قام علماء من جامعة شمال القوقاز الفيدرالية بتطوير نظام ذكاء اصطناعي للتنبؤ بمستوى التضخم المالي اعتمادا على تحليل الأخبار المالية، المشروع بقيادة دكتور الفيزياء والرياضيات ميخائيل بابينكو، يهدف إلى تعزيز قدرة المؤسسات المالية على اتخاذ قرارات مبنية على بيانات دقيقة وتحليل متقدم.

آلية عمل النظام الذكي

تم تصميم النظام بناءً على شبكة عصبية تقوم بتحليل البيانات الإخبارية المالية للتنبؤ بمستوى التضخم المالي لمدة تتراوح بين شهر واحد إلى سنة كاملة. يتضمن النظام ثلاثة أنواع من التنبؤات:

تنبؤ قصير الأجل: يغطي مدة شهر.

تنبؤ متوسط الأجل: يمتد لثلاثة أشهر.

تنبؤ طويل الأجل: يغطي سنة كاملة.

جمع وتصنيف البيانات

لضمان دقة التنبؤات، قام العلماء بجمع البيانات الإخبارية باستخدام برامج نصية لجمع المقالات آليًا، ثم تصنيفها يدويًا وفقًا لمعايير رئيسية محددة. هذا الأسلوب ساعد في إنشاء مجموعة بيانات متوازنة وتجنب التحيز في النموذج.

أظهر النظام فعالية كبيرة في تحليل الأخبار المالية، حيث حقق نسبة دقة في التصنيف تصل إلى 93%.

فوائد اقتصادية ملموسة

يشير البروفيسور ميخائيل بابينكو إلى أن المشروع أظهر الإمكانات الكبيرة لاستخدام تقنيات التعلم الآلي في التحليل الاقتصادي. وأضاف أن النظام لن يتوقف عند هذا الحد، حيث يخطط الفريق لتحديث البيانات بانتظام واستخدام تراكيب بيانات أكثر تعقيدا في المستقبل.

تطبيقات النظام

هذا النظام قد يكون ذا فائدة كبيرة لعدد من الجهات، منها:

رجال الأعمال: لتوقع التحركات المالية واتخاذ قرارات استثمارية مدروسة.

المؤسسات المالية: لتعزيز قدرتها على التنبؤ بالتغيرات الاقتصادية والتكيف معها.

البنوك المركزية: لدعم سياساتها النقدية بناءً على تنبؤات دقيقة.

رؤية مستقبلية واعدة

يشكل هذا المشروع علامة فارقة في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الاقتصادية. كما أن تطوير هذا النوع من الأنظمة يعكس التوجه المتزايد نحو دمج التكنولوجيا المتقدمة في العمليات الاقتصادية، مما يعزز من كفاءة التنبؤات المالية ويُحسّن من اتخاذ القرارات على كافة المستويات.