வால் ஸ்ட்ரீட்: செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் போர் மற்றும் புவிசார் அரசியல் அபாயங்களை கணிக்கும் புதிய முறை!

பெரிய நிதி நிறுவனங்கள் இப்போது போர் மற்றும் புவிசார் அரசியல் அபாயங்களைக் கணிக்கவும், அதன் தாக்கத்தை மதிப்பிடவும் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) தொழில்நுட்பத்தை பயன்படுத்துகின்றன. இது இயற்கை பேரிடர்களை கணிக்க பயன்படுத்தப்பட்ட ஒரு முறையாகும். புவிசார் அரசியல் மோதல்கள் பொருளாதாரத்தில் நிச்சயமற்ற தன்மையை உருவாக்கும் நிலையில், நிறுவனங்கள் AI-இயங்கும் மாடல்களை நோக்கி நகர்கின்றன.

என்ன நடந்தது?

முக்கிய வங்கிகள் மற்றும் முதலீட்டு நிறுவனங்கள் உட்பட உலகளாவிய நிதி நிறுவனங்கள், போர் மற்றும் புவிசார் அரசியல் ஸ்திரமற்ற தன்மையின் அபாயங்களை மதிப்பிடும் விதத்தை மாற்றியமைத்து வருகின்றன. முன்பு, நிதி மாதிரிகள் கடந்தகால மோதல்களின் தரவுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டிருந்தன. ஆனால் இப்போது, காப்பீட்டு நிறுவனங்கள் சூறாவளி, பூகம்பம் போன்ற இயற்கை பேரிடர்களை கணிக்க பயன்படுத்தும் 'பேரழிவு மாதிரி' (catastrophe modeling) நுட்பத்தை நோக்கி நகர்கின்றன. இந்த புதிய AI மற்றும் மெஷின் லேர்னிங் (Machine Learning) மாடல்கள், சாத்தியமான மோதல் மண்டலங்கள் மற்றும் இராணுவ தாக்குதல்களின் நிகழ்தகவை கணிக்கின்றன. இதன் மூலம் முதலீட்டாளர்களும் காப்பீட்டாளர்களும் தங்கள் அபாயங்களை சிறப்பாக மதிப்பிட முடியும்.

வரலாற்றிலிருந்து கணிப்பிற்கு நகர்வு

Verisk Maplecroft மற்றும் RAND Corporation போன்ற நிறுவனங்களில் உள்ள நிபுணர்கள், வரலாற்று முறைகளை மட்டும் நம்பியிருப்பதை விட்டு விலகி, கருவிகளை உருவாக்கி வருகின்றனர். இந்த புதிய அமைப்புகள் சமூக, பொருளாதார மற்றும் அரசியல் உள்ளீடுகள் உட்பட பரந்த அளவிலான தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, எதிர்கால கணிப்புகளை உருவாக்குகின்றன. உதாரணமாக, சில மாடல்கள் இப்போது ஆட்சி ஸ்திரமின்மை அல்லது பிராந்திய பதட்டங்கள் அதிகரிப்பது போன்ற குறிப்பிட்ட புவிசார் அரசியல் நிகழ்வுகளுக்கு நிகழ்தகவு சதவீதங்களை ஒதுக்குகின்றன. இது ஒரு எதிர்வினை மனப்பான்மையிலிருந்து ஒரு முன்கூட்டிய மனப்பான்மைக்கு மாறும் ஒரு அணுகுமுறையாகும், அங்கு நிறுவனங்கள் தடைகள் ஏற்படுவதற்கு முன்பே அவற்றை எதிர்பார்க்க முயற்சிக்கின்றன.

முதலீட்டாளர்களுக்கு இது ஏன் முக்கியம்?

முதலீட்டாளர்களுக்கு, இந்த மாடல்கள் உலகளாவிய சொத்து விலைகள் மற்றும் விநியோகச் சங்கிலிகளை எவ்வாறு பாதிக்கின்றன என்பது முக்கிய கவலையாக உள்ளது. ரிஸ்க் மாடல்கள் மிகவும் நுட்பமாகும்போது, அவை ஹார்முஸ் ஜலசந்தி போன்ற முக்கிய கப்பல் வழித்தடங்களுக்கான கடல்சார் போர் அபாயக் காப்பீட்டிற்கு (marine war risk insurance) வசூலிக்கப்படும் பிரீமியங்களை நேரடியாக பாதிக்கின்றன. காப்பீட்டாளர்கள் இந்த பிரீமியங்களை உயர்த்தும்போது, உலகளவில் பொருட்களை கொண்டு செல்வதற்கான செலவு அதிகரிக்கிறது. இது சர்வதேச வர்த்தகத்திற்கு ஒரு கூடுதல் செலவை சேர்க்கிறது, எரிசக்தி விலைகள் முதல் இறக்குமதி செய்யப்பட்ட மூலப்பொருட்களின் கிடைக்கும் தன்மை வரை அனைத்தையும் பாதிக்கிறது. இந்த மாடல்களைப் புரிந்துகொள்வது, காப்பீடு அல்லது தளவாட செலவுகள் அதிகரிப்பதால் எந்தத் துறைகள் அல்லது நிறுவனங்கள் லாப அழுத்தத்தை எதிர்கொள்ளக்கூடும் என்பதைக் கண்டறிய உதவுகிறது.

இந்திய சூழல்

இந்த போக்கு குறிப்பாக இந்திய பொருளாதாரத்திற்கு முக்கியமானது, ஏனெனில் இந்தியா கச்சா எண்ணெய் மற்றும் பிற பொருட்களை கணிசமாக இறக்குமதி செய்கிறது. இந்தியாவின் எரிசக்தி விநியோகத்தில் பெரும்பகுதி, புவிசார் அரசியல் பதற்றம் கடல்சார் போர் அபாயக் காப்பீட்டு பிரீமியங்களில் உடனடி உயர்வுக்கு வழிவகுக்கும் கடல்வழி தடைகளைக் கடந்து செல்கிறது. டேங்கர்கள் மற்றும் சரக்குக் கப்பல்களுக்கான அதிக காப்பீட்டுச் செலவுகள், இந்திய எண்ணெய் சுத்திகரிப்பு நிறுவனங்கள் மற்றும் லாஜிஸ்டிக்ஸ் நிறுவனங்களுக்கு அதிக இறக்குமதி செலவுகளாக மாறுகின்றன. உலகளாவிய நிதி நிறுவனங்கள் இந்த ரிஸ்க் கருவிகளை மேம்படுத்தும்போது, நிலையற்ற பிராந்தியங்களில் செயல்படும் அல்லது கையாளும் இந்திய வணிகங்களுக்கான மூலதனச் செலவு மற்றும் வர்த்தக நிதியளிப்பு ஆகியவற்றில் அவற்றின் உள் மதிப்பீடுகள் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தக்கூடும்.

என்ன தவறு நடக்கலாம்?

AI மற்றும் மெஷின் லேர்னிங் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைச் செயலாக்க முடியும் என்றாலும், புவிசார் அரசியல் நிகழ்வுகளைக் கணிப்பது மிகவும் கடினம், ஏனெனில் அவை மனித முடிவெடுப்பதை உள்ளடக்குகின்றன, இது எப்போதும் தர்க்கரீதியான வடிவங்களைப் பின்பற்றுவதில்லை. இந்த மாடல்கள் தவறான சமிக்ஞைகளை உருவாக்கக்கூடும் என்ற ஆபத்து உள்ளது - ஒன்று அபாயத்தை அதிகமாக மதிப்பிடுவது (தேவையற்ற பீதி அல்லது அதிக செலவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்) அல்லது அதைக் குறைத்து மதிப்பிடுவது. மேலும், இந்த மாடல்களில் உள்ளிடப்படும் தரவு தவறானதாகவோ அல்லது முழுமையற்றதாகவோ இருந்தால், வெளியீடு தவறாக வழிநடத்தும். இந்த கணிப்பு கருவிகள் இன்னும் உருவாகி வருகின்றன என்பதையும், அவை எதிர்கால நிகழ்வுகளின் சரியான கணிப்பாளர்கள் அல்ல என்பதையும் முதலீட்டாளர்கள் அறிந்திருக்க வேண்டும்.

முதலீட்டாளர்கள் என்ன கண்காணிக்க வேண்டும்?

முன்னோக்கிச் செல்லும்போது, முதலீட்டாளர்கள் இந்த புதிய கணிப்பு மாதிரிகளுக்கு பதிலளிக்கும் விதமாக காப்பீட்டு வழங்குநர்கள் தங்கள் பிரீமியங்களை எவ்வாறு சரிசெய்கிறார்கள் என்பதைக் கண்காணிக்கலாம். முக்கிய வர்த்தக வழிகளுக்கான காப்பீட்டுச் செலவுகளில் குறிப்பிடத்தக்க அதிகரிப்பு, பரந்த விநியோகச் சங்கிலி இடையூறுகளைக் குறிக்கலாம். கூடுதலாக, கப்பல், எண்ணெய் மற்றும் உற்பத்தித் துறைகளில் உள்ள நிறுவனங்கள், புவிசார் அரசியல் வெளிப்பாட்டை அவர்கள் எவ்வாறு நிர்வகிக்கிறார்கள் என்பது குறித்து தங்கள் நிதி அறிக்கைகளில் புதுப்பிப்புகளை வழங்கக்கூடும். இந்த நிறுவனங்களின் வளர்ந்து வரும் தளவாட செலவுகள் மற்றும் காப்பீட்டு மேல்நிலைச் செலவுகள் குறித்த கருத்துக்களைக் கண்காணிப்பது, லாப வரம்புகளில் சாத்தியமான தாக்கங்களை மதிப்பிடுவதற்கு முக்கியமானது.