Háromféle befektetői típust azonosított a mesterséges intelligencia

forrás: Prím Online, 2023. július 24. 12:51

Személyre szabottan és automatizáltan nyújt segítséget befektetési döntésekhez a Corvinus egyetem kutatói által kidolgozott modell. Az ajánlórendszer gépi tanulással, iteratívan figyelembe veszi többek között a demográfiai tényezőket, egyéni preferenciákat és a szakértői tudást is, és három jellemző befektetői típust különített el az adatok alapján.

Hogyan lehet releváns és pontos ajánlásokat készíteni a mesterséges intelligencia segítségével a potenciális és a jelenlegi befektetőknek, hogy megtalálják a számukra legjobb befektetési formát? – erre keresték a választ a Budapesti Corvinus Egyetem kutatói friss tanulmányukban, amely a Journal of Big Data folyóiratban jelent meg. 

 

A kutatók – Asefeh Asemi, Adeleh Asemi és Kő Andrea – ehhez kérdőívvel mérték fel 1542 válaszadó demográfiai adatait (életkor, nem, foglalkozás, iskolai végzettség, lakóhely, jövedelmi szint), személyiségjegyeit, a digitális megoldásokra való nyitottságát, pénzügyi helyzetét, megtakarításait, jövőbeni pénzügyi terveit, és azt, hogy mennyire vannak tudatában a lehetséges pénzügyi kockázatoknak. A felmérést 2019-ben online végezték. A Corvinus befektetésajánló-rendszere ezekre az adatokra építve, a gépi tanulást, valamint az ún. fuzzy logikát (amely az életlen halmazokat is kezelni képes) ötvözte a szakértői véleményekkel. A rendszer az információk alapján, klaszterezéssel háromféle befektetői típust azonosított aszerint, hogy melyik befektetési forma illik leginkább a különféle demográfiai csoportokhoz.

 

freepik.com

 

A tőzsdétől idegenkedőek, a mindenevők és a befektetési alapokat mellőzők

 

Az 1. csoporthoz tartozóak – a tőzsdétől idegenkedőek – jellemzően állampapírokat, befektetési alapokat és részvényeket vásárolnak, de államkötvényeket általában nem. Ezek a személyek az elmúlt 3 évben nem vállalkoztak tőzsdei befektetésre, és nem követték rendszeresen a vásárolt részvények teljesítményét. A demográfiai jellemzők alapján ide tartoznak például a posztgraduális végzettségű és az alacsonyabb vezetői állásokban dolgozó potenciális befektetők. 

 

A 2. csoport tagjai – a mindenevők – jellemző befektetési terméknek tekintik a tőzsdén jegyzett részvények, befektetési alapok, állampapírok mellett az önkéntes nyugdíjpénztárakat és az államkötvényeket is. Ezek a személyek az elmúlt 3 évben fektettek be a tőzsdére és rendszeresen figyelemmel követték a részvények teljesítményét. Ide tartoznak például jellemzően a 45 év körüli, illetve a Budapesten kívül élő, havi 300 ezer forint körül kereső válaszadók.

 

A 3. csoportban gyakran mellőzik a befektetési alapokat, ugyanakkor a 2. csoporthoz hasonlóan a legkedveltebb befektetési eszközök a tőzsdén jegyzett részvények, az önkéntes nyugdíjpénztárak és állampapírok, az elmúlt 3 évben a tőzsdén is vásároltak, és rendszeresen ellenőrizték a részvények árfolyamát. A demográfiai jellemzők alapján ide tartoznak az 500 ezer forintot meghaladó havi jövedelműek, valamint az alacsonyabb vezetői állást betöltő, főiskolai vagy egyetemi végzettségű válaszadók.

 

„Modellünkkel bebizonyosodott, hogy a különböző demográfiai tényezők befolyásolhatják az egyén befektetési preferenciáit és ajánlásait, a jövedelem növekedésével például arányaiban egyre kevesebb nő válik befektetővé” – mondta Kő Andrea, a Corvinus kutatója, a tanulmány egyik szerzője. Hozzátette: „a Corvinuson kidolgozott új befektetési ajánlórendszer abban is egyedülálló, hogy felhasználja a befektetők és a szakértők visszajelzéseit, így sokkal pontosabb és relevánsabb ajánlatokat tud tenni, tehát a rendszer továbbfejleszthető. A modell arra is képes, hogy részben hibás vagy hiányos adatok alapján működjön.”

 

Az ajánlórendszer befektetési társaságoknak, egyéni befektetőknek és alapkezelőknek is hasznos lehet befektetési döntéseik meghozatalában. A begyűjtött adatok értékes betekintést nyújthatnak abba, hogy az ügyfelek hogyan használják és értékelik pénzügyi szolgáltatásokat és termékeket. Ez pedig a jelenlegi és potenciális befektetők viselkedésének előrejelzésében is segíthet.

 

A Corvinus befektetési ajánlórendszer modellje, amelyet a potenciális befektetők demográfiai tényezőt alapul véve dolgoztak ki: Forrás, Budapesti Corvinus Egyetem

Trend ROVAT TOVÁBBI HÍREI

Vállalati adatokon tanított generatív AI: a jövő útja a cégeknek

A nyilvános adatokon tanított AI modellek esetében mára egyértelművé vált, hogy nemcsak segíteni képesek a vállalatokat, hanem használatuk számos kockázatot is jelenthet azokra nézve. Ennek elkerülése érdekében, valamint a produktivitás javítása, a költségek optimalizálása és a komplex információk megértése céljából egyre többen saját adataikat használva tanítják a generatív mesterséges intelligenciát – derül ki a Deloitte TMT Predictions 2024 kutatásából. 

2024. február 27. 18:59

Hogyan járul hozzá a digitalizáció az energiaköltségek csökkentéséhez?

A digitalizáció már elkerülhetetlen, legyen szó akár irodáról, akár oktatási intézményről. Az átállást erősen sürgeti az egyre inkább elterjedő környezettudatos trend, de nyomós érv mellette az energiaárak kiugróan magas megemelkedése is. Hogy milyen eszközökben érdemes gondolkodnunk és azok milyen megtérülést hozhatnak már néhány éven belül, abba Herczog Gábor, a Legamaster magyarországi forgalmazójának, a Stiefel Magyarország Kft. ügyvezető igazgatója és Urbán Tamás vizuáltechnika üzletágvezető nyújtott betekintést.

2024. február 27. 11:26

Kövess minket a Facebookon!

Cikkgyűjtő

További fontos híreink

Magyar fejlesztők programján ámul a világ: Már nem csak tanul, teremt is a magyar MI

2024. február 27. 20:28

Magyar siker a bahreini Forma 1-en

2024. február 21. 16:15

Közös mentorprogramot indít a Corvinus és az OTP

2024. február 20. 11:27

Megvannak ‘Az Év Honlapja’ 2023 díjazottjai!

2024. február 8. 09:30