هیچ محصولی در سبد خرید نیست.

10 فناوری برتر و پرطرفداردر سال 2021

تغییر تنها ثابت است. این امر در زندگی حرفه ای شما نیز صدق می کند. امروزه مهارت بالای خود را نیاز دارد ، دلیل آن کاملاً ساده است ، فناوری بسیار سریع در حال پیشرفت است. ما باید زمان خود را در 10 فناوری برتر که در سال 2021 بازار بزرگی را به خود جذب می کنند ، شناسایی و سرمایه گذاری کنیم.

به نظر می رسد رابط  رابط ماشین و مغز ، ربات های هوشمند و محاسبات DNA از فن آوری های نوظهور به طور بالقوه تأثیر تحول آفرینی بر زندگی روزمره ما داشته باشند. بنابراین ، ما لیستی از 10 فناوری برتر در سال 2021 را جمع آوری کرده ایم. این مقاله در مورد 10 فناوری برتر در سال 2021 صحبت می کند که شما باید یاد بگیرید.

 

فناوری 5G

5G Technology نسل بعدی شبکه ها و خدمات تلفن همراه است. پیش بینی می شود حداقل 20 GBPS لینک پایین  و 10 GBPS لینک بالا ایجاد کند که باعث می شود شبکه 5G حداقل 40 برابر سریعتر از 4G LTE فعلی باشد. این  خدمات جدید ، عملیات شبکه و تجربه مشتری را برای اپراتورهای مخابراتی باز می کند. در حال حاضر ، این بازار توسط سوئیس و کره جنوبی و ایالات متحده دنبال می شود.

شرکت هایی که در 5G سرمایه گذاری می کنند: سامسونگ ، هواوی ، اینتل ، دلویت ، نوکیا ، اریکسون ، کوالکام می باشند.

اینترنت رفتارها (IoB)

جمع آوری و استفاده از دیتاها برای مدیریت رفتارها ، اینترنت رفتارها (IoB) نامیده می شود. نمونه آن سایت های صنعتی دارای بینایی رایانه ای برای تعیین اینکه آیا کارمندان از پروتکل زدن ماسک پیروی می کنند یا خیر و سپس این داده های رفتاری را جمع آوری می کنند تا توسط سازمان ها تجزیه و تحلیل شود تا مردم بتوانند پروتکل های دولتی را در محل کار دنبال کنند.IoB می تواند داده ها را از بسیاری از منابع جمع آوری ، ترکیب و پردازش کند از جمله:

  • داده های شهروندان توسط بخش دولتی پردازش می شود
  • داده های مشتری تجاری
  • سازمان های دولتی
  • شبکه های اجتماعی
  • دامنه عمومی
  • ردیابی مکان

پیچیدگی روزافزون فناوری پردازش این داده ها ، رشد این روند را امکان پذیر کرده است.

DevSecOps

DevSecOps کوتاه شده ی  توسعه ، امنیت و عملیات است. هدف آن اجرای امنیت در همان مقیاس و سرعت توسعه و عملیات است . به نظر می رسد با پذیرش گسترده تر ریز خدمات ، DevSecOps عمیقاً به بازار DevOps به ما راه پیدا می کند.

این تمام داستان نیست. یک مدل عملیاتی برای ظهور موفقیت آمیز مشاغل وجود دارد. در مدل اصلی خود ، این مدل عملیاتی امکان دسترسی ، تحویل و فعال کردن مشاغل را در هر مکان فراهم می کند. این قالب اکنون جنبه های مختلف دیگر فناوری مانند GitOps ، DataOps و NoOps را بررسی می کند.

اتوماسیون فرآیند هوشمند

اتوماسیون فرآیند رباتیک اساساً این ایده است که “هر چیزی که می تواند خودکار شود ، باید خودکار باشد”. امسال چیز جالب تری کشف کرده ایم – اتوماسیون فرآیند هوشمند. به طور خلاصه IPA ، به ربات ها اجازه می دهد تا از توانایی های هوش مصنوعی ، داده های بزرگ و یادگیری ماشین بهره مند شوند ، به این معنی که می توانند با گذشت زمان یاد بگیرند و پیشرفت کنند. این امر به تکامل این ربات های هوشمند کمک می کند تا از قانون ” If-this-then-that ” پیروی کند. با توجه به رشد تصویب اتوماسیون انتظار می رود سرمایه گذاری در IPA تا سال 2025 به 232 میلیارد دلار برسد.

واقعیت مجازی لمسی

فناوری های نوآورانه تجربه های بیشتری مانند AR و VR را ارائه می دهند. واقعیت مجازی کاربر را در یک محیط شبیه سازی شده غوطه ور می کند ، واقعیت افزوده همپوشانی فناوری در دنیای واقعی است. CISCO پیش بینی می کند که در سطح جهان ، ترافیک AR-VR تا سال 2022 در همه زمینه های سرگرمی 12 برابر افزایش می یابد.

لمس به ما درک عمیق تری از چیزهایی می دهد که با دیدن یا شنیدن کاملاً قابل تجربه نیستند. اینجاست که واقعیت مجازی لمسی وارد عمل می شود. این ترکیبی از استفاده از چندین نوع فن آوری از جمله سنسورها ، اپتیک پیشرفته و غیره است که به صورت یک دستگاه واحد در اختیار شما قرار می گیرد و قابلیت همپوشانی محتوای دیجیتال تقویت شده را در فضای زمان واقعی شما فراهم می کند. با پیشرفت فناوری Tactile / Haptic ، اکنون می توان مانع لمسی را کوچک کرد.

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

مدتی است که Big Data Analytics در بازار حضور دارد.  بیشتر مشاغل در حال اتخاذ آن هستند تا فراتر از روش های سنتی ذخیره سازی و پردازش داده ها را انجام دهند. روندهای جدیدی مانند X-Analytics برای یافتن راه حل هایی برای چالش ها از جمله تغییرات آب و هوا ، پیشگیری از بیماری ها و محافظت از حیات وحش استفاده می شود.

Big Data همچنین روندهای جالبی مانند تصمیم هوشمند را به ما می دهد که چارچوبی را برای کمک به مهندسین داده در طراحی ، مدل سازی ، اجرا و نظارت بر مدل ها و فرآیندهای تصمیم گیری در زمینه نتایج و رفتار تجاری فراهم می کند. در حقیقت ، تا سال 2023 ، بیش از 33٪ از سازمان های بزرگ ، تحلیل گرانی را تجربه می کنند که از هوش تصمیم گیری استفاده می کنند.

همه چیز به عنوان سرویس (XaaS)

Everything-as-a Service (XaaS) یک اصطلاح رایانش ابری برای طیف گسترده ای از سرویس ها و برنامه هایی است که برای دسترسی به کاربران درخواستی از طریق اینترنت و نه استفاده از ابزارهای داخلی ایجاد می شود. این قابلیت انعطاف پذیری را در اختیار شما قرار می دهد تا بتوانید محیط محاسبات خود را به صورت سفارشی تنظیم کنید تا تجارب مورد نظر ، همه درخواستی را انجام دهید. XaaS گسترش یافته است و بسیاری از خدمات را شامل می شود:

عملکرد به عنوان یک سرویس

IT-as-a-service

زیرساخت به عنوان یک سرویس

امنیت به عنوان یک سرویس

پایگاه داده-aa-a-service

از آنجا که این برنامه ها حتی قابل حمل تر هستند ، تهیه چرخه های محاسبه در زمان واقعی آسان تر است ، سیستم عامل های یکپارچه سازی داده ها اتصال را ساده تر می کنند و فروشندگان اتحادی بین پلت فرم ایجاد می کنند ، این روند چند ابر ممکن است بیشتر شبیه یک Omni-cloud در  آینده ی نزدیک باشد.

 تقویت انسان

بشر به طور مداوم با استفاده از تکنولوژی تجربه کرده اند تا زندگی را همانطور که می دانند ارتقا دهند. این کنجکاوی اکنون وارد سرزمین دیگری شده است – تقویت انسانی (Human Augmentation) که اساساً به معنای کمک گرفتن از فناوری هایی مانند هوش مصنوعی و اینترنت اشیا است ، تا نه تنهایی زندگی روزمره ما را ارتقا بخشد بلکه هوش انسانی را به سطح بالاتری برساند. در حال حاضر ، این مطالعات به منظور کمک به افراد معلول مبتلا به بیونیک و افزایش پروتز و بهبود بیماری با آزمایش ژن انجام شده است. اما نوید پایان دادن به معلولیت های جسمی موجود یا جلوگیری از وقوع آسیب ها است. همچنین می تواند فرصت هایی را برای سایر عملکردهای خلاق فراهم کند. به عنوان مثال ، شرکت هایی مانند Neuralink قصد دارند یک رابط کاربری مغز و ماشین بسیار قدرتمند با قدرت پردازش مقادیر زیاد داده ها ایجاد کنند.

امنیت سایبری

با وجود بسیاری از سازمان ها که دستخوش تغییرات عظیم دیجیتالی شده اند ، آگاهی از حضور مداوم حملات سایبری همچنان در حال افزایش است – نه تنها برای سازمان های بزرگ بلکه برای مشاغل کوچک. اکنون ، امنیت سایبری چیز جدیدی نیست اما روند آن قطعاً جدید است!

شبکه پراکندگی مجازی (VDN) یک رویکرد منحصر به فرد برای امنیت سایبری است ، که در آن سیگنالی با انفجارهای کوتاه یا بسته های کوانتومی منتقل می شود ، که بدون اخلال در محتوای آنها نمی توان مخفیانه خواند. اساساً ، هیچ کس نمی تواند داده های ارسال شده به شما را بدون ایجاد مقداری سر و صدا در آنها رهگیری کند.

امنیت سایبری بلاکچین با متمرکز کردن ارکستراسیون و توزیع اجرا ، یک رویکرد امنیتی مدولار و پاسخگو است.

این طوفان برای شرکت ها آغاز شده است که داشتن یک استراتژی موثر در زمینه امنیت سایبری نه تنها یک لوکس بلکه کاملاً ضروری است.

هوش مصنوعی

یک پیاده سازی قدرتمند هوش مصنوعی ضمن ارائه بازده کامل سرمایه گذاری ، عملکرد ، مقیاس پذیری و قابلیت اطمینان را تسهیل می کند. اما پروژه های هوش مصنوعی غالباً با موضوعات خاصی روبرو هستند که این امر آنها را برای اکثر سازمان ها به چالشی تبدیل می کند. اما راه حل های جدیدی برای مقابله با این مشکلات وجود دارد.

مهندسی هوش مصنوعی پیشنهاد می کند هوش مصنوعی را به جای مجموعه ای از پروژه های تخصصی و منفرد ، به بخشی از روند اصلی DevOps تبدیل کند. این مسئله با قابلیت نگهداری ، مقیاس پذیری و حاکمیت را حل می کند.

Tiny AI قصد دارد الگوریتم هایی را برای کوچک کردن مدل های یادگیری عمیق موجود بدون از دست دادن توانایی های آنها ، بسته بندی قدرت محاسباتی بیشتر در فضاهای فیزیکی تنگ تر و انرژی بسیار کمتر ایجاد کند.این فناوری انقلابی قرار است انقلابی دیگر به وجود آورد و از این رو در لیست فن آوری های پرطرفدار ما قرار دارد.

ادامه مطلب

نقش فناوری در آینده حسابداری

بر اساس دفتر آمار کار ایالات متحده (BLS) ، آینده حسابداری با افزایش 10 درصدی اشتغال حسابدار و حسابرس بین 2016 و 2026 پیش بینی شده است. آینده شغل حسابداری نه تنها امیدوار کننده به نظر می رسد ، بلکه صنعت آن نیز با پیشرفت تکنولوژی به سرعت در حال پیشرفت است.

ممکن است فناوری هوشمند جدید به نظر برسد ، اما بسیاری از شرکت ها در حال حاضر از فرآیندهای  حسابداری خودکار استفاده می کنند.همانطور که سیستم های پیشرفته بسیاری از کارهای تکراری را کنترل می کنند ، انسان با تجزیه و تحلیل بیشتر سر و کار دارد و به حلقه مهم بین داده ها و مشتری تبدیل می شود.

برای به دست آوردن درک کامل تر از فناوری جدید حسابداری یکپارچه و یادگیری تکنیک های پیشرفته تجزیه و تحلیل در آماده سازی برای توصیه های مشتری ، آموزش بیشتر ممکن است بسیار مهم باشد. به عنوان مثال ، کسب مدرک کارشناسی ارشد آنلاین در حسابداری می تواند به شما فرصت یادگیری بسیاری از مهارت های لازم برای موفقیت مانند حسابداری مدیریتی ، تجزیه و تحلیل داده ها و گزارشگری مالی پیشرفته را بدهد. دوره های پیشرفته در برنامه کارشناسی ارشد آنلاین در حسابداری کار مبتنی بر ابر ، اتوماسیون و بلاکچین را پوشش می دهد. این موضوعات برای مطالعه مهم است ، زیرا فضای فناوری را تغییر می دهد و احتمالاً تأثیرات طولانی مدت بر صنعت حسابداری خواهد داشت.

 

روندهای تأثیرگذار بر آینده حرفه ای حسابداری

پیشرفت در فن آوری باعث می شود که حسابداری هم به سطوح جدیدی برسد. خواه شما یک متخصص حسابداری فصلی باشید و به دنبال ماندن در صنعت هستید و یا یک تازه وارد مشتاق ، می خواهید از روند اصلی فناوری زیر مطلع شوید.

 

کار در ابر

روند قابل توجه و رو به رشدی از فناوری در ابر کار می کند. ابر امکان دسترسی فوری به منابعی مانند داده ها و قابلیت های محاسباتی را فراهم می کند. یک مزیت مهم یک سیستم مبتنی بر ابر به روزرسانی مداوم اطلاعات است که به حسابداران و مشتریان امکان تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری بر اساس اطلاعات پیشرفته را می دهد. علاوه بر این ، طبق مجله حسابداری ، فناوری مبتنی بر ابر  می تواند بر “نظارت مستمر ، به جای تجزیه و تحلیل متناوب” ، زمانی که اطلاعات مربوط به سیستم به آپدیت شود ، اطمینان حاصل کند.

 

محاسبات ابری با توجه به تلفیق فن آوری های هوشمند جدید – مانند اینترنت اشیا (اینترنت اشیا) ، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین – در ابر ، رشد سریعی را تجربه می کند. همزمان با پیشرفت فن آوری های هوشمند و انتقال شرکت های بیشتر ، اطلاعات خود را به سیستم های مبتنی بر ابر منتقل می کنند ، حسابداران باید در استفاده از ابر برای کسب اطلاعات به روز در اختیار مشتریان و حفظ رقابت ، مهارت کسب کنند. همانطور که در مقاله ای توسط Complete Controller ذکر شده است ، آینده حرفه حسابداری کاملاً مبتنی بر ابر است.

zhaniya.com

اتوماسیون سازی وظایف حسابداری

طبق گفته های Forbes ، کارهای دستی و حسابداری وقت گیر – مانند حسابرسی ، آماده سازی مالیات ، بانک و حقوق و دستمزد – تا سال 2021 کاملاً خودکار است. همانطور که استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد سیستم های خودآموزی – همچنان در وظایف حسابداری به شمار می رود، سیستم فناوری هوش مصنوعی کارهای تکراری و وقت گیر را بر عهده می گیرند و وظایف تحلیلی و مدیریتی را به عهده انسان می گذارند.

طبق گفته  CPA Journal ، مثال دیگر استفاده از اتوماسیون فرآیند رباتیک زمان آن( برای به حداقل رساندن زمان پردازش برای  قراردادها به جای ماهها ) به هفته ها کاهش می یابد. همانطور که فوربس توضیح می دهد ، شرکت های بزرگتر با استفاده از یکپارچه سازی هوش مصنوعی در مقایسه با رقبای کوچک و غیر هوش مصنوعی” “کارایی و خدمات سطح بالاتری دارند”. با توجه به اینکه اتوماسیون به یکی از جنبه های اصلی حسابداری تبدیل می شود ، بسیار مهم است که با کسب مهارت های لازم برای انجام کارهای اداری ، مدیریتی و تحلیلی که فناوری نمی تواند انجام دهد ، برای آینده حسابداری آماده شوید.

 

قدرت بلاکچین

روند دیگری که در آینده مشاغل حسابداری تأثیرگذار است ، فناوری بلاکچین است ، یک سیستم ضبط مبتنی بر کامپیوتر که از ارز رمزنگاری شده در یک شبکه کاربر به کاربر استفاده می شود.  بلاکچین به دلیل بیت کوین – یک ارز دیجیتالی است که در آن سوابق معاملات حفظ می شود و واحدهای جدیدی از ارز مستقل از بانک تولید می شوند – محبوبیت کسب کرده است ،و این فناوری پیشرفت چشمگیری داشته است. جذابیت بلاکچین برای حسابداری در ” نوع جدیدی از دفتر حسابداری است – حسابداری که بدون تهدید به تغییر یا خراب شدن می تواند به طور مداوم به روز شود و تأیید شود” .

 

از آنجا که بلاکچین به کاربران امکان می دهد در هر زمانی به دفاتر رسمی دسترسی داشته باشند ، همچنین قراردادهای هوشمند ایجاد کرده و معاملات را ثبت کنند ، جای تعجب نیست که این سیستم توجه حسابداران را به خود جلب می کند.  متخصصان حسابداری که مایل به استفاده از بلاکچین هستند باید با برنامه های نرم افزاری مربوطه و همچنین نحوه تنظیم انتقال اطلاعات برای دفترها ، قراردادها و سوابق آشنا شوند.

آینده مشاغل حسابداری

حسابداری به دلیل فناوری هوشمند ، از جمله یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی و بلاکچین همیشه در حال تغییر است . همانطور که حسابداری امروز به صورت دستی می باشد ، “همانند هر تکامل ، چه داروینی و چه تکنولوژیکی ، کسانی که مایل به تکامل  نیستند خطر عقب ماندن را دارند.”

ادامه مطلب

کاربرد هوش مصنوعی در امورمالی و حسابداری

در ابتدا یک تعریف کلی از هوش مصنوعی داشته باشیم ..

هوش مصنوعی (AI)  به شبیه سازی هوش انسان در ماشین هایی گفته می شود که برنامه ریزی شده اند مانند انسان فکر کنند و اقدامات آنها را تقلید می کنند. این اصطلاح همچنین ممکن است در مورد هر ماشینی که از ویژگی های مرتبط با ذهن انسان مانند یادگیری و حل مسئله برخوردار است ، استفاده شود.

ویژگی ایده آل هوش مصنوعی توانایی آن در منطقی سازی و انجام اقداماتی است که بیشترین شانس را برای دستیابی به یک هدف خاص دارند. زیرمجموعه هوش مصنوعی یادگیری ماشینی است ، که به مفهومی اشاره دارد که برنامه های رایانه ای می توانند بطور خودکار از داده های جدید بیاموزند و با آنها سازگار شوند بدون اینکه توسط انسان به آنها کمک شود. تکنیک های یادگیری عمیق این یادگیری خودکار را از طریق جذب مقدار زیادی از داده های غیر ساختاری مانند متن ، عکس یا فیلم امکان پذیر می کند.

برنامه های کاربردی برای هوش مصنوعی بی پایان هستند. این فناوری را می توان در بسیاری از بخشها و صنایع مختلف به کار برد. هوش مصنوعی در امور حسابداری و مالی  مدت هاست که جایگاه خود را در حسابداری و امور مالی پیدا کرده است.

محققان در حسابداری تکنولوژی ها و تکنیک های هوش مصنوعی را با موفقیت هایی چند، برای کارهای خاصی در گزارشگری و تحلیل مالی ، حسابرسی و اطمینان بخشی  و در محدوده های دیگر به کار برده اند.

چهار مورد از مواردی که نقش عمده تری در تشریح کاربرد هوش مصنوعی در حسابداری و امور مالی دارند، شامل زیر است :  سیستم های خبره، شبکه ی عصبی، الگوریتم ژنتیک،  و منطق فازی.

در این مقاله از کاربرد سیستم های خبره در حوزه مالی و حسابداری بررسی می کنیم.

سیستم خبره

یکی از شاخه های هوش مصنوعی که با گردآوری دانش تخصصی و اطلاعات کارشناسی در یک حوزه خاص واستفاده از منطق می كوشد تا دركنار متخصصان و همپای آنان به عرضه خدمات تخصصی بپردازد.

سیستم خبره، سیستمی است که دانش انسانی را بوسیله کامپیوتر، برای حل مسائلی که غالبا نیازمند تخصص انسانی است، به کار می برد. در واقع سیستم خبره، روشی برای گنجاندن دانش افراد خبره در کامپیوتر است ، گامی در جهت بنای هوش مصنوعی .

تعهد خرید:

سیستم های خبره امکان بکارگیری استانداردهای سازمانی منسجم تر را برای ارزیابی درجه امکان خطرات متفاوت (آتش سوزی ، سیل ، سرقت ، و غیره) افزایش داده است . پایگاه دانش لازم برای سیستم های تعهد خرید شامل اطلاعات خاص صنعت در مورد تجهیزات ایمنی و اقدامات انجام شده برای کاهش خطر و نیز تکنیک های ارزیابی سطح خطر است.

بانکداری:

بانک ها نیز خدمات متنوعی به مشتریان خود ارائه می دهند.از جمله وام ها ی بلند مدت کوتاه مدت و حد اعتباری به مشتریان خود ارائه می دهند. به علاوه، برای خدمات حواله ها و انتقال وجوه، عملیات خرید و فروش ارز و سایر معاملات بانکی می توان از سیستم های خبره استفاده کرد.سیستم های ارزی خارجی سیستم های مشاوره ارز خارجی توان آن را دارند که به طور کیفی در شرایط مختلف بازار ، استراتژی های مختلف اختیار معامله ارزی  و روش های تامینی دیگر را ارزیابی و راه حل هایی توصیه کنند.

برنامه ریزی استراتژیك:

سیستم ها ی خبره در انتخاب و اجرای یک برنامه ریزی استراتژیک در خدمت مدیران هستند. اگر نقطه شروع و عطف كار مدیریت را برنامه ریزی استراتژیك بدانیم انگاه اهمیت این سیستمها بیشتر مشخص می شود.سیستمهای خبره جهت انتخاب یك تكنیك برنامه ریزی استراتژی ك با این دیدگاه توسعه یافته اند كه مدیران در انتخاب یك ابزار برنامه ریزی استراتژیك با محدودیتهای زیادی مواجه اند.

مدیریت تولید و عملیات:

در سالهای اخیر چالش عمده سازمان ها دستیابی به کسب مزیت رقابتی است . با افزایش پیچیدگی صنایع تولیدات و نیاز به کار آیی و تولید بیشتر چرخه عمر كوتاه تر محصول،انعطاف پزیری بالاتر ،كیفیت بیشتر محصول ،رضایت مشتری و بر اوردن انتظارات او و هزینه كمتر،چهره عملیات تولید را تغییر داده است.استفاده از هوش مصنوعی در زمینه تولید و عملیات  کمک شایانی به چرخه  تولیدات و افزایش خروجی کرده است.

ارتباطات مالی:

سیستمهای خبره دربنگاه های مالی برای نظارت بر اطلاعات مورد انتظار و یافتن كلاه برداریهااستفاده می شود.سیستم های خبره زمانی که حجم اطلاعات بسیا ربالا است بسیا ر مفید است.

این سیستم می تواند همچون یك حسابرس پاسخگوی تعداد فراوان زیاد ارباب رجوعها باشد .حسابرسی در حالت عادی به مدت 18 ماه طول می کشد .و لی با این سیستم خبره می توان این عملیات را سریع تر انجام داد.

شبکه عصبی مصنوعی:

شبکه عصبی مصنوعی یک تکنیک پردازش اطلاعات مبتنی بر روش سیستم های عصبی بیولوژیکی مانند مغز و پردازش اطلاعات است. مفهوم بنیادی شبکه های عصبی، ساختار سیستم پردازش اطلاعات است که از تعداد زیادی واحد های پردازشی (نورون) مرتبط با شبکه ها تشکیل شده اند سلول عصبی بیولوژیکی یا نورون، واحد سازنده ی سلول عصبی در انسان است.

 

کاربرد سیستم عصبی مصنوعی در امور مالی و حسابدار ی:

 

پیش بینی قیمت روند سهام :

پیش بینی قیمت یا بازده سهام کار ساد ه ای نیست؛ زیرا عوامل بازاری بسیاری در تعیین آن دخالت دارند . زیرا عوامل بازاری بسیاری در تعیین آن دخالت دارند که تمام این عوامل را نمی توان صرفاً در تحلیل تکنیکی )فقط داد ههای تاریخی مربوط به حرکت قیمت و حجم معاملات سهام را برای پیش بینی حرکت آتی قیمت مطالعه می کند( در نظر گرفت )

حسابرسی:

کاربرد هوش مصنوعی در حسابرسی به فرآیند بررسی تحلیلی کمک شایانی می کند.

ارزشیابی:

به کمک مدل شبکه های عصبی و مدل های ترکیبی، می توان ارزش اوراق بهادار و دارایی هایی دیگری را که می خواهیم خریداری کنیم، برآورد کنیم. در این مورد باید فرایند ارزشیابی انسانی را شبیه سازی کنیم که در شبکه عصبی مصنوعی این مهم ممکن است.

پیش بینی میزان اعتبار:

سیستم عصبی مصنوعی را می توان طوری آموزش داد که اطلاعات ورودی آن داده های مربوط به مشتریان و داده های خروجی مطلوب آن تصمیمات واقعی تحلیلگران اعتباری باشد. هدف سیستم تقلید از تصمیم گیرنده ی انسانی در اعطا یا رد اعتبار و تعیین سقف های اعتباری است.

تصویب اعتبارات:

سیستم عصبی مصنوعی را می توان به گونه ای آموزش داد که اطلاعات ورودی آن داده های مربوط به مشتریان و داده های خروجی مطلوب آن تصمیمات واقعی تحلیل گران اعتباری باشد. هدف سیستم، تقلید از تصمیم گیرنده انسانی در اعطا یا در اعتبار و تعیین سقف های اعتباری است. سیستم توان آن را دارد که بدون ضرورت این که اطلاعات را در قالب خاصی بریزیم، از داده های ورودی متنوع و پراکنده استفاده کند.

برآورد بهای تمام شده:

در هنگام برآورد بهای تمام شده عوامل زیادی از جمله تغییر مداوم ماهیت تکنولوژی، موجود بودن مواد و دستمزد مستقیم و ارزش واحد پولی و … باید در نظر گرفته شود. بنابراین با توجه به این نکته اطلاعات ورودی زیاد و بعضاً ناقص هستند شبکه ی عصبی می تواند گزینه ی مناسبی برای برآورد بهای تمام شده باشد.

قیمت گذاری اوراق بهادار :

در هوش مصنوعی سیستم را می توان طوری تعلیم داد که عملیات دستی از طریق مشاهده دادو ستد های تصمیمات واقعی اخذ شده در گذشته، تقلید کند. به علاوه، در این محیط، سیستم توان آن را دارد که بهتر از عملکرد کارشناس انسانی عمل کند، چرا که اطلاعات ورودی می تواند شامل نحوه تغییرات قیمت واقعی و فعالیت های فروش مؤخر بر انتشار اوراق بهادار باشد.

پیش بینی و برآورد آتی:

در پاره ای از حوزه های پیش بینی مالی، استفاده از کامپیوتر و نرم افزارهای سنتی، مطلوب تر از مدل های شبکه عصبی و ابزار ترکیبی است. اما تحلیل گر مالی در بشتر موارد نگران تأثیر اعمال خاص روی رفتار سرمایه گذاران است. این امکان وجود دارد که سیستم عصبی مصنوعی را طوری آموزش دهیم که از رفتار سرمایه گذاران نسبت به تغییرات در شرایط کلی مالی یا تغییرات شرکت تقلید کنند.

 

ادامه مطلب