Artificial Intelligence Used
Perkembangan era teknologi sangatlah pesat, pada saat ini perkembangan teknologi dimanfaatkan untuk memberikan kemudahan dan memenuhi kebutuhan manusia. Artificial Intelligence (AI) hadir sebagai solusi yang berakar dari upaya manusia untuk menciptakan mesin yang dapat meniru atau melampaui kemampuan kognitif manusia yang berguna untuk memberikan kemudahan manusia dalam kehidupan sehari-hari. Ruang lingkup dan implementasi dari artificial intelligence sangatlah luas. Menurut Kusumadewi (2003), kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia. AI kini terintegrasi dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari kita. Mulai dari chatbot, asisten virtual seperti Alexa dan Siri, hingga mobil otonom dan mesin industri otomatis, pengaruh AI sangat terasa di mana-mana.
Penggunaan AI dalam dunia keuangan juga telah berkembang pesat, dimulai dari penggunaan sederhana dalam analisis data hingga implementasi kompleks dalam trading algoritmik. Sejarah penerapan AI dalam keuangan mencakup berbagai inovasi, mulai dari analisis prediktif sederhana dan penggunaan deep learning untuk mengidentifikasi pola pasar yang kompleks.
Pengaruh AI dalam dunia pasar modal semakin penting, hal ini dikarenakan AI mampu mengatasi kompleksitas data yang terus berkembang dan kebutuhan untuk analisis yang cepat dan akurat. Dibandingkan menggunakan metode tradisional, AI menawarkan efisiensi waktu dan biaya yang lebih baik serta akurasi dan presisi yang lebih tinggi dalam pengambilan keputusan investasi…Jenis-jenis AI yang digunakan di pasar modal, yaitu Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), dan Deep Learning.
Machine Learning adalah cabang dari AI yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Dalam prediksi harga saham, machine learning menggunakan algoritma regresi dan klasifikasi untuk memprediksi pergerakan harga berdasarkan data historis. Studi kasus sukses seperti penggunaan machine learningoleh perusahaan keuangan besar menunjukkan peningkatan akurasi prediksi dan efisiensi operasional.
Applications of Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) adalah cabang AI yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Di pasar modal, NLP digunakan untuk analisis sentimen pasar dengan menganalisis berita dan media sosial. Contohnya, analisis sentimen menggunakan NLP dapat mengidentifikasi sentimen positif atau negatif terhadap suatu saham dan mempengaruhi keputusan investasi. Studi kasus menunjukkan bagaimana NLP membantu investor dalam membuat keputusan berdasarkan tren sentimen pasar.
Deep Learning adalah sub-bidang machine learning yang menggunakan neural networks dengan banyak lapisan untuk menganalisis data kompleks. Dalam pasar modal, deep learning digunakan untuk mengenali pola kompleks dan melakukan prediksi yang lebih akurat. Implementasi deep learning dalam trading algoritmik menunjukkan bagaimana model ini mampu mendeteksi peluang trading yang tidak terlihat oleh metode tradisional.
AI memiliki kemampuan untuk menganalisis data besar dengan cepat dan akurat, memanfaatkan teknologi big data. Studi kasus penggunaan AI oleh perusahaan keuangan menunjukkan peningkatan efisiensi dalam analisis data dan pengambilan keputusan investasi yang lebih cepat. Algoritma AI mampu memprediksi pergerakan pasar dengan lebih tepat dibandingkan metode tradisional.
Contoh algoritma prediksi waktu nyata menunjukkan bagaimana AI dapat memberikan prediksi yang lebih akurat dan cepat. Studi kasus penerapan AI dalam prediksi harga saham menunjukkan hasil nyata yang lebih baik dibandingkan metode tradisional. Trading algoritmik menggunakan AI untuk membuat keputusan trading otomatis berdasarkan data real-time. Automasi dalam trading mengurangi emosi dan bias manusia, meningkatkan efisiensi dan konsistensi dalam pengambilan keputusan. Studi kasus implementasi trading algoritmik dengan AI menunjukkan hasil yang menguntungkan dan konsisten.
Terdapat keterbatasan model AI seperti overfitting dan underfitting yang dapat mempengaruhi akurasi prediksi. Ketergantungan pada data historis juga menjadi tantangan, terutama dalam memprediksi kejadian luar biasa yang belum pernah terjadi sebelumnya. Penggunaan AI membawa risiko keamanan seperti potensi serangan siber yang dapat merugikan perusahaan dan investor. Perlindungan data pribadi menjadi tantangan penting dalam penggunaan AI, memerlukan solusi keamanan yang kuat dan kepatuhan terhadap regulasi privasi. Regulasi terkait penggunaan AI di pasar modal masih terus berkembang. Kebijakan regulasi yang ada dan yang sedang dikembangkan bertujuan untuk memastikan penggunaan AI yang aman dan etis. Pertimbangan etis dalam pengambilan keputusan otomatis juga menjadi aspek penting yang perlu diperhatikan.
Inovasi terbaru dalam teknologi AI terus berkembang, dengan riset dan pengembangan terkini yang membawa AI ke tingkat yang lebih tinggi. Proyeksi masa depan penggunaan AI di pasar modal menunjukkan tren yang menjanjikan dengan potensi peningkatan efisiensi dan akurasi. Penggabungan AI dengan teknologi blockchain dan Internet of Things(IoT) menawarkan manfaat dan aplikasi baru yang menarik. Kolaborasi ini membuka peluang baru dalam analisis data dan pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan efisien.
Referensi
Jo, B. (2024, January 10). AI Menurut Para Ahli dan Manfaat Kecerdasan Buatan. Tirto.id.
Putri, L. T. (2021). TREN TEKNOLOGI ARTIFICIAL INTELLIGENCE PENGGANTI MODEL IKLAN DI MASA DEPAN. SOSIAL POLITIKA, 118-129.
Tjahyanti, L. A., Saputra, P. S., & Gitakarma, M. S. (2022). PERAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) UNTUK MENDUKUNG . Komputer dan Teknologi Sains (KOMTEKS), 15-21.
