جستجو
09351591395

موضوعات جدید پایان نامه رشته صنایع مهندسی مالی + 113عنوان بروز

موضوعات جدید پایان نامه رشته صنایع مهندسی مالی + 113 عنوان بروز

۱. مقدمه: تقاطع صنایع و مالی

رشته مهندسی صنایع با تمرکز بر بهینه‌سازی سیستم‌ها و فرآیندها، و رشته مهندسی مالی با تخصص در مدل‌سازی و مدیریت ابزارهای مالی، در یک تقاطع استراتژیک قرار گرفته‌اند. این هم‌افزایی، فرصت‌های بی‌نظیری را برای حل مسائل پیچیده در بازارهای مالی و صنعت به ارمغان آورده است. دانشجویان و پژوهشگران در این حوزه، با بهره‌گیری از ابزارهای کمی، مدل‌سازی ریاضی و رویکردهای سیستمی، به دنبال توسعه راهکارهای نوین برای بهبود عملکرد مالی، مدیریت ریسک، و اتخاذ تصمیمات بهینه سرمایه‌گذاری هستند. با پیشرفت تکنولوژی و تغییرات سریع در چشم‌انداز اقتصادی جهانی، نیاز به تحقیقات عمیق‌تر در موضوعات جدید، بیش از پیش احساس می‌شود.

هدف این مقاله، شناسایی و معرفی جدیدترین و پرطرفدارترین موضوعات پایان نامه در رشته صنایع مهندسی مالی است. این موضوعات با رویکردی علمی و کاربردی، افق‌های جدیدی را برای پژوهشگران ترسیم می‌کنند و می‌توانند الهام‌بخش انتخاب مسیری نوآورانه برای پایان‌نامه‌های کارشناسی ارشد و دکتری باشند.

پنج ستون اصلی پژوهش در مهندسی مالی نوین (اینفوگرافیک جایگزین)

🧠

هوش مصنوعی و ML

مدل‌سازی پیش‌بینی، الگوریتم‌های معاملاتی، تشخیص کلاهبرداری.

🔗

بلاکچین و رمزارزها

مالی غیرمتمرکز (DeFi)، توکنیزاسیون، قراردادهای هوشمند.

🌍

مالی پایدار (ESG)

سرمایه‌گذاری سبز، ارزیابی ریسک‌های اقلیمی، گزارش‌دهی پایداری.

📊

مالی کمی و ریسک

مدل‌سازی ارزش در معرض ریسک (VaR)، بهینه‌سازی سبد، مدیریت نوسانات.

💡

فین‌تک و نوآوری

وام‌دهی همتا به همتا، رگ‌تک، نئوبانک‌ها.

این حوزه‌ها در حال حاضر محرک اصلی نوآوری و تحقیقات در مهندسی مالی هستند.

۳. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مالی

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) دیگر تنها مفاهیم تئوریک نیستند؛ آن‌ها ستون فقرات عملیات مالی مدرن را تشکیل می‌دهند. از مدل‌سازی پیش‌بینی قیمت دارایی‌ها گرفته تا خودکارسازی فرآیندهای مالی، کاربردهای این فناوری‌ها بی‌شمارند.

زیرمجموعه‌های کلیدی:

  • الگوریتم‌های معاملاتی هوشمند: توسعه ربات‌های معاملاتی با قابلیت یادگیری عمیق برای بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی.
  • تشخیص کلاهبرداری و تقلب: استفاده از ML برای شناسایی الگوهای مشکوک در تراکنش‌های مالی.
  • اعتبارسنجی و رتبه‌بندی اعتباری: بهبود مدل‌های اعتبارسنجی با استفاده از داده‌های غیرسنتی و الگوریتم‌های ML.
  • پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل مالی: استخراج بینش از گزارش‌های خبری، گزارش‌های شرکت‌ها و شبکه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی بازار.
  • بهینه‌سازی سبد سهام: استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک و یادگیری تقویتی برای ساخت سبدهای بهینه.

۴. بلاکچین و دارایی‌های دیجیتال

فناوری بلاکچین فراتر از رمزارزها، پتانسیل تحول‌آفرینی در زیرساخت‌های مالی را دارد. از طریق ایجاد شفافیت، امنیت و کارایی در تراکنش‌ها، بلاکچین در حال بازتعریف نحوه تعامل ما با دارایی‌ها و سیستم‌های مالی است.

زمینه‌های پژوهشی:

  • مالی غیرمتمرکز (DeFi): بررسی مدل‌های جدید وام‌دهی، بیمه، و صرافی‌ها بر بستر بلاکچین.
  • توکنیزاسیون دارایی‌ها: مطالعه نحوه تبدیل دارایی‌های فیزیکی و دیجیتال به توکن‌های قابل معامله در بلاکچین.
  • قراردادهای هوشمند: کاربرد قراردادهای خوداجراشونده در بازارهای مالی و لجستیک.
  • مدیریت ریسک در بازارهای رمزارز: توسعه مدل‌های جدید برای ارزیابی و مدیریت نوسانات شدید رمزارزها.
  • بلاکچین و زنجیره تأمین مالی: افزایش شفافیت و کارایی در تأمین مالی زنجیره تأمین با استفاده از بلاکچین.

۵. مدیریت ریسک پیشرفته و بهینه‌سازی

مهندسی مالی همواره در هسته خود با مدیریت ریسک گره خورده است. با افزایش پیچیدگی بازارهای جهانی، نیاز به مدل‌های پیشرفته‌تر برای شناسایی، اندازه‌گیری و کاهش ریسک بیش از پیش حیاتی شده است.

حوزه‌های پژوهش:

  • مدل‌سازی ارزش در معرض ریسک (VaR) و ارزش در معرض ریسک شرطی (CVaR): توسعه روش‌های نوین برای تخمین این معیارها.
  • ریسک سیستمی: تحلیل وابستگی‌ها در سیستم مالی و پیشگیری از بحران‌های مالی.
  • بهینه‌سازی پورتفولیو با در نظر گرفتن ریسک‌های غیرخطی: استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری.
  • مدیریت ریسک عملیاتی: ارزیابی و کاهش ریسک‌های ناشی از فرآیندهای داخلی، افراد و سیستم‌ها.
  • شبیه‌سازی مونت کارلو و روش‌های تصادفی در ریسک: کاربرد برای مدل‌سازی رویدادهای نادر و بحران‌ها.

۶. مالی پایدار و سرمایه‌گذاری مسئولانه (ESG)

سرمایه‌گذاری با در نظر گرفتن عوامل محیطی (Environmental)، اجتماعی (Social) و حاکمیتی (Governance) که به اختصار ESG نامیده می‌شود، به سرعت در حال تبدیل شدن به یک جریان اصلی در دنیای مالی است. پژوهش در این حوزه به دنبال ارزیابی تأثیر این عوامل بر بازده مالی و توسعه مدل‌های سرمایه‌گذاری سبز است.

ابعاد پژوهش:

  • مدل‌سازی ریسک‌های اقلیمی: ارزیابی تأثیر تغییرات آب و هوایی بر دارایی‌های مالی و شرکت‌ها.
  • ارزیابی عملکرد سبدهای ESG: مقایسه بازدهی و ریسک سبدهای سرمایه‌گذاری پایدار با سبدهای سنتی.
  • اندازه‌گیری تأثیرات اجتماعی و زیست‌محیطی: توسعه معیارهای کمی برای سنجش پایداری شرکت‌ها.
  • سرمایه‌گذاری با اثر اجتماعی (Impact Investing): بررسی مدل‌های مالی که علاوه بر بازده، به دنبال تأثیر مثبت اجتماعی و زیست‌محیطی هستند.
  • نقش داده‌های بزرگ در تحلیل ESG: استفاده از بیگ دیتا برای جمع‌آوری و تحلیل اطلاعات مربوط به پایداری.

۷. مالی رفتاری و اقتصاد عصبی

مالی رفتاری با تلفیق روانشناسی و مالی، به بررسی تأثیر سوگیری‌های شناختی و هیجانات بر تصمیمات سرمایه‌گذاران می‌پردازد. اقتصاد عصبی نیز با استفاده از ابزارهای نوروساینس، به دنبال ریشه‌های عصبی این تصمیمات است.

موضوعات جذاب:

  • تأثیر سوگیری‌های شناختی بر بازده بازار: بررسی اثر سوگیری‌هایی مانند تأیید، اعتماد بیش از حد و لنگر انداختن.
  • مدل‌سازی تصمیمات سرمایه‌گذاری با در نظر گرفتن عوامل رفتاری: توسعه مدل‌هایی که فراتر از فرضیه بازارهای کارا عمل می‌کنند.
  • نقش احساسات در نوسانات بازار: تحلیل تأثیر ترس و طمع بر حرکت قیمت‌ها.
  • استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): پیش‌بینی رفتار بازار بر اساس تحلیل نظرات آنلاین.
  • اقتصاد عصبی و تصمیم‌گیری مالی: مطالعه فعالیت‌های مغزی در هنگام مواجهه با تصمیمات مالی.

۸. مالی کمی و مدل‌سازی پیشرفته

مالی کمی بر استفاده از روش‌های ریاضی و آماری پیچیده برای تحلیل بازارهای مالی تمرکز دارد. این حوزه شامل توسعه مدل‌های قیمت‌گذاری ابزارهای مشتقه، مدیریت پورتفولیو، و تحلیل سری‌های زمانی مالی است.

رویکردهای تحقیقاتی:

  • مدل‌سازی نوسانات (Volatility Modeling): توسعه مدل‌های GARCH، EGARCH و Jump Diffusion برای پیش‌بینی نوسانات.
  • قیمت‌گذاری ابزارهای مشتقه پیچیده: استفاده از روش‌های عددی مانند شبیه‌سازی مونت کارلو و تفاضل محدود.
  • مدل‌سازی و بهینه‌سازی جریان نقدینگی (Cash Flow Optimization): بهبود مدیریت نقدینگی در شرکت‌ها و بانک‌ها.
  • کاربرد فرآیندهای تصادفی و حسابان ایتو در مالی: برای مدل‌سازی حرکت قیمت دارایی‌ها.
  • بهینه‌سازی سبد سهام با معیارهای ریسک غیرمتعارف: فراتر از واریانس، مانند اسکونس و کورتوزیس.

۹. فین‌تک و نوآوری‌های مالی

فین‌تک (Financial Technology) به مجموعه‌ای از فناوری‌ها و نوآوری‌ها اطلاق می‌شود که به منظور بهبود و خودکارسازی ارائه خدمات مالی طراحی شده‌اند. این حوزه به سرعت در حال رشد است و تغییرات عمیقی در نحوه عملکرد صنعت مالی ایجاد می‌کند.

نمونه‌های موضوعی:

  • وام‌دهی همتا به همتا (P2P Lending): تحلیل مدل‌های اعتبارسنجی و مدیریت ریسک در پلتفرم‌های P2P.
  • مشاوره مالی روباتیک (Robo-Advisors): بهینه‌سازی الگوریتم‌های پیشنهاد پورتفولیو و شخصی‌سازی خدمات.
  • بانکداری نئوبانک و دیجیتال: مطالعه مدل‌های کسب و کار و مزایای رقابتی بانک‌های دیجیتال.
  • رگ‌تک (RegTech): استفاده از فناوری برای بهبود انطباق با مقررات مالی و کاهش هزینه‌های نظارتی.
  • پرداخت‌های دیجیتال و سیستم‌های پرداخت نوین: امنیت و کارایی در سیستم‌های پرداخت برخط.

مقایسه رویکردهای نوین در مهندسی مالی

حوزه نوظهور کاربرد اصلی در مهندسی مالی
هوش مصنوعی و ML پیش‌بینی قیمت، بهینه‌سازی معاملات، تشخیص تقلب، اعتبارسنجی خودکار.
بلاکچین و DeFi مالی غیرمتمرکز، توکنیزاسیون دارایی‌ها، شفافیت تراکنش‌ها، قراردادهای هوشمند.
مالی پایدار (ESG) سرمایه‌گذاری سبز، ارزیابی ریسک‌های اقلیمی، توسعه شاخص‌های پایداری.
مالی رفتاری درک تأثیر سوگیری‌ها بر تصمیمات سرمایه‌گذاری، طراحی ابزارهای مالی متناسب با روانشناسی افراد.
فین‌تک بانکداری دیجیتال، وام‌دهی P2P، مشاوران روباتیک، رگ‌تک، بهبود پرداخت‌ها.

این جدول خلاصه‌ای از مهم‌ترین کاربردهای هر حوزه نوظهور را ارائه می‌دهد.

۱۰. ۱۱۳ عنوان پایان نامه پیشنهادی در صنایع مهندسی مالی

در ادامه، لیستی جامع از موضوعات بروز و کاربردی برای پایان‌نامه‌های رشته صنایع مهندسی مالی ارائه شده است. این عناوین، با در نظر گرفتن روندهای جهانی و نیازهای پژوهشی فعلی، به دانشجویان کمک می‌کند تا مسیر تحقیقاتی خود را با دیدی بازتر انتخاب کنند.

حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین:

  1. بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی با استفاده از یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning).
  2. پیش‌بینی بازده بازار سهام با مدل‌های ترکیبی CNN-LSTM.
  3. تشخیص ناهنجاری در تراکنش‌های مالی با استفاده از شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders).
  4. توسعه مدل اعتبارسنجی مشتریان با استفاده از داده‌های بزرگ و الگوریتم‌های SVM.
  5. قیمت‌گذاری ابزارهای مشتقه با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs).
  6. تحلیل احساسات بازار با NLP برای پیش‌بینی نوسانات.
  7. بهینه‌سازی پورتفولیو با الگوریتم‌های ژنتیک و Deep Learning.
  8. مدل‌سازی ریسک نکول با استفاده از یادگیری ماشین توضیح‌پذیر (XAI).
  9. شناسایی فرصت‌های آربیتراژ با الگوریتم‌های یادگیری ماشین.
  10. پیش‌بینی قیمت رمزارزها با مدل‌های Transformer.
  11. بهبود سیستم‌های توصیه‌گر محصولات مالی با Collaborative Filtering.
  12. تخمین نوسانات ضمنی (Implied Volatility) با مدل‌های یادگیری ماشین.
  13. مدل‌سازی انتشار بحران مالی با استفاده از گراف‌های شبکه‌های عصبی.
  14. کاربرد بینایی ماشین در تحلیل نمودارهای تکنیکال بازار.
  15. طراحی عامل‌های هوشمند برای مدیریت ریسک سبد سرمایه‌گذاری.

حوزه بلاکچین و دارایی‌های دیجیتال:

  1. ارزیابی کارایی پلتفرم‌های وام‌دهی DeFi و مدل‌های ریسک آن‌ها.
  2. تحلیل امنیت قراردادهای هوشمند و آسیب‌پذیری‌های آن‌ها.
  3. تأثیر توکنیزاسیون دارایی‌های غیرقابل مبادله بر نقدینگی بازار.
  4. مدیریت ریسک سبد رمزارزها با استفاده از مدل‌های VaR مبتنی بر همبستگی پویا.
  5. کاربرد بلاکچین در تأمین مالی زنجیره تأمین و کاهش تقلب.
  6. طراحی و ارزیابی مدل‌های جدید برای پایداری استیبل‌کوین‌ها.
  7. تأثیر پذیرش رمزارزها بر سیاست‌های پولی بانک‌های مرکزی.
  8. مدل‌سازی نوسانات رمزارزها با روش‌های سری زمانی غیرخطی.
  9. بررسی ریسک‌های نظارتی و حقوقی DeFi.
  10. بهینه‌سازی تراکنش‌ها در شبکه‌های بلاکچین برای کاهش هزینه‌ها.
  11. نقش NFTها در بازارهای هنری و دارایی‌های دیجیتال جدید.
  12. طراحی سیستم‌های رأی‌گیری غیرمتمرکز بر بستر بلاکچین.
  13. تحلیل عملکرد صرافی‌های غیرمتمرکز (DEX) در مقایسه با صرافی‌های متمرکز.
  14. کاربرد بلاکچین در افزایش شفافیت و اعتماد در گزارش‌دهی ESG.

حوزه مدیریت ریسک و بهینه‌سازی:

  1. مدیریت ریسک نقدینگی در بانک‌ها با استفاده از مدل‌های شبیه‌سازی پویا.
  2. بهینه‌سازی پورتفولیو با در نظر گرفتن معیارهای ریسک غیرخطی و تخصیص دارایی پویا.
  3. مدل‌سازی ریسک‌های عملیاتی در مؤسسات مالی با استفاده از رویکرد درخت خطا.
  4. پیش‌بینی بحران‌های مالی با استفاده از شاخص‌های اقتصاد کلان و یادگیری ماشین.
  5. ارزیابی و پوشش ریسک اعتباری با استفاده از مدل‌های کوپولا و شبکه‌های عصبی.
  6. بهینه‌سازی مدیریت سرمایه در شرکت‌های بیمه با رویکرد برنامه‌ریزی تصادفی.
  7. طراحی سیستم‌های هشدار اولیه ریسک بازار با الگوریتم‌های ML.
  8. کاربرد نظریه بازی‌ها در مدیریت ریسک سیستمیک.
  9. بهینه‌سازی ساختار سرمایه شرکت‌ها با در نظر گرفتن ریسک‌های عملیاتی.
  10. مدل‌سازی و بهینه‌سازی ریسک‌های سایبری در صنعت مالی.
  11. کاربرد شبیه‌سازی مونت کارلو برای ارزیابی ریسک پروژه.
  12. مدیریت ریسک نرخ بهره با استفاده از ابزارهای مشتقه.
  13. بهینه‌سازی تخصیص دارایی در حضور تورم و نوسانات نرخ ارز.
  14. مدل‌سازی ریسک‌های ژئوپلیتیکی و تأثیر آن‌ها بر بازارهای مالی.
  15. طراحی مدل‌های بهینه‌سازی پورتفولیو برای بازنشستگی.

حوزه مالی پایدار (ESG):

  1. تأثیر امتیازات ESG بر عملکرد مالی شرکت‌ها در صنایع مختلف.
  2. بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری با در نظر گرفتن معیارهای ESG و بازدهی.
  3. مدل‌سازی ریسک‌های اقلیمی در بخش بانکی و بیمه.
  4. بررسی تأثیر گزارش‌دهی پایداری بر تصمیمات سرمایه‌گذاران.
  5. طراحی ابزارهای مالی سبز (اوراق قرضه سبز) برای پروژه‌های توسعه پایدار.
  6. ارزیابی تأثیر حکمرانی شرکتی بر ارزش و پایداری شرکت.
  7. مدل‌سازی ریسک‌های اجتماعی (نقض حقوق کار) و تأثیر آن بر بازار سهام.
  8. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های ESG غیرساختاریافته.
  9. بهینه‌سازی تأمین مالی پروژه‌های انرژی تجدیدپذیر.
  10. تأثیر سیاست‌های دولت بر سرمایه‌گذاری پایدار.
  11. مدل‌سازی ریسک‌های کمبود آب و تأثیر آن بر شرکت‌های کشاورزی و صنعتی.
  12. بررسی پذیرش استانداردهای گزارش‌دهی ESG در شرکت‌های ایرانی.
  13. طراحی پورتفولیوهای بهینه با رویکرد Impact Investing.
  14. تحلیل ارتباط بین نوآوری سبز و عملکرد مالی شرکت.

حوزه مالی رفتاری و اقتصاد عصبی:

  1. تأثیر سوگیری اعتماد بیش از حد بر تصمیمات معاملاتی سرمایه‌گذاران خرد.
  2. مدل‌سازی تأثیر احساسات (خوش‌بینی و بدبینی) بر نوسانات بازار سهام.
  3. بررسی تأثیر پدیده گله‌ای (Herding Behavior) بر بازده بازار.
  4. کاربرد تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در پیش‌بینی واکنش‌های بازار.
  5. اثر چارچوب‌بندی (Framing Effect) بر انتخاب‌های سرمایه‌گذاری.
  6. نقش سوگیری لنگر انداختن در قیمت‌گذاری اوراق بهادار.
  7. مدل‌سازی تصمیم‌گیری مالی با استفاده از تئوری چشم‌انداز (Prospect Theory).
  8. بررسی تأثیر سوگیری‌های رفتاری بر مدیریت پورتفولیو.
  9. استفاده از داده‌های بیومتریک برای درک واکنش‌های سرمایه‌گذاران.
  10. نقش شبکه‌های اجتماعی در انتشار اطلاعات و تغییر احساسات بازار.
  11. تحلیل تأثیر سوگیری وضعیت موجود (Status Quo Bias) بر تصمیمات بیمه.
  12. طراحی مداخلات رفتاری برای بهبود تصمیمات مالی شخصی.
  13. بررسی تفاوت‌های جنسیتی در سوگیری‌های رفتاری مالی.
  14. تأثیر فشارهای اجتماعی بر انتخاب‌های سرمایه‌گذاری.
  15. مدل‌سازی تصمیمات مالی در شرایط عدم قطعیت با رویکرد رفتاری.

حوزه مالی کمی و مدل‌سازی پیشرفته:

  1. تخمین نوسانات با مدل‌های GARCH چندمتغیره و کاربرد آن در بهینه‌سازی پورتفولیو.
  2. قیمت‌گذاری ابزارهای مشتقه عجیب و غریب (Exotic Options) با روش‌های عددی پیشرفته.
  3. مدل‌سازی سری‌های زمانی مالی با روش‌های Wavelet و Multi-Fractal.
  4. بهینه‌سازی تخصیص دارایی در حضور ریسک‌های ناهمگون و بازدهی غیرنرمال.
  5. کاربرد فرآیندهای تصادفی Lévy در مدل‌سازی جهش‌های قیمت.
  6. مدل‌سازی نرخ بهره با استفاده از مدل‌های Heston و Cox-Ingersoll-Ross (CIR).
  7. برنامه‌ریزی پویا (Dynamic Programming) در بهینه‌سازی تصمیمات سرمایه‌گذاری.
  8. قیمت‌گذاری اوراق بهادار با ارزش ثابت (Fixed Income) با مدل‌های ساختاری.
  9. تحلیل همبستگی بین بازارهای مالی با استفاده از مدل‌های Copula.
  10. بهینه‌سازی جریان نقدینگی در شرکت‌های بزرگ با روش‌های برنامه‌ریزی خطی عدد صحیح.
  11. مدل‌سازی و پیش‌بینی قیمت کالاها با رویکردهای کمی.
  12. کاربرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی فراابتکاری (Metaheuristic) در حل مسائل مالی.
  13. تحلیل وابستگی دم (Tail Dependence) در بازارهای مالی با مدل‌های کوپولا.
  14. مدل‌سازی و شبیه‌سازی قیمت برق و گاز طبیعی در بازارهای انرژی.

حوزه فین‌تک و نوآوری‌های مالی:

  1. بررسی مدل‌های کسب و کار نئوبانک‌ها و چالش‌های رقابتی آن‌ها.
  2. طراحی سیستم‌های اعتبارسنجی نوین برای وام‌دهی P2P با ML.
  3. تأثیر مشاوران روباتیک بر رفتار سرمایه‌گذاران خرد و هزینه خدمات مالی.
  4. نقش رگ‌تک (RegTech) در بهبود انطباق با مقررات مالی و کاهش هزینه‌ها.
  5. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های پرداخت دیجیتال.
  6. تأثیر تکنولوژی هوش مصنوعی بر فرآیندهای مالی داخلی شرکت‌ها (Finance AI).
  7. تحلیل نوآوری در صنعت بیمه (InsurTech) و مدل‌های کسب‌وکار جدید.
  8. ارزیابی تأثیر فین‌تک بر دسترسی به خدمات مالی در مناطق محروم.
  9. طراحی یک پلتفرم مالی غیرمتمرکز برای تأمین مالی جمعی (Crowdfunding).
  10. بررسی چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی در حسابرسی و حسابداری.
  11. کاربرد هوش مصنوعی در خودکارسازی عملیات بازرگانی بین‌المللی.
  12. مدل‌سازی پذیرش فین‌تک توسط مصرف‌کنندگان با رویکرد تئوری انتشار نوآوری.
  13. تأثیر متاورس بر بازارهای مالی و سرمایه‌گذاری در دارایی‌های مجازی.
  14. طراحی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای کشف اطلاعات غیرعلنی بازار.
  15. کاربرد واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) در آموزش مالی و تصمیم‌گیری.
  16. توسعه سیستم‌های امتیازدهی اعتباری مبتنی بر داده‌های رفتاری.
  17. تحلیل اقتصادی پلتفرم‌های Gaming-Fi و Play-to-Earn.
  18. بهینه‌سازی فرآیندهای KYC (احراز هویت مشتری) با هوش مصنوعی.
  19. تأثیر فین‌تک بر ساختار و عملکرد بازارهای سرمایه سنتی.
  20. بررسی مدل‌های کسب و کار جدید در صنعت بیمه مبتنی بر داده‌های هوشمند.
  21. طراحی پلتفرم‌های سرمایه‌گذاری خودکار برای دارایی‌های جایگزین (Alternative Assets).
  22. استفاده از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی سبد سرمایه‌گذاری برای نسل‌های مختلف.
  23. مدل‌سازی و بهینه‌سازی امنیت سایبری در اکوسیستم فین‌تک.

۱۱. نتیجه‌گیری

رشته صنایع مهندسی مالی در حال حاضر در یکی از هیجان‌انگیزترین دوره‌های خود قرار دارد. ترکیب قدرت تحلیل کمی مهندسی صنایع با پیچیدگی‌های بازارهای مالی، به خلق فرصت‌های پژوهشی بی‌شماری منجر شده است. از هوش مصنوعی و بلاکچین گرفته تا مالی پایدار و رفتاری، هر یک از این حوزه‌ها پتانسیل عظیمی برای نوآوری و ایجاد ارزش دارند.

انتخاب موضوع پایان‌نامه در این رشته، نیازمند درک عمیق از روندهای کنونی و نگاهی آینده‌نگرانه به چالش‌ها و فرصت‌های پیش‌رو است. عناوین ارائه شده در این مقاله، تنها نقطه‌آغازی برای الهام بخشیدن به پژوهشگران جوان است تا با خلاقیت و پشتکار، به کاوش در مرزهای دانش بپردازند و به توسعه این حوزه کمک کنند. امید است این مجموعه از موضوعات، راهنمای ارزشمندی برای دانشجویان در انتخاب مسیر پژوهشی خود باشد.