HomeNetrayAplikasi LLM untuk Investasi: Segudang Potensi dan Risiko 

Aplikasi LLM untuk Investasi: Segudang Potensi dan Risiko 

Published on

Apakah kecerdasan buatan dapat membantu dalam dunia investasi dan pasar modal? Jawabannya adalah iya. Kecerdasan buatan jenis Large Language Model dipercaya dapat membantu investor sekaligus menjadi penasihat dalam berbagai kegiatan dalam pasar modal. Aplikasi LLM untuk investasi dapat dilakukan dengan program populer seperti Gemini, ChatGPT, hingga Claude. Mereka terbukti mampu mengkalkulasikan hingga menjabarkan hitungan seputar pasar modal. 

LLM (Large Language Model) memiliki potensi besar untuk diaplikasikan di pasar modal dan investasi. LLM memiliki kapasitas untuk memahami input yang kompleks dan menghasilkan output yang sesuai spesifikasi atau kebutuhan. Berikut beberapa kemampuan LLM yang dapat dimanfaatkan untuk membantu kegiatan pasar modal.

  1. Analisis Data dan Riset Pasar

LLM dapat memproses dan menganalisis data pasar yang sangat besar dengan cepat dan efisien, termasuk data harga saham, berita keuangan, laporan perusahaan, dan media sosial.

Hal ini memungkinkan LLM untuk mengidentifikasi pola dan tren yang sulit dilihat oleh manusia, sehingga membantu investor membuat keputusan investasi yang lebih tepat. LLM juga dapat digunakan untuk menghasilkan laporan riset pasar yang komprehensif dan akurat, membantu investor memahami kondisi pasar dan prospek investasi di masa depan.

  1. Otomatisasi Pekerjaan Investasi

LLM untuk investasi dilakukan dengan mengotomatisasi pekerjaan yang berulang dan memakan waktu, seperti analisis fundamental dan teknikal, screening saham, dan pembuatan portofolio.

Hal ini memungkinkan investor untuk fokus pada tugas yang lebih strategis, seperti mengembangkan strategi investasi dan mengelola risiko. LLM juga dapat digunakan untuk membangun chatbot yang dapat menjawab pertanyaan investor tentang investasi dan membantu mereka membuat keputusan investasi yang tepat.

llm untuk investasi
Gambar 1. LLM untuk investasi mudahkan pekerjaan Image by Steve Buissinne from Pixabay
  1. Pendeteksian Penipuan dan Kejahatan Pasar Modal

LLM untuk investasi biasanya digunakan untuk mendeteksi aktivitas penipuan dan kejahatan pasar modal dengan menganalisis data pasar dan perilaku investor. LLM dapat mengidentifikasi pola yang tidak biasa dan menandakan aktivitas yang berpotensi ilegal, seperti manipulasi pasar dan insider trading. Hal ini dapat membantu melindungi investor dari kerugian finansial dan menjaga integritas pasar modal.

  1. Pengembangan Produk dan Layanan Investasi Baru

LLM dapat digunakan untuk mengembangkan produk dan layanan investasi baru yang dipersonalisasi untuk kebutuhan investor yang berbeda. Selain itu, LLM untuk investasi dapat membantu investor memilih penanaman modal yang sesuai dengan profil risiko dan tujuan keuangan mereka. LLM juga dapat digunakan untuk membangun platform investasi yang lebih mudah digunakan dan intuitif.

Pengembangan Program LLM untuk Investasi

Beberapa perusahaan global telah mempraktikan kecerdasan buatan atau LLM untuk investasi. Diantaranya adalah AlphaSense, perusahaan perangkat lunak yang mengembangkan platform kecerdasan buatan yang membantu profesional membuat keputusan penting dalam analisis pasar modal. Perusahaan ini telah menangani klien global seperti Kelloggs, Walmart, Unilever, Starbucks, dan lain sebagainya.

Kemudian ada Kensho, perusahaan yang bergerak di bidang teknologi finansial yang berfokus pada analisis pasar keuangan dengan kecerdasan buatan (AI). Kensho dikenal karena mengembangkan sistem pembelajaran mesin canggih yang membantu lembaga keuangan terkemuka dalam menganalisis data keuangan yang besar dan kompleks.

Kailan Shang dalam risetnya “Effective Usage of Large Language Models in Investment with an Example of Asset Allocation Analysis” telah membuktikan bahwa LLM mampu mengkalkulasi alokasi aset. LLM dapat menganalisis seputar pasar modal karena telah dilatih dengan data yang begitu banyak secara berulang-ulang. 

Seperti manusia, LLM dapat menjadi spesialis dengan pembelajaran transfer yang berarti data baru dapat dimasukkan ke dalam model terlatih sebelumnya untuk mempelajari pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan untuk tugas tertentu. Hal ini memungkinkan LLM generalis untuk bergeser menjadi berbagai jenis ahli dengan pelatihan (training) yang spesifik.

Gambar 2. Contoh LLM untuk investasi yakni ChatGPT

LLM spesialisasi jenis ini masih dalam tahap pengembangan awal dan masih banyak potensi yang belum terealisasi. LLM juga dapat bias, tidak akurat, dan mudah dimanipulasi. Penting untuk menggunakan LLM secara bertanggung jawab dan menyadari keterbatasannya dan selalu mempertimbangkan faktor lain sebelum membuat keputusan investasi.

Ada banyak ragam pengembangan LLM sesuai dengan kebutuhan masing-masing. Salah satunya seperti pengembangan kecerdasan buatan untuk sektor ekonomi dan bisnis. Atau pengembangan LLM untuk kebutuhan chatbot spesifik seperti chatbot kesehatan, yang memberi jawaban sesuai dengan konteks. Simak terus artikel Netray untuk memantau perkembangan teknologi kecerdasan buatan dan pengaplikasiannya.

Editor: Ananditya Paradhi

More like this

6 Studi yang Bisa Menggunakan Media Monitoring untuk Riset Akademik

Sebagai sebuah tools analisis, media monitoring dapat digunakan dalam berbagai bidang riset. Meski kerap...

Alasan Media Monitoring Bermanfaat untuk Riset Akademik

Media monitoring memiliki banyak manfaat yang penting, terutama dalam konteks bisnis, organisasi, dan riset....

Visualisasi Data: Memahami Data Besar dengan Mudah dan Menarik

Visualisasi data menjadi hal yang penting dalam proses memahami big data. Beberapa contoh bentuk visualisasi data: histogram, scatter plot, heatmap, line chart, bar chart, maps, network graph, word cloud, geospatioal, dan visualitation.
%d bloggers like this: