INTELLIGENZA ARTIFICIALE? IL VERO ALLEATO DEL FINANCE È IL MACHINE LEARNING

L’intelligenza artificiale sta cambiando progressivamente il mercato del lavoro e la natura stessa delle professioni. Un’analisi comune a tutti i settori produttivi, con risvolti evidenti anche sul fronte del mondo HR.

Ma in termini economici, quanto cuba questa gigantesca variabile digitale nel panorama economico finanziario?

Le proiezioni sui prossimi 10 anni convergono su un dato impressionante: il peso dell’IA potrebbe raggiungere il 3,5% del Pil globale, considerando spesa diretta e spesa indiretta. In ordine agli impatti economici sull’Italia, la crescente diffusione dell’intelligenza artificiale sarà accompagnata da un incremento costante del valore aggiunto annuo, fino a 312 miliardi di euro nei prossimi 15 anni.

Le aziende, da parte loro, sembrano aver ben compreso le potenzialità di questa innovazione epocale: un terzo delle imprese, in Europa ha infatti incorporato l’IA all’interno dei propri processi, con un tasso di crescita del 32% rispetto allo scorso anno.

I settori più coinvolti

L’intelligenza artificiale pone sfide sia tecnologiche sia culturali alle aziende, a partire dalla necessità di avere una solida infrastruttura digitale su cui poter poggiare l’ingresso di nuovi strumenti digitali. Un presupposto fondamentale per garantirsi quella giusta quantità di dati necessari all’effettiva performance degli algoritmi. Dal punto di vista culturale, le sfide riguardano invece principalmente la leadership e lo stile di management, per integrare efficacemente la componente umana e quella tecnologica.

I settori maggiormente coinvolti dalla trasformazione digitale sono molteplici:

  • Marketing e comunicazione

  • Analisi del mercato

  • Automazione industriale

  • ICT

  • Medico Sanitario

In prima fila nei comparti più sollecitati dall’IA spicca il settore economico-finanziario. L'IA applicata al Finance si riferisce all'uso delle tecnologie di intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare i servizi finanziari, inclusi il trading algoritmico, la rilevazione delle frodi, il servizio clienti e la valutazione del credito. Tutto merito del machine learning (ML), spesso confuso con i modelli più applicati di IA, come i chatbot.

Le tecniche di machine learning

Quando si parla di ML i sistemi di intelligenza artificiale generativa sono più che altro un parente prossimo, si tratta invece di un modello di apprendimento automatico che già da anni offre risultati straordinari.

Le tecniche di machine learning rappresentano un metodo sempre più raffinato di analisi del credit scoring per le istituzioni finanziarie, tanto che queste soluzioni risultano uno degli investimenti principali di società finanziarie e fintech.

Ai comprovati benefici che accompagnano questo strumento, si accompagnano inevitabili rischi legati alla sicurezza e a un’eccessiva dipendenza tecnologica, che pone anche una questione etica.

In ogni caso la digital transformation sta profondamente modificando la gestione finanziaria aziendale e ottimizzando i processi attraverso l’automazione o l’analisi digitale dei dati. Dalla gestione della tesoreria alle attività di routine come la costruzione di un cash flow previsionale. In questi ambiti, in particolare, il ricorso ad algoritmi predittivi è ormai essenziale per molte aziende, proprio perché le nuove tecnologie offrono un livello di precisione prima impensabile.

In generale, l'integrazione dell'AI nella finanza sta creando una nuova era di processi decisionali basati sui dati, efficienza, sicurezza ed esperienza del cliente nel settore finanziario.

L’adozione dell’AI Generativa potrebbe comportare impatti significativi in diverse aree, influenzando sia il modo con cui le organizzazioni operano sia i conseguenti risultati che ne derivano. Il miglioramento della produttività dei dipendenti è uno dei vettori principali dell’impiego dell’IA generativa, una risorsa che consente a professionisti e ai manager di risparmiare tempo prezioso sulle attività e la gestione dei processi.

Le ricadute occupazionali

Rispetto alle ricadute in ambito occupazionale, gli analisti si stanno concentrando primariamente sui ruoli più junior, maggiormente influenzati dalle opportunità e dalle sfide derivanti dall’utilizzo dell’AI. Tanto da prevedere un cambio di paradigma in merito all’implementazione di strategie di upskilling e sulla programmazione di training ad hoc per garantire competenze adeguate del personale.

Per sfruttare il potenziale dell’IA generativa è però necessario affrontare le sfide e i rischi legati all’integrazione, alla formazione, alla compliance e all’affidabilità. Senza tralasciare il complesso tema dell’etica. Il settore finanziario è in testa nella corsa all’IA generativa, ma deve continuare a innovare e a sperimentare nuovi casi d’uso.

Le principali applicazioni nel Finance

L'Intelligenza Artificiale in finanza copre una vasta gamma di applicazioni progettate per aumentare le capacità umane e automatizzare processi complessi. Tra le più significative il trading algoritmico, dove i sistemi IA analizzano grandi quantità di dati di mercato per eseguire operazioni a basso costo e in tempo reale, reagendo più velocemente di quanto possano fare gli operatori. Questi sistemi possono anche adattarsi a nuovi dati, imparando dai modelli di mercato per migliorare le loro decisioni nel tempo.

  • Rilevazione e prevenzione delle frodi

Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, le istituzioni finanziarie possono esaminare milioni di transazioni per identificare schemi e anomalie che potrebbero indicare attività fraudolente. Questa analisi in tempo reale e la capacità di apprendere dai dati storici rendono l'IA una risorsa inestimabile per proteggersi dalle frodi, riducendo le perdite finanziarie e aumentando l’affidabilità dei sistemi finanziari.

  • Operatività e reperibilità

L'IA gioca un ruolo fondamentale nel migliorare le esperienze dei clienti e l'efficienza operativa. I chatbot e gli assistenti virtuali alimentati dal processamento del linguaggio naturale forniscono servizio clienti h24, gestendo le richieste e le transazioni in una chiave sempre più responsiva. Nel campo della valutazione del credito, gli algoritmi consentono valutazioni dettagliate della solvibilità, comparando diverse fonti e ampliando potenzialmente l'accesso al credito, con ricadute positive in termini di inclusione.

  • Automazione dei processi

L'Automazione Robotica dei Processi (RPA) alimentata dall'IA permette ai professionisti finanziari di concentrarsi su compiti più complessi e strategici che aggiungono valore all'azienda. La produttività si sgrava quindi di quei passaggi banali e ripetitivi come l'elaborazione delle transazioni, la verifica dei dati e i controlli di conformità.

  • Riduzione dei costi operativi

L'automazione dei processi finanziari tramite l'IA snellisce le operazioni e riduce significativamente i costi associati al lavoro manuale e alla correzione degli errori. Risparmi che possono essere reindirizzati verso iniziative di crescita e innovazione.

  • Consulenza finanziaria personalizzata

Gli algoritmi di IA possono esaminare dati finanziari personali per fornire ai clienti consulenze personalizzate. Un’applicazione che può spaziare dai suggerimenti di investimento alle strategie di bilancio, migliorando l'engagement e agendo sulla fedeltà del cliente.

  • Precisione nella conformità e nei report

I sistemi di IA possono essere “addestrati”, ad esempio per rimanere aggiornati sul panorama normativo in continua evoluzione, garantendo conformità alle istituzioni finanziarie. Le applicazioni degli algoritmi nel finance possono anche automatizzare la produzione di report, riducendo la probabilità di errori e garantendo precisione nei documenti finanziari critici.

  • Analisi del sentiment di mercato

Sfruttando il processamento del linguaggio naturale, gli strumenti di IA possono scansionare un vasto orizzonte di notizie, post sui social media e dichiarazioni finanziarie per rilevare il sentiment di mercato. Questa analisi può mettere a disposizione di trader e analisti una comprensione più variegata delle dinamiche di mercato.

  • Gestione patrimoniale

Per trarre vantaggio dai dati bisogna però utilizzarli nel modo corretto, eppure non sempre è così semplice districarsi nell’enorme mole di informazioni sui mercati, talvolta fuorviante. Sfruttare gli algoritmi intelligenti di apprendimenti automatico permette di analizzare numerosi set di dati che non sarebbero gestibili dai soli team di investimento. In questo senso l’intelligenza artificiale rappresenta un supporto ideale per i team di gestione:

  • Un valore aggiunto in termini di:

  • Apprendimento automatico

  • Classificazione dei titoli

  • Costruzione Portafoglio

L’IA come alleato, non sostituto

La vera svolta dell’intelligenza artificiale generativa è racchiusa in un paradosso, una sorta di contraddizione in termini. Quanto più l’elaborazione e fruizione dei dati forniti dall’“assistente digitale” poggerà sul piano conversazionale, tanto più lo strumento sarà accessibile, intuitivo e funzionale. In questa logica, per migliorare il nostro business, potremo contattare sull’”algoritmo alleato”, mentre se diventa “sostituto” gli effetti collaterali potrebbero annullare i benefici di una tecnologia che, innegabilmente, rappresenta un valore aggiunto. Dalle start up alle imprese più tradizionali.