វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យកំពុងផ្លាស់ប្តូរឧស្សាហកម្មហិរញ្ញវត្ថុ? Data Science in Finance

 វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យកំពុងផ្លាស់ប្តូរឧស្សាហកម្មហិរញ្ញវត្ថុដោយអនុញ្ញាតឱ្យស្ថាប័នទាញយកការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃពីសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំ។ ព័ត៌មាននេះផ្តល់អំណាចឱ្យពួកគេធ្វើការសម្រេចចិត្តបានល្អប្រសើរ កាត់បន្ថយហានិភ័យ និងទទួលបានការប្រកួតប្រជែង។ នេះ​ជា​ការ​យល់​ឃើញ​កាន់តែ​ស៊ីជម្រៅ​អំពី​របៀប​ដែល​វិទ្យាសាស្ត្រ​ទិន្នន័យ​កំពុង​បង្កើត​ពិភព​ហិរញ្ញវត្ថុ៖

1. ការគ្រប់គ្រងហានិភ័យ និងការរកឃើញការក្លែងបន្លំ៖

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យផ្តល់អំណាចដល់ស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុក្នុងការវិភាគប្រតិបត្តិការហិរញ្ញវត្ថុ ទិន្នន័យអតិថិជន និងនិន្នាការទីផ្សារដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូដែលបង្ហាញពីហានិភ័យហិរញ្ញវត្ថុ។

ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនអាចវិភាគទិន្នន័យយ៉ាងច្រើនក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង ដែលអនុញ្ញាតឱ្យរកឃើញទាន់ពេលវេលា និងការពារសកម្មភាពក្លែងបន្លំ។

2. ក្បួនដោះស្រាយការជួញដូរ និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផលប័ត្រ៖

អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យបង្កើតក្បួនដោះស្រាយស្មុគ្រស្មាញដែលវិភាគទិន្នន័យទីផ្សារ កំណត់ឱកាសជួញដូរ និងប្រតិបត្តិពាណិជ្ជកម្មដោយស្វ័យប្រវត្តិ។

ក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះអាចអនុវត្តយុទ្ធសាស្រ្តជួញដូរបែបប្រពៃណីដោយពិចារណាលើកត្តាជាច្រើន និងប្រតិកម្មចំពោះការផ្លាស់ប្តូរទីផ្សារកាន់តែលឿន។

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យក៏ត្រូវបានប្រើប្រាស់ផងដែរ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផលប័ត្រវិនិយោគ ដោយពិចារណាលើកត្តាដូចជា ការអត់ឱនចំពោះហានិភ័យ ការធ្វើពិពិធកម្ម និងការបែងចែកទ្រព្យសម្បត្តិ។

3. សេវាកម្មហិរញ្ញវត្ថុផ្ទាល់ខ្លួន៖

ស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុប្រើប្រាស់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ដើម្បីស្វែងយល់ពីតម្រូវការ និងចំណូលចិត្តរបស់អតិថិជនកាន់តែប្រសើរ។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេផ្តល់ជូននូវផលិតផល និងសេវាកម្មហិរញ្ញវត្ថុផ្ទាល់ខ្លួន ដូចជាការណែនាំអំពីការវិនិយោគដែលសមស្រប ឬការផ្តល់ជូនកាតឥណទាន។

4. ការវិភាគទីផ្សារ និងការព្យាករណ៍៖

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជួយវិភាគទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុយ៉ាងច្រើន អត្ថបទព័ត៌មាន និងអារម្មណ៍ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម ដើម្បីទស្សន៍ទាយនិន្នាការទីផ្សារ និងចលនាតម្លៃ។

ព័ត៌មាននេះគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់វិនិយោគិន និងស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយព័ត៌មានអំពីការវិនិយោគរបស់ពួកគេ។

5. ការបែងចែកអតិថិជន និងការវាយតម្លៃឥណទាន៖

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអនុញ្ញាតឱ្យស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុបែងចែកអតិថិជនដោយផ្អែកលើទម្រង់ហិរញ្ញវត្ថុ កត្តាហានិភ័យ និងអាកប្បកិរិយារបស់ពួកគេ។

ការបែងចែកនេះជួយសម្រួលដល់យុទ្ធនាការទីផ្សារ ការវាយតម្លៃហានិភ័យឥណទាន និងការអនុម័តប្រាក់កម្ចី។

ឧទាហរណ៍នៃកម្មវិធីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យក្នុងហិរញ្ញវត្ថុ៖

High-Frequency Trading (HFT)៖ ក្បួនដោះស្រាយវិភាគទិន្នន័យទីផ្សារក្នុងល្បឿនផ្លេកបន្ទោរ ដើម្បីទាញយកការប្រែប្រួលតម្លៃក្នុងរយៈពេលខ្លី។

ការវាយតម្លៃហានិភ័យឥណទាន៖ គំរូសិក្សារបស់ម៉ាស៊ីនវាយតម្លៃភាពសក្តិសមនៃឥណទានរបស់អ្នកខ្ចីដើម្បីកំណត់សិទ្ធិទទួលបានប្រាក់កម្ចី និងអត្រាការប្រាក់។

Algorithmic Portfolio Management៖ ប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិគ្រប់គ្រងផលប័ត្រវិនិយោគដោយផ្អែកលើប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលបានកំណត់ជាមុន និងការអត់ធ្មត់ហានិភ័យ។

បញ្ហាប្រឈម និងការពិចារណា៖

សុវត្ថិភាពទិន្នន័យ និងឯកជនភាព៖ ទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុមានភាពរសើបខ្លាំង ហើយការបំពានទិន្នន័យអាចមានផលវិបាកធ្ងន់ធ្ងរ។ វិធានការសុវត្ថិភាពទិន្នន័យរឹងមាំមានសារៈសំខាន់ណាស់។

ការពន្យល់គំរូនិងភាពលំអៀង៖ ស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុត្រូវធានាឱ្យមានតម្លាភាពក្នុងរបៀបដែលគំរូវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមកដល់ការសម្រេចចិត្តដើម្បីកាត់បន្ថយភាពលំអៀង និងធានាបាននូវភាពយុត្តិធម៌។

និយតកម្មទេសភាព៖ នៅពេលដែលកម្មវិធីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យវិវឌ្ឍក្នុងផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ បទប្បញ្ញត្តិចាំបាច់ត្រូវសម្របខ្លួនដើម្បីដោះស្រាយហានិភ័យដែលអាចកើតមាន និងធានាការប្រើប្រាស់ប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវ។

អនាគតនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យក្នុងហិរញ្ញវត្ថុ៖

ការធ្វើសមាហរណកម្មនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនៅក្នុងហិរញ្ញវត្ថុត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងបន្តរីកចម្រើន។ នេះគឺជាទិសដៅអនាគតដ៏មានសក្តានុពលមួយចំនួន៖

Robo-advisors៖ វេទិកាវិនិយោគស្វ័យប្រវត្តិដែលដំណើរការដោយ AI នឹងកាន់តែទំនើប ដោយផ្តល់នូវដំបូន្មានហិរញ្ញវត្ថុផ្ទាល់ខ្លួន និងការគ្រប់គ្រងទ្រព្យសម្បត្តិ។

RegTech៖ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនឹងត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតដំណោះស្រាយបច្ចេកវិជ្ជាបទប្បញ្ញត្តិដែលធ្វើអោយដំណើរការអនុលោមភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងកាត់បន្ថយហានិភ័យហិរញ្ញវត្ថុ។

សមាហរណកម្ម Blockchain៖ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអាចបង្កើនសុវត្ថិភាព និងតម្លាភាពនៅក្នុងកម្មវិធីហិរញ្ញវត្ថុដែលមានមូលដ្ឋានលើ blockchain ។

តាមរយៈការទទួលយកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុអាចទទួលបានការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃពីទិន្នន័យ ធ្វើឱ្យប្រតិបត្តិការប្រសើរឡើង និងផ្តល់នូវផលិតផល និងសេវាកម្មហិរញ្ញវត្ថុប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការដោះស្រាយសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ ភាពលំអៀង និងការពិចារណាលើបទប្បញ្ញត្តិគឺចាំបាច់សម្រាប់ការប្រើប្រាស់ប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវ និងសីលធម៌នៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យក្នុងហិរញ្ញវត្ថុ។