UOT 33
DOI: https://doi.org/10.30546/3006-0346.2025.2.86.283

Çingiz Məmmədli
Azərbaycan Dövlət İqtisad Universitetinin
Beynəlxalq Magistratura və Doktorantura Mərkəzi fakültəsinin “Maliyyə menecmenti” ixtisaslaşması üzrə magistrantı
E-mail: [email protected]

Xülasə
Süni intellektin (AI) investisiya portfelinin optimallaşdırılmasında, risklərin minimallaşdırılmasında və investisiya strategiyalarının təkmilləşdirilmiş qərar qəbulunda effektivliyi son illərdə maliyyə bazarlarında diqqət çəkən məsələlərdən birinə çevrilib. AI-nin tətbiqi sayəsində investorlar bazar məlumatlarını daha sürətli təhlil edərək daha dəqiq və effektiv qərarlar qəbul edə bilirlər. Bu texnologiya, xüsusilə FNN (Feeding Neural Networks) və LSTM (Long Short-Term Memory) şəbəkələri kimi modellər vasitəsilə bazar dalğalanmalarına qarşı dayanıqlı portfellər yaratmağa və maliyyə risklərini daha dəqiq qiymətləndirməyə imkan verir. Süni intellektin tətbiqi yalnız texniki cəhətdən üstünlüklər yaratmır, həmçinin investorların davranışlarını və bazar dinamikalarını daha dərindən anlamağa şərait yaradır.
Süni intellektin əsas üstünlüklərindən biri böyük həcmli məlumatların real vaxt rejimində təhlil edilərək qərar qəbul etməyə uyğun şəkildə modelləşdirilməsidir. Ənənəvi investisiya strategiyalarında təhlil prosesləri əsasən fundamental və texniki analiz üsullarına əsaslanır. Lakin AI modelləri investisiya mühitində daha çevik yanaşma tətbiq edərək tarixi məlumatları təhlil etməklə gələcək bazar trendlərini proqnozlaşdırır. Bu isə investisiya qərarlarının daha dəqiq və məqsədyönlü olmasına imkan verir. AI modelləri müxtəlif bazar indikatorlarını, iqtisadi göstəriciləri və investor davranışlarını birləşdirərək daha dayanıqlı və səmərəli portfellərin qurulmasını təmin edir.
Bundan əlavə, süni intellekt risklərin idarə olunması sahəsində də mühüm rol oynayır. İnvestisiya qərarlarının əsas çətinliklərindən biri bazar dəyişkənliyini və potensial itkiləri öncədən qiymətləndirməkdir. AI-nin tətbiqi ilə risk modelləri daha inkişaf etmiş şəkildə işləyir, çünki maşın öyrənməsi alqoritmləri tarixi və real vaxt məlumatlarını təhlil edərək mümkün risk ssenarilərini modelləşdirir. LSTM və FNN kimi texnologiyalar bazar dəyişikliklərini öncədən müəyyən edərək investorların gözlənilməz hadisələrə hazırlıqlı olmasına kömək edir.
Lakin AI-nin investisiya idarəçiliyində istifadəsi yalnız texniki və maliyyə baxımından deyil, etik və hüquqi aspektlərdən də qiymətləndirilməlidir. Süni intellektlə idarə olunan sistemlərin qərarlarının şəffaflığı və izaholunma qabiliyyəti əsas müzakirə mövzularından biridir. AI-nin qərar qəbuletmə prosesi bəzən qara qutu (black box) effekti yarada bilər, yəni qərarların necə formalaşdığı tam izah edilə bilməz. Bu isə investisiya sahəsində etimad məsələsini gündəmə gətirir. Bundan əlavə, maliyyə bazarlarının tənzimləyici orqanları AI-nin istifadəsi ilə bağlı qanunvericilik normalarını nəzərdən keçirmək məcburiyyətində qalırlar, çünki AI-nin səhv qərarları böyük maliyyə itkilərinə və bazar sabitliyinin pozulmasına səbəb ola bilər.
Gələcək perspektivlər baxımından süni intellektin investisiya idarəçiliyindəki rolu daha da genişlənəcək. AI-nin inkişafı ilə maliyyə bazarlarının şəffaflığı və effektivliyi artacaq, investorlar üçün daha dayanıqlı və optimallaşdırılmış portfellər qurmaq mümkün olacaq. Süni intellektin tətbiqi yalnız risklərin azaldılmasına deyil, həm də bazar iştirakçılarının qərar qəbul etmə proseslərinin təkmilləşdirilməsinə xidmət edəcək. Bununla yanaşı, AI-nin etik və hüquqi aspektləri daha dərindən tədqiq olunaraq investisiya sahəsində məsuliyyətli və şəffaf yanaşmaların təmin olunması üçün yeni tənzimləyici çərçivələr yaradıla bilər. Bu isə süni intellektin investisiya sektorunda uğurlu və etibarlı şəkildə tətbiqinə zəmin yaradacaq.

Açar sözlər: Süni intellekt, investisiya portfeli idarəetməsi, FNN, LSTM, proqnozlaşdırma, investisiya strategiyaları, maliyyə texnologiyaları

EFFECTIVENESS OF ARTIFICIAL
INTELLIGENCE IN INVESTMENT
PORTFOLIO MANAGEMENT
SUMMARY
In recent years, the effectiveness of artificial intelligence (AI) in optimizing investment portfolios, minimizing risks, and enhancing investment strategies for improved decision-making has become a key focus in financial markets. Through AI applications, investors can analyze market data more rapidly and make more precise and efficient decisions. This technology, particularly with models such as Feeding Neural Networks (FNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks, enables the creation of resilient portfolios against market fluctuations and allows for more accurate financial risk assessment. The application of AI not only provides technical advantages but also helps investors better understand market dynamics and behavior.
One of the main advantages of AI is its ability to analyze vast amounts of data in real-time and model decisions accordingly. Traditional investment strategies primarily rely on fundamental and technical analysis methods. However, AI models offer a more flexible approach by analyzing historical data to predict future market trends. This enables investment decisions to be more precise and goal-oriented. AI models integrate various market indicators, economic metrics, and investor behaviors to establish more stable and efficient portfolios.
Additionally, AI plays a crucial role in risk management. One of the primary challenges in investment decision-making is assessing market volatility and potential losses in advance. With AI implementation, risk models become more advanced, as machine learning algorithms analyze historical and real-time data to model potential risk scenarios. Technologies such as LSTM and FNN help identify market changes in advance, allowing investors to be better prepared for unexpected events.
However, the use of AI in investment management should not only be evaluated from a technical and financial perspective but also from ethical and legal aspects. One of the main concerns regarding AI-driven systems is the transparency and explainability of their decisions. AI decision-making processes can sometimes create a "black box" effect, meaning that the rationale behind decisions may not be fully explainable. This raises trust issues in the investment sector. Furthermore, financial market regulators must reassess legal frameworks concerning AI applications, as erroneous AI-driven decisions can lead to significant financial losses and market instability.
From a future perspective, the role of AI in investment management is expected to expand further. As AI continues to evolve, financial markets will become more transparent and efficient, enabling investors to build more resilient and optimized portfolios. The application of AI will not only contribute to risk reduction but also improve decision-making processes for market participants. At the same time, the ethical and legal aspects of AI will need to be studied in greater depth, leading to the development of new regulatory frameworks that ensure responsible and transparent AI use in the investment sector. This will create a foundation for the successful and reliable implementation of AI in investment management.

Keywords: Artificial intelligence, investment portfolio management, FNN, LSTM, forecasting, investment strategies, financial technologies.

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УПРАВЛЕНИИ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ПОРТФЕЛЕМ
РЕЗЮМЕ
В последние годы эффективность искусственного интеллекта (ИИ) в оптимизации инвестиционных портфелей, минимизации рисков и совершенствовании инвестиционных стратегий для улучшения процесса принятия решений стала одной из ключевых тем на финансовых рынках. Применение ИИ позволяет инвесторам быстрее анализировать рыночные данные и принимать более точные и эффективные решения. Эта технология, в частности модели, такие как Feeding Neural Networks (FNN) и Long Short-Term Memory (LSTM), способствует созданию устойчивых к рыночным колебаниям портфелей и более точной оценке финансовых рисков. Использование ИИ обеспечивает не только технические преимущества, но и помогает инвесторам глубже понимать рыночную динамику и поведение участников.
Одним из главных преимуществ ИИ является способность анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени и моделировать решения в соответствии с этим анализом. Традиционные инвестиционные стратегии в основном основываются на фундаментальном и техническом анализе. Однако модели ИИ предлагают более гибкий подход, анализируя исторические данные для прогнозирования будущих рыночных тенденций. Это позволяет делать инвестиционные решения более точными и целенаправленными. Модели ИИ объединяют различные рыночные индикаторы, экономические показатели и поведенческие аспекты инвесторов, что способствует созданию более устойчивых и эффективных портфелей.
Кроме того, ИИ играет важную роль в управлении рисками. Одной из главных сложностей при принятии инвестиционных решений является прогнозирование рыночной волатильности и возможных потерь. Применение ИИ позволяет использовать более развитые модели управления рисками, поскольку алгоритмы машинного обучения анализируют исторические и актуальные данные для моделирования возможных сценариев рисков. Технологии, такие как LSTM и FNN, помогают заранее выявлять рыночные изменения, что позволяет инвесторам быть более подготовленными к неожиданным событиям.
Однако использование ИИ в управлении инвестициями следует рассматривать не только с технической и финансовой, но и с этической и правовой точек зрения. Одной из ключевых проблем ИИ-систем является прозрачность и объяснимость принимаемых ими решений. В некоторых случаях процесс принятия решений искусственным интеллектом может создавать эффект «черного ящика» (black box), когда невозможно полностью объяснить, каким образом было принято то или иное решение. Это поднимает вопрос доверия к ИИ в инвестиционной сфере. Более того, регулирующие органы финансовых рынков вынуждены пересматривать законодательные нормы, связанные с использованием ИИ, поскольку ошибочные решения, принятые искусственным интеллектом, могут привести к значительным финансовым потерям и дестабилизации рынка.
С точки зрения будущего, роль ИИ в управлении инвестициями будет только расширяться. По мере развития технологий финансовые рынки станут более прозрачными и эффективными, что позволит инвесторам создавать более устойчивые и оптимизированные портфели. Применение ИИ будет способствовать не только снижению рисков, но и совершенствованию процессов принятия решений рыночными участниками. В то же время необходимо углубленно изучать этические и правовые аспекты применения ИИ, что приведет к разработке новых нормативных рамок, обеспечивающих ответственный и прозрачный подход к использованию искусственного интеллекта в инвестиционной сфере. Это создаст прочную основу для успешного и надежного применения ИИ в управлении инвестициями.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, управление инвестиционным портфелем, FNN, LSTM, прогнозирование, инвестиционные стратегии, финансовые технологии.