مطالعه ی بیشتر

‏مقدمه

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک ابزار قدرتمند در مدیریت سرمایه‌گذاری کارآفرینانه، به ویژه در احیای شرکت‌های درمانده، به کار گرفته می‌شود. این فناوری با قابلیت‌های خود در تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی روندها، می‌تواند به سرمایه‌گذاران و کارآفرینان کمک کند تا تصمیمات بهتری اتخاذ کنند و ریسک‌ها را کاهش دهند. در واقع این فناوری می تواند در زمینه‌های تجزیه و تحلیل داده ها، مدیریت ریسک، بهبود کیفیت خدمات، توسعه رباتهای مشاور، کاهش هزینه های بازسازی و ارائه راه حلهای بهینه در سازماندهی مجدد کسب و کارهای درمانده به ما کمک کند.

درماندگی مالی مشکلی جدی است که هم افراد و هم کسب و کارها را تحت تأثیر قرار می دهد و بر انسجام اجتماعی و ثبات اقتصادی تأثیر زیادی می گذارد. به یمن استفاده از فناوری های جدید شرمایه گذاری در شرکتهای درمانده به سرعت درحال تغییر است. فناوری، فرآیند سرمایه گذاری کارآفرینانه در احیای شرکتهای درمانده را سریعتر و دقیق تر می کند. هوش مصنوعی نحوه انجام جستجوها را تغییر داده است و می‌تواند به سرعت، بسیاری از داده ها را غربال کرده و جزئیات مهمی را که دیگران ممکن است نادیده بگیرند مورد توجه قرار دهد.‏ ‏با وجود اینکه استفاده از هوش مصنوعی در این سرمایه گذاری ها کار سرمایه گذاری را تسهیل می‌نماید، نداشتن داده های کافی یا با کیفیت، مسئله مهمی است که با آن روبرو هستیم.

تحقیقات انجام شده در ایالات متحده نشان می‌‍دهد که استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی بهبودهای قابل توجهی در پیش بینی نکول، افزایش پس انداز افراد و کاهش مشکلات مالی ایجاد نموده است.

تشخیص زودهنگام تنش مالی

تنش مالی یکی از چالش‌های اساسی در مدیریت مالی و اقتصادی است که می‌تواند به بحران‌های جدی منجر شود. تشخیص زودهنگام این تنش‌ها به کارآفرینان و سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا اقدامات پیشگیرانه‌ای را اتخاذ کنند و از خسارات احتمالی جلوگیری نمایند. در این مقاله، به بررسی روش‌ها و ابزارهای موجود برای تشخیص زودهنگام تنش مالی می‌پردازیم.

با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان وضعیت تنشهای مالی شرکت را با دقت بالایی مورد بررسی و پایش قرارداد و به گونه‌ای که سیستم های هشدار زودهنگام مبتنی بر هوش مصنوعی با پیش بینی بحران های مالی با دقت شگفت انگیز، مدیریت ریسک را در صنعت مالی تغییر داده اند. بر اساس تجزیه و تحلیل بائو، مدل های یادگیری ماشین در پیش بینی مشکلات مالی کسب و کار یک سال قبل از وقوع مشکلات 86.4 درصد دقت داشته‌اند. این مدل ها با ترکیب آمارهای مالی، شاخص های بازار و متغیرهای اقتصاد کلان، تصویری جامع از سلامت مالی یک شرکت ارائه می دهند.

یکی از روش های تشخیص زودهنگام بسیار موثر، استفاده از الگوریتم های تشخیص ناهنجاری است. به عنوان مثال، استفاده از الگوریتم Isolation Forest در شناسایی الگوهای مالی غیرمعمول که ممکن است نشان دهنده بحران قریب الوقوع باشد، عملکرد موفقی داشته است. طبق مطالعه اخیر کومار، الگوریتم ایشان 92 درصد از تراکنش های تقلب را شناسایی کرد. این ابزار برای موسسات مالی‌ای است که به دنبال شناسایی تقلب های مالی احتمالی هستند، ابزاری ارزشمند و با دقت بالا است.

استفاده از این ابزارها در موسسات مالی توانسته تا 60 درصد عملیات غیر اتوماتیک بازبینی مرتبط را حذف نماید و بدین ترتیب توانایی تشخیص زودهنگام این مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با کاهش 25 درصدی زیان مالی کلی ناشی از تقلب مرتبط است.

سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی پویا هستند و به صورت مستمر بهبود می‌یابند. حتی می توان دقت مدل های پیش بینی درماندگی مالی را با استفاده از داده های بلادرنگ و رویکردهای یادگیری تقویتی در مقایسه با مدل های یادگیری ماشین معمولی افزایش داد.

این تحولات تأثیرات گسترده ای دارد. امروز موسسات مالی می توانند به طور فعال مشتریانی که در معرض ریسک هستند را شناسایی کنند و قبل از بدتر شدن مشکلات مالی آنها، راه حل هایی ارائه دهند. بسیار مهم است که به یاد داشته باشید که با وجود اینکه این سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی پتانسیل زیادی دارند، کامل نیستند و در ارزیابی و پاسخگویی به هشدارهای تولید شده توسط هوش مصنوعی، نظارت انسانی بسیار مهم است.

مدیریت نقدینگی و پیش بینی جریان نقدی

هوش مصنوعی (AI) با دقت و عمقی که قبلاً شنیده نشده بود، زمینه پیش‌بینی وضعیت مالی را به‌ویژه در زمینه پیش‌بینی جریان های نقدی بوجود آورده است. این حوزه به مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی (AI)، می‌پردازد که به طور قابل‌توجهی از تکنیک‌های آماری مرسوم در پیش‌بینی جریان‌های نقدی برای افراد و شرکت‌ها پیشی گرفته‌اند. این روش‌های هوش مصنوعی شامل منابع داده‌های بیرونی، مانند تجزیه و تحلیل احساسات از رسانه‌های اجتماعی و اخبار تا پویایی‌های بازار را که داده‌های مالی سنتی اغلب از آنها صرف نظر می‌کنند، در تحلیل های خود در نظر می‌گیرند. کاربردها و پیامدهای مفید این ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در امور مالی شخصی و تجاری که می‌توانند مشکلات مالی را به حداقل برسانند و مدیریت وجوه نقد را بهبود بخشند، قابل توجه است.

شبکه های عصبی حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) که نسخه های پیشرفته شبکه های عصبی بازگشتی[1] هستند، در این زمینه پیشرو هستند. کاهش قابل توجه ریسک بحران مالی و مدیریت نقدینگی موثرتر امکان پذیر شده است. این درجه از دقت برای شرکت ها در به حداکثر رساندن کنترل بر سرمایه در گردش و جلوگیری از مشکلات احتمالی نقدینگی بسیار مهم است.

مدل ترکیبی با استفاده از داده های تویتر، که تجزیه و تحلیل احساسات و شبکه های LSTM را ترکیب می کند، از مدل هایی که از داده های مالی استفاده می کردند، بسیار بهتر عمل کرد. این روش های پیشرفته هوش مصنوعی فقط برای استفاده در امور مالی شرکت ها نیستند. مدل های مشابهی در زمینه تأمین مالی شخصی برای پیش بینی جریان های نقدی برای افراد و ارائه مشاوره مالی سفارشی نیز استفاده می شوند.

نتایج امیدوارکننده، زمانی نمایان می‌شود که یادگیری ماشین با ابزارهای برنامه ریزی مالی سنتی ادغام شود. بر اساس یک مطاعه انجام شده، کسانی که از سیستم هوش مصنوعی در بودجه بندی استفاده می کنند، در مقایسه با افرادی که از ابزارهای بودجه بندی معمولی استفاده می کنند، نرخ پس انداز خود را به طور متوسط 18 درصد در طول یک آزمایش شش ماهه افزایش دادند.

بهبود دقت پیش بینی جریان نقدی می تواند به سازمان ها کمک کند تا تصمیمات سرمایه گذاری آگاهانه تری بگیرند، منابع را کارآمدتر تخصیص دهند و خطر ورشکستگی خود را کاهش دهند. ولی باید توجه داشت که رویدادهای غیرمنتظره یا شوک های سریع اقتصادی ممکن است بر دقت پیش بینی تأثیر بگذارد. در نتیجه، استفاده از نظارت و قضاوت انسانی برای درک و عمل بر اساس پیش بینی های تولید شده توسط هوش مصنوعی هنوز ضروری است.

[1] Recurrent Neural Networks

مدیریت و تجدید ساختار بدهی

استفاده از هوش مصنوعی (AI) برای مدیریت بدهی و تجدید ساختار، استراتژی تغییر دهنده بازی است. مدیریت موسسات مالی در رویه های تجدید ساختار بدهی به لطف راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی، که سطوح بی سابقه ای از اثربخشی و کارایی را ارائه می دهند، دستخوش تحول می شود. این ابزارهای پیشرفته مذاکرات را تسهیل می کنند و پیش بینی نتایج دقیق تری را برای بازسازی ارائه می دهند. علاوه بر این، رویکردهای جدیدی برای انجام مذاکرات پیچیده چند جانبه با ادغام نظریه بازی و هوش مصنوعی باز می شود و نتایج پایدارتر و عادلانه تری را برای همه طرف های درگیر ارائه می دهد.
سیستم های مدیریت بدهی مبتنی بر هوش مصنوعی نوید بخش ساده سازی روند تجدید ساختار بدهی و تولید نتایج موثرتر و کارآمدتر هستند. بر اساس یک بررسی انجام شده در پیاده سازی این سیستم توسط یک موسسه مالی بزرگ، 25 درصد افزایش موفقیت در مذاکرات و 40 درصد کاهش در زمان لازم برای دستیابی به توافق در تجدید ساختار بدهی حاصل شده است.
استفاده از هوش مصنوعی در مذاکرات، نرخ بازیابی را برای طلبکاران 35 درصد افزایش می دهد و احتمال نکول بدهکاران را 28 درصد کاهش می دهد. استفاده از ظرفیت هوش مصنوعی برای کشف سریع بهترین راه حل های بازسازی همراه با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها دلیل این افزایش کارایی و موفقیت بوده است. همچنین این پیشرفت ها به توانایی هوش مصنوعی در ارائه استراتژی های بازسازی اختصاصی تر بر اساس بررسی کامل داده های مالی، پویایی بازار و نتایج گذشته نسبت داده شده است.
علاوه بر این، سیستم های هوش مصنوعی پتانسیل خود را در پیش بینی اثربخشی تاکتیک های مختلف بازسازی نشان داده اند. چن و لیو یک مدل یادگیری ماشینی ایجاد کردند که در پیش بینی نتایج تجدید ساختار بدهی شرکت ها، 83 درصد از مدل های آماری مرسوم بهتر عمل کرد. موسسات مالی می توانند با تمرکز تلاش های خود بر روی مناسب ترین گزینه های بازسازی به لطف این قابلیت پیش بینی، نرخ موفقیت کلی را افزایش دهند.
استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر تئوری بازی‌ها برای شبیه‌سازی مذاکرات پیچیده چندجانبه یک روند در حال توسعه در این حوزه است. این مدل‌ها می‌توانند محدودیت‌ها و منافع ذینفعان مختلف را به گونه‌ای در نظر بگیرند که منجر به توافق‌های بازسازی پایدارتر و منصفانه‌تر شود. این استراتژی به ویژه برای تجدید ساختار بدهی شرکت‌ها مفید است، زمانی که چندین طلبکار درگیر هستند که هر کدام دارای منافع متفاوتی هستند. علاوه بر این، راه حل های توصیه شده توسط هوش مصنوعی بقای بلندمدت شرکت های بدهکار را حفظ کرده و در عین حال میانگین نرخ بازیابی 15 درصدی بالاتر را برای طلبکاران به همراه داشته است.
ادغام مدل های تئوری بازی ها و ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی دیگر از پیشرفت های اخیر است. که توانسته است با ارزیابی سوابق دادگاه و مکاتبات طلبکاران رویکردی متفاوت به مذاکرات داشته باشد. این روش نرخ پذیرش طلبکاران را 30 درصد افزایش داد و میانگین زمان مذاکره را 45 درصد در یک مطالعه آزمایشی شامل 50 تجدید ساختار دشوار کسب و کار کاهش داد.
استراتژی های مشابهی در مدیریت بدهی شخصی برای کمک به افراد در مشکلات مالی برای حل و فصل اختلافات با چندین طلبکار قابل اعمال است. بر اساس مطالعه ای توسط رودریگز، افرادی که چندین وام بدون وثیقه داشتند توانستند بدهی خود را به طور متوسط 40 درصد با یک سیستم مذاکره بدهی مبتنی بر هوش مصنوعی کاهش دهند، در حالی که این مقدار با رویکردهای استاندارد مشاوره بدهی، 25 درصد بودند.
با وجود اینکه این استراتژی های مبتنی بر هوش مصنوعی پتانسیل زیادی دارند، بسیار مهم است که به یاد داشته باشید که آنها بدون مشکل نیستند. جنبه های اخلاقی تصمیم گیری هوش مصنوعی، هنوز بسیار مهم است. علاوه بر این، با توجه به محیط پیچیده قانونی و نظارتی پیرامون تجدید ساختار بدهی، بررسی و اعتبار سنجی گسترده توصیه های ایجاد شده توسط هوش مصنوعی مورد نیاز است. با وجود این مشکلات، با پیشرفت این فناوری ها، رویه های تجدید ساختار بدهی را با افزایش کارایی همراه ساخته و منجر به سود سهامداران و نفع طلبکاران و بدهکاران می‌شود.

پایش فرآیند بازسازی و پیش بینی موفقیت بازسازی

استفاده از هوش مصنوعی ظرفیت بالایی در تسهیل بازبینی و مداخلات داخلی ایجاد می‌کند. این مهم در پایش مستمر عملکرد سرمایه گذاری در احیای شرکتهای درمانده از اهمیت بالایی برخوردار است. در مورد استفاده از این سیستم یک بانک بزرگ آمریکایی از سیستم نظارت مستمر مبتنی بر هوش مصنوعی نتایج چشمگیری به شرح زیر بدست آورده است:

1. چهل و دو درصد بهبود در تشخیص زودهنگام مشکلات احتمالی حاصل شد، با میانگین زمان 45 روز قبل از اینکه علائم عمده مشکلات مالی قابل مشاهده باشد.
2. تعداد توافق نامه های موفق تجدید ساختار بدهی را 31 درصد افزایش داد.
3. در سال اول فعالیت سیستم، نسبت کلی وام های غیرجاری بانک 18 درصد کاهش یافت.
   مشکلات و چشم اندازها
   با وجود مزایای آشکار هنوز مشکلاتی وجود دارد، مشکلاتی مانند:
4. ضرورت وجود ساختارهای حاکمیت داده قوی برای تضمین کاربرد اخلاقی جمع آوری مداوم داده های مالی.
5. دشواری برقراری ارتباط با مدل های پیچیده و پویای هوش مصنوعی برای مشتریان و قانون گزاران.
6. مدل های تطبیقی ممکن است ناخواسته سوگیری های موجود در سیستم های مالی را تقویت یا بزرگ کنند.

دانشمندان در حال بررسی راهکارهایی برای مقابله با این مشکلات هستند. ساخت چارچوب های استاندارد برای ارزیابی انصاف و شفافیت سیستم های هوش مصنوعی مالی تطبیقی، توسعه رویکردهای هوش مصنوعی قابل توضیح برای مدل های مالی و گنجاندن مفاهیم اخلاقی هوش مصنوعی در طراحی مدل، همگی جهت گیری های امیدوارکننده ای در تحقیقات آتی هستند.
می‌توان روش های پیشرفته تر و موفق تری را برای مدیریت درماندگی مالی با پیشرفت این فناوری ها پیش بینی کرد، که در نهایت منجر به سیستم های مالی پایدارتر و نتایج بهتر برای موسسات و افراد خواهد شد.
علاوه بر این، ادغام این سیستم های پیشرفته هوش مصنوعی با فناوری های نوظهور مانند بلاک چین و محاسبات کوانتومی این پتانسیل را دارد که مدیریت درماندگی مالی را متحول کند و سطوح بی سابقه ای از امنیت، شفافیت و قدرت محاسباتی را در مقابله با چالش های مالی پیچیده ارائه دهد.

نتیجه گیری

استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت سرمایه‌گذاری کارآفرینانه در احیای شرکت‌های درمانده، یک روند رو به رشد است که می‌تواند آینده‌ای روشن برای کسب‌وکارها رقم بزند. با بهره‌گیری از قابلیت‌های تحلیل و پیش‌بینی این فناوری، کارآفرینان قادر خواهند بود تصمیمات بهتری اتخاذ کرده و ریسک‌ها را کاهش دهند. با این حال، توجه به چالش‌ها و خطرات مرتبط با آن نیز ضروری است تا بتوان از تمامی مزایای این فناوری بهره برد.

استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت و تجدید ساختار بدهی و سازماندهی مجدد می‌تواند یک راهکار مؤثر برای احیای موفقیت آمیز شرکت‌های درمانده باشد. هوش مصنوعی راه حل های موثری برای پیش بینی و حل مسائل مالی شرکت ها ارائه می دهد؛ از سیستم های هشدار اولیه تا برنامه ریزی مالی فردی. مزایای واقعی استفاده از هوش مصنوعی به میزان قابل توجهی در پیش بینی درماندگی و پیش بینی جریان نقدی و تجدید ساختار بدهی بروز کرده است. ممکن است در آینده انتظار راه حل های پیشرفته تر و عملی تری داشته باشیم زیرا این فناوری ها بیشتر توسعه می یابند و روشهایی مانند یادگیری فدرال و مفاهیم اقتصاد رفتاری را در خود جای دهند. با این حال، ضروری است که ملاحظات اخلاقی و شفافیت در هنگام ادغام هوش مصنوعی در مدیریت درماندگی مالی مورد توجه قرار گیرد. به منظور تضمین استفاده مسئولانه از ابزارهای هوش مصنوعی و مطابق با الزامات قانونی، نظارت انسانی همیشه نقش مهمی خواهد داشت. ایجاد یک محیط مالی پایدارتر و عادلانه تر با استفاده از این ابزار، به شدت به، کاربرد وظیفه شناسانه و ارزیابی مستمر سیستم های هوش مصنوعی وابسته است.