トレーディングフロアでAI技術が使用される最大の用途の一つは、株式市場やグローバルファイナンス、リスクレベルの変化のモデル化だ。これは、金融機関が潜在的な問題を発見するのに役立つ。AI技術は、企業を比較して市場を詳細に分析し、これを他の情報と組み合わせて可能な結果を予測評価し、投資に関するアドバイスを提供して、取引に反映できる。

　株式市場で競争力を維持するには、ニュースを定期的に読み、株式を常にチェックする必要がある。そのため、企業はAI技術を使用して株式市場に投資アドバイスやニュースを提供するツールを構築している。これらのツールの一部を使用すると、エンドユーザーは特定の株式、特定の種類の取引、価格などの指標を調整できる。

　株式市場と、市場に影響を与える要因をソフトウェアロボットが監視し、エンドユーザーにリアルタイムに情報を提供する。ミリ秒単位の時間が重要な状況では、この速度は非常に大きな価値があり、競合他社よりわずかでも早く情報を得ることが大きな違いを生む可能性がある。

　株式市場をリアルタイムで調査して市場の複雑なパターンを追跡し、そのパターンを分析することにより、コンプライアンス（法令順守）を確実に進めながらリアルタイムのリスク評価を可能にするツールもある。EquBotやAlphaSenseなどのさまざまなベンダーは、株式市場のわずかな変化を監視するツールを構築している。

「自然言語処理」「拡張インテリジェンス」で人のトレーダーを補強

　人は非常に大量のデータを高速で仕分けするのが得意ではないが、機械は得意だ。最近開発されたツールは「自然言語処理」（NLP）を使用して、エンドユーザーがシステムと対話し、財務データや在庫状況、現在のトレンド、コンバージョンなどをフィルター分析できるようにしている。例えばGreenKey Technologiesのツールは、エンドユーザーがソフトウェアロボットを使用して財務データを検索できるようにしている。

　株式市場ツールで人気のあるもう一つの機能である「拡張インテリジェンス」機能を使用すると、AIシステムが株式ランキングと毎日の推奨株式をエンドユーザーに提供できる。パターン認識と株価予測を使用して、可能な限り最良の情報を提供する。システムは推奨事項を提供するが、何をすべきなのかという最終的な意思決定は人次第だ。

　AI技術は、金融取引のバックエンドも支援する。企業はAI技術を使用して、コミュニケーションとバックエンドの対処を効率化している。これには、コンプライアンスや監査に関連するIT関連問題の対処、財務データの処理、労力の削減が含まれる。システムが特定の業務に対応する自動文書化機能を提供し、紙および音声ベースのやりとりを必要に応じて自動記録する。これは金融などの厳しいコンプライアンスが求められる業界にとって特に重要だ。

資産管理を変えるロボアドバイザー

　金融業界で今最も人気のあるAI技術の一つが「ロボアドバイザー」だ。目標駆動型システムパターンに分類されるこれらのアドバイザーは、人の介入をほとんどあるいは全く必要とせずに、現在の金融業界に関するアドバイスを提供し、多くのクライアントの金融アドバイザーとして機能する。多くの資産管理会社は、ロボアドバイザーをサービスの一部として提供し、顧客が従来の資産管理者の代わりに安価で利用できるようにしている。

　ロボアドバイザーは低コストで利用できるため、これまで興味のなかったエンドユーザーの関心も集めている。主に、株式売買の経験がほとんどあるいは全くないエンドユーザーが、潜在的な投資についてのアドバイスを求めたり、大学入学、退職、結婚式などの特定の目標を達成するための貯蓄方法に関するガイダンスを得たりすることができる。機械学習を使用すると、システムは数十万パターンのシナリオを非常に短い時間でテスト実行し、プランを提案することが可能だ。

　株式市場は非常に複雑な環境であり、新たな技術を採用することによって重要な洞察を追加し、パターン識別を改善し、バックエンドプロセスを簡素化し、その効果を確認するのに絶好の場所だ。今後数年間で、AI技術の効果的な用途が拡大し、それを誰もが一般に利用できるようになることが期待される。