Των Αντώνη Μπαλλή, επίκουρου καθηγητή Χρηματοοικονομικής Τεχνολογίας, Aston Business School, Aston University, UK, Χρήστου Καλλανδράνη, επίκουρου καθηγητή Χρηματοδοτικής των Επιχειρήσεων, Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής, Πανεπιστήμιο Δυτικής Αττικής, Δημήτρη Αναστασίου, επίκουρου καθηγητή Χρηματοδοτικής Διοίκησης, Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων, Οικονομικό Πανεπιστήμιο Αθηνών
Η ΑΝΑΠΤΥΞΗ της τεχνητής νοημοσύνης (AI) φέρνει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο αλληλοεπιδρούμε με χρηματοοικονομικές πληροφορίες και εκπαιδευτικά εργαλεία.
Συστήματα όπως το ChatGPT είναι αξιοσημείωτα για την ικανότητά τους να επεξεργάζονται και να παράγουν κείμενα που μοιάζουν με ανθρώπινα, παρέχοντας γνώσεις για διάφορα θέματα, συμπεριλαμβανομένων των χρηματοοικονομικών και της οικονομίας.
Ωστόσο, οι περιορισμοί της τεχνητής νοημοσύνης στην ερμηνεία υποκειμενικών εμπειριών μπορούν να συγκριθούν με το φιλοσοφικό επιχείρημα της γνώσης, γνωστό ως «What Mary didn’t know».
ΣΕ ΑΥΤΟ το φιλοσοφικό πείραμα, που πρότεινε αρχικά ο Frank Jackson, η Μαίρη, μια νευροεπιστήμονας, γνωρίζει τα πάντα για την επιστήμη των χρωμάτων, αλλά έχει ζήσει όλη της τη ζωή σε ένα ασπρόμαυρο δωμάτιο.
Το ερώτημα είναι αν θα μάθει κάτι νέο όταν θα βιώσει τα χρώματα για πρώτη φορά. Η αναλογία αυτή δείχνει τη διαφορά μεταξύ θεωρητικής γνώσης και βιωματικής εμπειρίας – κάτι που είναι κρίσιμο να εξεταστεί στη χρηματοοικονομική παιδεία.
Μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να παρέχει το βάθος κατανόησης που απαιτείται για να κατανοήσουν οι χρήστες πολύπλοκες χρηματοοικονομικές έννοιες μέσω δεδομένων και εξηγήσεων ή είναι η πραγματική εμπειρία αναντικατάστατη;
ΌΠΩΣ ΑΚΡΙΒΩΣ η Μαίρη αποκτά νέα γνώση βιώνοντας τα χρώματα, οι άνθρωποι μπορεί να κατανοήσουν πλήρως τις χρηματοοικονομικές έννοιες μόνο μέσω προσωπικών χρηματοοικονομικών εμπειριών.
Η τεχνητή νοημοσύνη, παρότι μπορεί να επεξεργαστεί τεράστια ποσά χρηματοοικονομικών δεδομένων, στερείται των συναισθηματικών και εμπειρικών στοιχείων που συνοδεύουν τη λήψη χρηματοοικονομικών αποφάσεων.
Μπορεί να αναλύει τάσεις, να προβλέπει κινήσεις αγορών και να παρέχει συμβουλές, αλλά δεν «βιώνει» το άγχος των επενδυτικών κινδύνων ή την ικανοποίηση της οικονομικής σταθερότητας.
ΩΣΤΟΣΟ, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στη γεφύρωση αυτού του χάσματος, προσφέροντας εργαλεία που καθιστούν πιο προσβάσιμη τη χρηματοοικονομική παιδεία.
Για παράδειγμα, οι πλατφόρμες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να προσομοιώνουν χρηματοοικονομικές αποφάσεις, προσφέροντας στους μαθητές ένα ασφαλές περιβάλλον για να εξερευνήσουν πολύπλοκα χρηματοοικονομικά σενάρια.
Αυτές οι πλατφόρμες επιτρέπουν στους μαθητές να πειραματιστούν με στρατηγικές επενδύσεων, προσωπικούς προϋπολογισμούς και διαχείριση κινδύνων, λαμβάνοντας ταυτόχρονα ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο.
ΤΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ τεχνητής νοημοσύνης είναι πλέον στην πρώτη γραμμή της προσωποποιημένης χρηματοοικονομικής εκπαίδευσης.
Μέσα από προσαρμοστικές πλατφόρμες μάθησης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει την τρέχουσα κατανόηση των μαθητών και να προσαρμόσει τα μαθήματα ανάλογα.
Για παράδειγμα, αν ένας μαθητής δυσκολεύεται να κατανοήσει τον σύνθετο τόκο ή τη δυναμική των πιστώσεων, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρέχει στοχευμένες ασκήσεις και εξηγήσεις για να ενισχύσει την κατανόησή του.
ΑΥΤΑ ΤΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ μπορούν επίσης να παρακολουθούν την πρόοδο του μαθητή με την πάροδο του χρόνου, εντοπίζοντας κενά γνώσης και προσαρμόζοντας το πρόγραμμα σπουδών για να διασφαλίσουν την ολοκληρωμένη κατανόηση των θεμελιωδών χρηματοοικονομικών αρχών.
Αυτή η προσωποποιημένη προσέγγιση επιτρέπει στους μαθητές να αποκτούν χρηματοοικονομική παιδεία με τον δικό τους ρυθμό, αυξάνοντας την αυτοπεποίθησή τους στη διαχείριση προσωπικών και επαγγελματικών χρηματοοικονομικών θεμάτων.
ΣΤΟ ΕΥΡΥΤΕΡΟ πλαίσιο της εκπαίδευσης, ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στην προώθηση της χρηματοοικονομικής παιδείας είναι καθοριστικός.
Τα πανεπιστήμια και οι εκπαιδευτικές πλατφόρμες αρχίζουν να εκμεταλλεύονται τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης για να υποστηρίξουν τους εκπαιδευτικούς στην παροχή αποτελεσματικής χρηματοοικονομικής εκπαίδευσης.
Με την αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης, οι εκπαιδευτικοί μπορούν να έχουν πρόσβαση σε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο σχετικά με τις επιδόσεις των μαθητών, επιτρέποντάς τους να παρέχουν εξατομικευμένες συμβουλές για τη λήψη χρηματοοικονομικών αποφάσεων, βελτιώνοντας τη συνολική μαθησιακή εμπειρία.
ΕΠΙΠΛΕΟΝ, τα προγράμματα χρηματοοικονομικής παιδείας που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να προσφέρουν σενάρια του πραγματικού κόσμου σε ένα ελεγχόμενο, προσομοιωμένο περιβάλλον, προετοιμάζοντας τους μαθητές για την οικονομική ανεξαρτησία και την επαγγελματική ετοιμότητα.
Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να καθοδηγήσουν τους μαθητές στη λήψη ενημερωμένων αποφάσεων σχετικά με δάνεια, επενδύσεις και αποταμιεύσεις, που είναι απαραίτητες δεξιότητες στον πολύπλοκο οικονομικό κόσμο του σήμερα.
Η ΤΕΧΝΗΤΗ νοημοσύνη δεν ωφελεί μόνο τους μαθητές, αποτελεί επίσης πολύτιμο εργαλείο για τους εκπαιδευτικούς.
Με την ανάλυση των δεδομένων των μαθητών, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους εκπαιδευτικούς να σχεδιάσουν πιο αποτελεσματικά μαθήματα που να καλύπτουν τις διάφορες ανάγκες μάθησης.
Στον τομέα της χρηματοοικονομικής εκπαίδευσης, αυτό σημαίνει ότι οι εκπαιδευτικοί μπορούν να προσφέρουν ένα πιο διαδραστικό και ελκυστικό πρόγραμμα σπουδών, που ξεπερνά τις παραδοσιακές μεθόδους διδασκαλίας των οικονομικών.
Με τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, οι εκπαιδευτικοί μπορούν να προωθήσουν την κριτική σκέψη, την επίλυση προβλημάτων και τις δεξιότητες λήψης αποφάσεων, διασφαλίζοντας ότι οι μαθητές είναι έτοιμοι για τις οικονομικές προκλήσεις που θα αντιμετωπίσουν.
