Οι Προσωπικοί Οικονομικοί Σύμβουλοι συμβουλεύουν τους πελάτες σχετικά με τα οικονομικά τους σχέδια, χρησιμοποιώντας γνώσεις σχετικά με φορολογικές και επενδυτικές στρατηγικές
, ασφάλειες, συνταξιοδοτικά προγραμματα, κινητά και ακίνητα. Οι υποχρεώσεις του επαγγελματος περιλαμβάνουν την αξιολόγηση των περιουσιακών στοιχειών, των υποχρεώσεων, των ταμειακών ροών, της ασφαλιστικής κάλυψης, του φορολογικού καθεστώτος και των οικονομικών στόχων των πελατών. Μπορεί επίσης να περιλαμβάνει την αγορά και πωληση χρηματοοικονομικών περιουσιακών στοιχειών (ΔΟΕ, 2018).

ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΒΑΣΕΙ ΤΗΣ ΜΕΛΕΤΗΣ ΤΩΝ FREY ΚΑΙ OSBORNE

Χαρακτηριστικά Επαγγελματικής Ομάδας και Σχετικών επαγγελμάτων

Οικονομικοί Επαγγελματίες

Οι Οικονομικοί Επαγγελματίες σχεδιάζουν, αναπτύσσουν, οργανώνουν, διαχειρίζονται, επενδύουν, διευθύνουν και διεξάγουν ποσοτικές αναλύσεις είτε χρηματοοικονομικών λογιστικών συστημάτων είτε κεφαλαίων για ιδιώτες, ιδρύματα και δημόσιους ή ιδιωτικούς οργανισμούς (ΔΟΕ, 2018).

  • Επαγγελματίες διαφήμισης και μάρκετινγκ
  • Λογιστές
  • Οικονομικοί και Επενδυτικοί Σύμβουλοι
  • Οικονομικοί Αναλυτές
  • Κτηματομεσίτης
  • Προσωπικός σύμβουλος σύνταξης
  • Προσωπικός σύμβουλος επενδύσεων

Γενικά Ενημερωτικά Στοιχεία

Τεχνολογίες όπως η Eκμάθηση Μηχανών και η Τεχνητή Νοημοσύνη μεταβάλλουν τον τρόπο λειτουργίας της χρηματοπιστωτικής αγοράς. Συγκεκριμένα, οι προσωπικοί οικονομικοί σύμβουλοι επηρεάζονται από τους συμβούλους ρομπότ. Αυτά τα ρομπότ είναι σε θέση να συλλέγουν και να αναλύουν ένα τεράστιο όγκο οικονομικών πληροφοριών, παρέχοντας πιο αποτελεσματική επενδυτική καθοδήγηση από τους ανθρώπους (Market Watch, 2017). Το ποσοστό αντικατάστασης των εργαζομένων που ανέρχεται στο 50% μπορεί να σχετίζεται με την ανθρώπινη ανάγκη επαφής και συμπάθειας ως βάση για τη δημιουργία σχέσεων εμπιστοσύνης. Ωστόσο, όταν πρόκειται για ανάλυση δεδομένων, τα ρομπότ μπορούν να παρέχουν μια ολοκληρωμένη και αξιόπιστη ανάλυση καθώς εφαρμόζουν πολύ αποδοτικούς αλγόριθμους και είναι σε θέση να επεξεργάζονται ένα μεγάλο αριθμό διαδυκτιακών πληροφοριών της χρηματοπιστωτικής αγοράς (The Australian, 2017).

Η αποτελεσματικότητα που επιτυγχάνεται είναι παρόμοια με τα ρομπότ. Το χαμηλότερο κόστος οφείλεται στο χαμηλότερο κόστος υλικού και ξαρτημάτων (Business Insider, 2017).

Τα ιδρύματα που διαθέτουν αυτές τις πλατφόρμες ρομπότ συμβούλων προσφέρουν χαμηλότερα επιτόκια από ότι ένας σύμβουλος του ανθρώπινου δυναμικού και μπορούν να επιφέρουν το ίδιο επίπεδο απόδοσης της επένδυσής. Η αυτοματοποίηση αυτού του επαγγέλματος μπορεί επίσης να συμβεί με έξυπνα συστήματα που αλληλεπιδρούν με τους επενδυτές ως εικονικοί χρηματοοικονομικοί συμβούλοι, ενδεχομένως χρησιμοποιώντας avatars για μια πιο ελκυστική αλληλεπίδραση. Η αποτελεσματικότητα που επιτυγχάνεται είναι παρόμοια με τα ρομπότ. Το χαμηλότερο κόστος οφείλεται στο χαμηλότερο κόστος υλικού (Business Insider, 2017).

Η εξέχουσα θέση της High Frequency Trading, όπου οι αλγόριθμοι εκτελούν επενδυτικές αποφάσεις αξίας δισεκατομμυρίων δολαρίων, ανεξάρτητα από τους ανθρώπους που ασχολούνται με τη δοκιμή της αγοράς (human traders test the market), επενδύουν με δική τους συμφωνία σε δευτερεύουσες συναλλαγές που δείχνουν την ωριμότητα της τεχνολογίας και την εξέλιξη του μαζικού συναλλάγματος, (Forex Foreign Exchange), πλατφορμών λογισμικού εμπορίας που είναι αρκετά απλουστευμένες ώστε να μπορούν να χρησιμοποιηθούν από κινητές συσκευές βασίζμένες σε στιγμιαίες αναλύσεις δεδομένων αγοράς και αυτοματοποιημένες προτάσεις στρατηγικής. Αυτοί αποτελούν λίγους από τους τρόπους με τους οποίους η χρηματοπιστωτική βιομηχανία έχει αποκτήσει μαζική διείσδυση (Flanagan, 2013).

Το πεδίο εφαρμογής της μηχανικής μάθησης είναι σχεδόν πλήρες, από τη διαχείριση χαρτοφυλακίων μαζικής αγοράς και τις αυτόματες πρακτικές επενδύσεων χωρίς τον ενδιάμεσο οικονομικό διαχειρηστή, σε αλγοριθμική διαπραγμάτευση (μαθηματικά μοντέλα που ανταποκρίνονται αυτόματα στις αλλαγές της αγοράς), στην ανίχνευση απάτης (σταθερή παρακολούθηση δεδομένων και ανίχνευση ανωμαλιών) και σε δανεισμό / ασφαλιστική αναδοχή (με  βάση εύκολες και συνεχείς αναλύσεις δεδομένων εκατομμυρίων ατόμων με πολλαπλές τάσεις δεδομένων όπως η ηλικία, οι θέσεις εργασίας, ο πιστωτικός κίνδυνος, τα δημογραφικά στοιχεία κ.λ.π.) (Faggella, 2018).

Παραδείγματα Περιπτώσεων