مدیریت مالی هوشمند

مدیریت مالی هوشمند

پارادوکس هوشمندی مالی: چرا افزایش قدرت پیش‌بینی الزاماً به تصمیم‌گیری مالی بهتر نمی‌انجامد؟

سخن سردبیر

نویسنده
عزت اله عباسیان
استاد ، گروه مهندسی مالی، دانشکده حسابداری و علوم مالی، دانشکدگان مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
10.22054/jocl.2025.8563.21001
چکیده
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین توان سازمان‌ها را در پردازش حجم گسترده‌ای از داده‌های مالی و برآورد دقیق‌تر فروش، جریان‌های نقدی، ریسک اعتباری و نوسان بازار افزایش داده‌اند. با این حال، بهبود دقت پیش‌بینی به‌خودی‌خود تضمین‌کننده بهبود تصمیم‌گیری نیست. این سرمقاله با رویکردی تحلیلی، شکاف میان پیش‌بینی و تصمیم را بررسی می‌کند و نشان می‌دهد که اهداف سازمانی، هزینه نامتقارن خطاها، ناپایداری شرایط بازار، شیوه‌ای که مدیران توصیه‌های الگوریتمی را به کار می‌گیرند و کیفیت نظارت انسانی در تعیین پیامد نهایی نقشی تعیین‌کننده دارند. سپس چارچوبی مفهومی برای ارزیابی سامانه‌های مالی هوشمند پیشنهاد می‌شود که دقت پیش‌بینی را در کنار پیامدهای مالی تحقق‌یافته، پایداری در شرایط نامطلوب، شفافیت و اثر تصمیم بر ذی‌نفعان می‌سنجد. جدول و شکل ارائه‌شده جمع‌بندی مفهومی استدلال‌اند و داده‌ای تجربی گزارش نمی‌کنند. استدلال محوری این است که فناوری تنها هنگامی ارزش پایدار می‌آفریند که پیش‌بینی را به تصمیمی سنجیده، توضیح‌پذیر و قابل بازبینی پیوند دهد.
کلیدواژه‌ها
مدیریت مالی هوشمند
پیش‌بینی مالی
تصمیم‌گیری
هوش مصنوعی
ریسک مدل
توضیح‌پذیری

عنوان مقاله English

The Financial Intelligence Paradox: Why Greater Predictive Power Does Not Necessarily Lead to Better Financial Decisions?

نویسنده English

Ezatollah Abbasian
Professor, Department of Financial Engineering, Faculty of Accounting and Financial Sciences, College of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده English

Artificial intelligence and machine learning have expanded organizations’ capacity to process large volumes of financial data and to generate increasingly accurate forecasts of sales, cash flows, credit risk, and market volatility. Yet improved predictive accuracy does not, in itself, guarantee better decisions. This editorial examines the gap between prediction and action, arguing that organizational objectives, the asymmetric costs of errors, shifting market conditions, the ways in which managers use algorithmic advice, and the quality of human oversight jointly shape realized outcomes. It then proposes a conceptual framework for evaluating intelligent financial systems that considers predictive accuracy alongside realized economic outcomes, robustness under adverse conditions, transparency, and consequences for stakeholders. The accompanying table and figure synthesize the argument conceptually and do not report new empirical data. The central claim is that technology creates durable value only when forecasts are linked to decisions that are well judged, explainable, and open to review.

کلیدواژه‌ها English

intelligent financial management
financial forecasting
decision-making
artificial intelligence
model risk
explainable AI
 
Hasan, U. M. M., & Shreevamshi, N. (2025). AI-powered predictive analytics for financial forecasting and strategic insight. International Journal of Research and Innovation in Applied Science, 10(6), 532–555. https://doi.org/10.51584/IJRIAS.2025.10060039
Khan, F. S., Mazhar, S. S., Mazhar, K., et al. (2025). Model-agnostic explainable artificial intelligence methods in finance: A systematic review, recent developments, limitations, challenges and future directions. Artificial Intelligence Review, 58, Article 232. https://doi.org/10.1007/s10462-025-11215-9
OECD. (2025). Governing with artificial intelligence: The state of play and way forward in core government functions. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/795de142-en
Skaftadóttir, H. K. (2025). Editorial: Applications of AI and machine learning in finance and economics. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, Article 1715929. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1715929
Staley, I. (2025). The role of explainable AI in enhancing trust and decision-making in financial services. Journal of Applied Finance & Banking, 15(5), 49–62. https://doi.org/10.47260/jafb/1553
Trinh, T. K., Jia, G., Cheng, C., & Ni, C. (2025). Behavioral responses to AI financial advisors: Trust dynamics and decision quality among retail investors. Applied and Computational Engineering, 144, 69–79. https://doi.org/10.54254/2755-2721/2025.21859
Verma, B., Schulze, M., Goswami, D., & Upreti, K. (2025). Artificial intelligence attitudes and resistance to use robo-advisors: Exploring investor reluctance toward cognitive financial systems. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, Article 1623534. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1623534
Wen, Y., Wang, J., & Chen, X. (2025). Trust and AI weight: Human-AI collaboration in organizational management decision-making. Frontiers in Organizational Psychology, 3, Article 1419403. https://doi.org/10.3389/forgp.2025.1419403
Yang, A. (2025). Big data-driven corporate financial forecasting and decision support: A study of CNN-LSTM machine learning models. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, 11, Article 1566078. https://doi.org/10.3389/fams.2025.1566078
Yeo, W. J., Van Der Heever, W., Mao, R., Cambria, E., & Satapathy, R. (2025). A comprehensive review on financial explainable AI. Artificial Intelligence Review, 58, Article 189. https://doi.org/10.1007/s10462-024-11077-7