ഫിൻടെക് വിദഗ്ധൻ സെർജി കോണ്ട്രറ്റെൻകോയുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗിന് നന്ദി, സാമ്പത്തിക ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഡാറ്റയുടെ പ്രോസസ്സിംഗ്, വിശകലനം, വ്യാഖ്യാനം എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ വേഗത്തിലും വിശ്വസനീയമായും കൃത്യമായും പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും.

ഫിൻടെക് മേഖലയിലെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ വികസനത്തിന്റെ അടുത്ത ഘട്ടം ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളാണ്. സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ അവരുടെ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയ മികച്ചതാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, “പഠിക്കാൻ”.

സെർജി കോണ്ട്രറ്റെൻകോ വിശദീകരിക്കുന്നതുപോലെ, മുൻകാല ഡാറ്റയുടെ വിശകലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഭാവി സംഭവങ്ങൾ കൂടുതൽ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ സാമ്പത്തിക പ്രവചന, വിശകലന മേഖലയിലെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.

ആധുനിക സാമ്പത്തിക സമ്പ്രദായത്തിൽ ഈ രണ്ട് സാങ്കേതികവിദ്യകളും എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു?

സെർജി കോണ്ട്രറ്റെൻകോ നിരവധി വർഷത്തെ പരിചയമുള്ള ഇ-കൊമേഴ്സ് സേവനങ്ങളിലെ അംഗീകൃത സ്പെഷ്യലിസ്റ്റാണ്. ഇപ്പോൾ, സെർജി ഇ-കൊമേഴ്സിന്റെ വിവിധ വിഭാഗങ്ങളിൽ മാത്രമല്ല, ലോകത്തിലെ എല്ലാ ഭൂഖണ്ഡങ്ങളിലും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത അധികാരപരിധികളിൽ വിജയകരമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം കമ്പനികളുടെ ഉടമയും നേതാവുമാണ്. പുതിയ ട്രാഫിക്ക് ഡ്രൈവ് ചെയ്യുക, ഉപയോക്താക്കളെ ബ്രാൻഡിന് പ്രിയങ്കരമാക്കുന്ന ഒരു ഓൺലൈൻ അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കുകയും നൽകുകയും ചെയ്യുക, ഓൺലൈൻ ബിസിനസ്സിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള ലാഭം പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുമ്പോൾ സന്ദർശകരെ ഉപഭോക്താക്കളാക്കി മാറ്റുക എന്നിവയാണ് പ്രധാന ലക്ഷ്യം.

പേയ്മെന്റുകൾ, ഇൻഷുറൻസ്, നിക്ഷേപങ്ങൾ, വായ്പ നൽകൽ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി വിഭാഗങ്ങൾ ഫിൻടെക് ഇക്കോസിസ്റ്റം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. സെർജി കോണ്ട്രറ്റെൻകോയുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് നടപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും പ്രതീക്ഷ നൽകുന്നതും നിക്ഷേപ-ആകർഷകവുമായ വിഭാഗങ്ങൾ ഇനിപ്പറയുന്ന പരിഹാരങ്ങളാണ്:

1. പേയ് മെന്റുകളും പണ കൈമാറ്റവും. ഇ-വാലറ്റുകൾ, പേയ്മെന്റ് കാർഡുകൾ, മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ തുടങ്ങി വിവിധ ഇലക്ട്രോണിക് പേയ്മെന്റ് മാർഗ്ഗങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നടത്തുന്ന ഡിജിറ്റൽ പേയ്മെന്റുകളുടെയും പണ കൈമാറ്റങ്ങളുടെയും അളവ് ലോകമെമ്പാടുമുള്ള കോടിക്കണക്കിന് ഇടപാടുകളിൽ അളക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്ക് നന്ദി, പേയ് മെന്റ്, റെമിറ്റൻസ് മേഖലയ്ക്ക് വലിയ അളവിലുള്ള ഇടപാടുകൾ വേഗത്തിലും സുരക്ഷിതമായും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ മാനേജ്മെന്റ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും സാമ്പത്തിക കുറ്റകൃത്യങ്ങൾ തടയുന്നതിനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് വിജയകരമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന പിയർ-ടു-പിയർ മണി ട്രാൻസ്ഫർ സേവനമായ ട്രാൻസ്ഫർവൈസ് ഈ വികസനത്തിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്.

2. വായ്പയും ധനസഹായവും. പി ടു പി വായ്പ ബാങ്കുകളെയും വായ്പാ കമ്പനികളെയും മറികടക്കാനുള്ള അവസരം നൽകുന്നു, കാരണം സാധാരണക്കാർക്ക് ഇടനിലക്കാരില്ലാതെ നേരിട്ട് വായ്പാ ഇടപാടുകൾ നടത്താൻ കഴിയും. നിങ്ങളുടെ ലാപ്ടോപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ സ്മാർട്ട്ഫോൺ ഉപയോഗിച്ച് ലോൺ ഇടപാടുകൾ പൂർത്തിയാക്കാൻ കബേജ് പോലുള്ള ഒരു ഓൺലൈൻ പി 2 പി വായ്പാ സേവനം നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

– അത്തരം പരിഹാരങ്ങൾ പൊതു പ്രൊഫൈലുകളിൽ നിന്നും മറ്റ് വിവരങ്ങളിൽ നിന്നുമുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ) അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ രീതിയിൽ, അപേക്ഷകൻ ഒരു വായ്പയുടെ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നുണ്ടോ എന്ന് അവർ നിർണ്ണയിക്കുന്നു. കൂടാതെ, പോർട്ട്ഫോളിയോ വിശകലനവും ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് അസസ്മെന്റ് മോഡലുകളും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മുന്നേറ്റങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, സെർജി കോണ്ട്രറ്റെൻകോ വിശദീകരിക്കുന്നു.

3. റീട്ടെയിൽ ബാങ്കിംഗ്. ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുക, പ്രവർത്തന കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുക, ബജറ്റുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക, രഹസ്യാത്മകത ഉറപ്പാക്കുക തുടങ്ങി വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ബാങ്കുകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികൾ സജീവമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ആഗോളതലത്തിൽ മുൻനിര ധനകാര്യ സേവന കമ്പനിയായ ജെപി മോർഗൻ ചേസ് അത്തരം നവീകരണത്തിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്. ഇവിടെ, നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റയും ഡോക്യുമെന്റുകളും വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന സിഒഐഎൻ പ്ലാറ്റ്ഫോം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ അവതരിപ്പിച്ചു.

4. ഇൻഷുറൻസ്. അണ്ടർറൈറ്റിംഗിനും തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനും ആവശ്യമായ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയാണ് ഇൻഷുറൻസ് വ്യവസായത്തിന്റെ സവിശേഷത. അതിനാൽ, മെഷീൻ പഠനത്തിന് ഏറ്റവും ആകർഷകമായ ഒന്നായി ഇത് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ഡിജിറ്റൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ഇൻഷുറൻസ് മാർക്കറ്റ് അനലിറ്റിക്സ്, ഡ്രൈവർ പെർഫോമൻസ് മോണിറ്ററിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ മൂന്ന് മേഖലകൾ ഇന്ന് മുന്നിലാണെന്ന് സെർജി കോണ്ട്രറ്റെൻകോ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, ഇറ്റാലിയൻ വെർച്വൽ ഇൻഷുറൻസ് ഏജന്റ് നിയോസുരൻസ് ക്ലയന്റിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും നേടുന്നതിനും ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന്റെയും ഐഒടിയുടെയും ഇടപെടൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

5. ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ, ക്രിപ്റ്റോകറൻസികൾ.

– ബ്ലോക്ക്ചെയിനിന് നന്ദി, ഫിൻടെക്കിന് വികസനത്തിനും വർദ്ധിച്ച കാര്യക്ഷമതയ്ക്കും വളരെയധികം സാധ്യതകളുണ്ട്, സെർജി കോണ്ട്രറ്റെൻകോ ഊന്നിപ്പറയുന്നു. – ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ആക്സിലറേറ്ററായി മെഷീൻ ലേണിംഗ് കണക്കാക്കാം. അവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ അവിശ്വസനീയമാംവിധം വേഗത്തിൽ വിശകലനം ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. മാത്രമല്ല, കൃത്രിമ ബുദ്ധി ഉപയോഗിച്ച് ശൃംഖല നിയന്ത്രിക്കുകയാണെങ്കിൽ സുരക്ഷയും മെച്ചപ്പെടും.

ഉദാഹരണത്തിന്, അറിയപ്പെടുന്ന ക്രിപ്റ്റോകറൻസി ഇടപാട് സേവനമായ കോയിൻബേസ്, മന്ദഗതിയിലുള്ള ഉപയോക്തൃ പരിശോധനയുടെ പ്രശ്നം അഭിമുഖീകരിക്കുമ്പോൾ ഒരു പുതിയ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത ഐഡന്റിറ്റി പരിശോധന സംവിധാനം തിരഞ്ഞെടുത്തു. ഇപ്പോൾ ഈ സേവനത്തിലൂടെ എതെറിയം, ബിറ്റ്കോയിൻ തുടങ്ങിയ ഡിജിറ്റൽ കറൻസികൾ വാങ്ങുന്നതും വിൽക്കുന്നതും മുമ്പത്തേതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ സുരക്ഷിതമായി മാറിയിരിക്കുന്നു.

പണത്തിന്റെ ലോകത്തിന് പെട്ടെന്നുള്ളതും ചിലപ്പോൾ ഉടനടിയുള്ളതുമായ നടപടി ആവശ്യമാണ്. അതിനാൽ, ഫിൻടെക് വിപണിയിൽ കഴിവുള്ള കളിക്കാരനാകാൻ ഒരു കമ്പനിക്ക് വേഗത അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് വേഗത്തിലാക്കാനും വലിയ അളവിൽ വിവരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും സാധ്യമാക്കുന്നു.

സാമ്പത്തിക ഡാറ്റയുടെ വിശകലനത്തിനായി കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ – സെർജി കോണ് ഡ്രാറ്റെൻകോ

കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ സിഎൻഎൻ, അവയുടെ സ്റ്റാറ്റസ് അനുസരിച്ച് ഇമേജ്, വീഡിയോ റെക്കഗ്നിഷൻ എന്നിവയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു, പക്ഷേ അവ ധനകാര്യ ലോകത്തെയും ഇളക്കിമറിച്ചു. നിങ്ങളുടെ മുഖം ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഫോൺ അൺലോക്ക് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്ന അതേ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഇപ്പോൾ സ്റ്റോക്ക് വിലകൾ പ്രവചിക്കാനും തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്താനും അതിലേറെയും പ്രവചിക്കുന്നു, സെർജി കോണ്ട്രറ്റെൻകോ പറയുന്നു.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ഉപവിഭാഗമായ സിഎൻഎൻമാർ പരമ്പരാഗതമായി ഇമേജുകൾ പോലുള്ള ഗ്രിഡ് പോലുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിൽ മികവ് പുലർത്തുന്നു. എന്നാൽ സർഗ്ഗാത്മക ചിന്തകർ അവയെ സാമ്പത്തിക ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തി, ഫലങ്ങൾ പ്രതീക്ഷ നൽകുന്നതായിരുന്നു.

ഫിൻടെക്കിൽ സിഎൻഎന്നിന്റെ നേട്ടങ്ങളുടെ ഒരു പട്ടിക ഇതാ, ഇത് സെർജി കോണ്ട്രറ്റെൻകോ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു:

ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സിഎൻഎന്നുകൾക്ക് മാറാൻ കഴിയും, ഇത് ഫിക്സഡ് അൽഗോരിതങ്ങളേക്കാൾ കൂടുതൽ ഫ്ലെക്സിബിൾ ആക്കുന്നു

ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ്. സാമ്പത്തിക വ്യവസായം വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ കൊണ്ട് നിറഞ്ഞിരിക്കുന്നു, സിഎൻഎന്നുകൾക്ക് അത് കാര്യക്ഷമമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും

. സാമ്പത്തിക വ്യവസായം വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റയാൽ നിറഞ്ഞിരിക്കുന്നു, സിഎൻഎന്നുകൾക്ക് അത് കാര്യക്ഷമമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ സിഎൻഎന്നുകൾ പരമ്പരാഗത മോഡലുകളെക്കാൾ മികച്ചതാണെന്ന് ആദ്യകാല ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു

ഫിനാൻഷ്യൽ മാർക്കറ്റുകളിൽ സിഎൻഎന്നിന്റെ പ്രായോഗിക പ്രയോഗം

ഓരോ സെക്കൻഡിലും വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ധനകാര്യ വിപണികളിൽ, വിശകലനത്തിനും പ്രവചനത്തിനും വിശ്വസനീയമായ ഉപകരണമാണ് സിഎൻഎൻ എന്ന് സെർജി കോണ്ട്രറ്റെൻകോ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു.

വിപണി പ്രവണതകൾ തിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ് സിഎൻഎന്നിന്റെ പ്രധാന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലൊന്ന്. വിവരമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് വ്യാപാരികളും നിക്ഷേപകരും വിപണി പ്രവണതകൾ നിരീക്ഷിക്കേണ്ടതുണ്ട്. സ്റ്റോക്ക് വില ഡാറ്റയുടെ സമയ സീരീസ് വിശകലനം ചെയ്യാനും പാറ്റേണുകളും ട്രെൻഡുകളും തിരിച്ചറിയാനും ട്രേഡിംഗ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയുന്ന വിവരങ്ങൾ നൽകാനും സിഎൻഎന്നുകൾക്ക് കഴിയും

ഹൈ ഫ്രീക്വൻസി ട്രേഡിംഗ്. ഇവിടെ തീരുമാനങ്ങൾ ഒരു സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ എടുക്കണം. വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും കഴിയുന്ന സിഎൻഎന്നുകൾ ഈ മേഖലയിൽ ഒരു പ്രധാന നേട്ടം നൽകുന്നു

കൂടാതെ, സാമ്പത്തിക സുരക്ഷ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സിഎൻഎൻ സഹായിക്കുന്നു. സാമ്പത്തിക തട്ടിപ്പ് ഗുരുതരമായ അപകടമാണ്. സെർജി കോണ് ഡ്രാറ്റെൻകോ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, വഞ്ചനാപരമായ ഇടപാടുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും അതുവഴി അവ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കാനും സിഎൻഎന്നുകൾക്ക് കഴിയും

ടൈം സീരീസിനും ഇടപാടുകൾക്കുമായുള്ള ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ

ആധുനിക യുഗത്തിൽ, സാങ്കേതികവിദ്യ നമ്മുടെ ജീവിതത്തിന്റെ എല്ലാ മേഖലകളിലും നുഴഞ്ഞുകയറുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ മുൻനിരയിൽ വന്നതോടെ സാമ്പത്തിക വിപണികളിൽ രസകരമായ ഒരു മാറ്റം ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്. ഈ എം എൽ സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ, അതുല്യമായ കഴിവുകളുള്ളതായി വേറിട്ടുനിൽക്കുന്ന ഒന്ന് ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് (ആർഎൻഎൻ) ആണ്. ധനകാര്യത്തിൽ പ്രവചന മോഡലിംഗിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇതിന് വളരെയധികം കഴിവുണ്ട്.

– ആർഎൻഎന്നിന്റെ ഹൃദയഭാഗത്ത് ലളിതവും എന്നാൽ ശക്തവുമായ ഒരു ആശയമാണ് – മെമ്മറി. പരമ്പരാഗത ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ പരസ്പരം സ്വതന്ത്രമായി ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, ക്രമമോ ക്രമമോ കണക്കിലെടുക്കാതെ, സെർജി കോൺട്രറ്റെൻകോ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സവിശേഷതകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

ഫിനാൻഷ്യൽ ഇക്വിറ്റി മാർക്കറ്റുകളിൽ ആർഎൻഎന്നുകൾ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. തുടർച്ചയായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അവരുടെ അന്തർലീനമായ കഴിവ് സാമ്പത്തിക ഡാറ്റയുടെ ടൈം സീരീസ് വിശകലനത്തിന് അവരെ നന്നായി അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. സെർജി കോൺട്രറ്റെൻകോ ഈ ഉദാഹരണം നൽകുന്നു: ഓഹരി വില പ്രവചിക്കുമ്പോൾ, ആർഎൻഎന്നിന് മുൻകാല സ്റ്റോക്ക് പ്രകടനം കണക്കിലെടുക്കാനും ട്രെൻഡുകൾ തിരിച്ചറിയാനും കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും കഴിയും.

ചാഞ്ചാട്ടം പലപ്പോഴും വാഴുന്ന ധനകാര്യ വിപണികളിൽ, ആർഎൻഎന്നുകളുടെ പ്രവചന കഴിവുകൾ നിക്ഷേപകർക്കും വിശകലന വിദഗ്ധർക്കും വളരെ ആവശ്യമായ മുൻതൂക്കം നൽകും. ഓഹരി വിലകൾ പ്രവചിക്കുന്നത് മുതൽ വിപണി സൂചികകൾ പ്രവചിക്കുന്നത് വരെ, സാമ്പത്തിക മേഖലയിൽ അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിൽ ആർഎൻഎന്നുകൾക്ക് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കാൻ കഴിയും.

ഇന്ന്, സാങ്കേതിക നവീകരണത്തിന്റെ പ്രഭാവം സാമ്പത്തിക മേഖലയിൽ വ്യക്തമായി ദൃശ്യമാണ്. അടുത്തതായി എന്താണ് പ്രതീക്ഷിക്കേണ്ടത്? ഈ ചോദ്യത്തിനുള്ള ഉത്തരത്തിൽ, അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിന്റെയും സാമ്പത്തിക വ്യവസായത്തിലെ മറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെയും ഭാവി ഓട്ടോമേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പുനരുജ്ജീവനത്തിലേക്ക് അടുക്കുകയാണെന്ന് സെർജി കോണ്ട്രറ്റെൻകോ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഡിജിറ്റൽ അസിസ്റ്റന്റുമാർ പൂർണ്ണമായ തൊഴിൽ വിഭവങ്ങളായി മാറുകയും പരമ്പരാഗത പണ സേവനങ്ങൾ ക്രമേണ ഭൂതകാലത്തിന്റെ ഒരു കാര്യമായി മാറുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കൂടുതൽ വിപുലമായ തലത്തിലേക്ക് നീങ്ങുന്നു.