі схильністю до штучного інтелекту. Алекс розробив торгового бота на основі штучного інтелекту. Спочатку бот продемонстрував великий потенціал, генеруючи прибуток на невеликих пробних сумах.

Натхнений цим успіхом, Алекс вирішив збільшити свої інвестиції, не до кінця розуміючи складнощі ринку. Однак, коли на ринку відбулися несподівані зміни, алгоритм почав давати збої, що призвело до значних втрат. Охоплений панікою, Алекс звернувся до мене за юридичною консультацією, усвідомлюючи, що глибоке розуміння фінансових ринків так само важливе, як і досвід кодування".

Мораль цієї історії очевидна: перш ніж занурюватися в інноваційні технології, важливо звернутися за порадою до професіоналів і витратити час на вивчення тонкощів фінансової сфери. У світі фінтеху для успішного подолання викликів алгоритмічної торгівлі необхідне гармонійне поєднання інновацій та ринкової мудрості.

Однак інтеграція штучного інтелекту в інвестиційні стратегії стикається з перешкодами на своєму шляху. Етичні міркування, потреба в чітких алгоритмах і необхідність постійного нагляду займають важливе місце. Досягнення балансу між використанням можливостей штучного інтелекту та забезпеченням відповідального і підзвітного використання має вирішальне значення для побудови довіри до цих фінансових екосистем, що розвиваються.

Висновок

Підсумовуючи, можна сказати, що використання штучного інтелекту в інвестиційних стратегіях можна порівняти зі значною зміною, яка докорінно змінює спосіб функціонування фінансових ринків. Від точності алгоритмічної торгівлі до індивідуального підходу роботів-консультантів — впровадження ШІ та машинного навчання відкриває нову еру ефективності, доступності та прийняття рішень на основі даних.

Станіслав Андрєєв:"З моєї особистої точки зору, те, що відбувається в поточному році, і майбутні події в наступному, дуже нагадують підйом високочастотних трейдерів у 2007-2008 роках. Тоді лише невелика група мала можливість зосередити свою увагу і стратегію на торгівлі на всіх фінансових ринках.

Сьогодні ми знаходимося в середині нової фази прискорення, розвитку і трансформації. У міру того, як ми орієнтуємося в цьому трансформаційному ландшафті, взаємовигідне партнерство між людським досвідом і штучним інтелектом, швидше за все, визначатиме майбутню структуру фінансового світу".

За матеріалами ресурсу PaySpace Magazine

Коментарі