AI generativa: quantificato impatto sulla finanza

Il settore finanziario è quello dove è atteso l’impatto maggiore dell’IA Generativa e dove gli use case sono a maggiore maturità. La spinta dell’IA nel solo settore finanziario – secondo i i risultati della ricerca “AI 4 Financial Services: Impatti e use case dell’Intelligenza Artificiale Generativa per il mondo finanziario italiano”, realizzato da The European House – Ambrosetti in collaborazione con Microsoft Italia – può portare fino a 23 miliardi di valore aggiunto per l’Italia equivalente all’1,3% del PIL italiano. Attualmente il 100% delle istituzioni finanziarie dichiara di voler utilizzare o di avere già progetti di IA Generativa in fase di implementazione o sperimentazione e il settore finanziario risulta uno dei first mover nella corsa all’intelligenza artificiale sia per maturità dei casi d’uso, sia per potenzialità degli impatti economici.

I casi d’uso dell’IA Generativa nel settore finanziario sono trasversali a tutti i processi aziendali. Gli effetti di questa tecnologia spaziano dall’efficientamento dei processi Interni, all’ingaggio dei clienti fino a permettere lo sviluppo di nuovi modelli di business. Per sfruttare appieno il potenziale dell’IA generativa, è tuttavia necessario affrontare le sfide e i rischi legati all’integrazione, alla formazione, alla compliance, all’affidabilità e all’etica. Il settore finanziario è, infatti, in testa nella corsa all’IA generativa, ma deve continuare a innovare e a sperimentare nuovi casi d’uso.

Come viene utilizzata l’AI nella finanza?

Le aree chiave in cui l’AI viene comunemente applicata nel settore finanziario, secondo la classificazione fatta da Ibm – sono:

Trading algoritmico – L’AI può essere utilizzata per sviluppare algoritmi di trading in grado di analizzare le tendenze del mercato e i dati storici per prendere decisioni ed eseguire operazioni più velocemente degli esseri umani.

Automazione ed efficienza – L’AI può automatizzare le attività ripetitive e quelle che richiedono più tempo, consentendo alle istituzioni finanziarie di elaborare grandi quantità di dati in modo più rapido e accurato.

Vantaggio competitivo – L’AI può aiutare gli istituti finanziari a promuovere l’innovazione e a rimanere all’avanguardia nel campo della tecnologia, il che può dare loro un vantaggio competitivo.

Conformità – L’AI può automatizzare i requisiti di monitoraggio e reporting per garantire la conformità normativa

Credit scoring – L’AI è in grado di analizzare una varietà di dati, tra cui l’attività sui social media e altri comportamenti online, per valutare l’affidabilità creditizia dei clienti e prendere decisioni più accurate sui crediti.

Riduzione dei costi – L’automatizzando le attività, le istituzioni finanziarie possono ridurre il lavoro manuale, semplificare i workflow e migliorare l’efficienza operativa, riducendo in tal modo i costi.

Servizio clienti – Rispondendo alle domande e completando le attività di routine 24 ore su 24, 7 giorni su 7, gli assistenti personali e i chatbot basati sull’AI possono ridurre la necessità di intervento umano, fornire un servizio clienti personalizzato come l’approvazione del credito in tempo reale e offrire ai consumatori una maggiore protezione dalle frodi e una migliore cybersecurity.

Analisi dei dati – L’AI può analizzare enormi quantità di dati ed estrarre insight e tendenze che sarebbero difficili da rilevare per i data scientist umani, consentendo così un processo decisionale più informato e una comprensione più profonda del comportamento del mercato.

Rilevamento delle frodi – Gli algoritmi di AI possono prevenire i reati finanziari, come frodi e attacchi informatici, identificando modelli insoliti nelle transazioni finanziarie. Ciò consente di migliorare la sicurezza di attività come l’online banking e le transazioni con carta di credito.

Elaborazione dei prestiti – Grazie al’AI è possibile prevedere e valutare meglio i rischi legati ai prestiti e semplificare il processo e le approvazioni per i richiedenti, automatizzando attività come la valutazione del rischio, il credit scoring e la verifica dei documenti.

Finanze personali – Gli strumenti di AI possono aiutare le persone a gestire le proprie finanze personali analizzando obiettivi, modelli di spesa e tolleranza al rischio per sviluppare consigli sul bilancio e strategie di risparmio.

Gestione del portafoglio – L’AI è in grado di analizzare le condizioni di mercato e gli indicatori economici per aiutare gli investitori a prendere decisioni migliori e ottimizzare i propri portafogli.

Analitica predittiva — L’AI può consentire la modellazione predittiva, che può aiutare le organizzazioni finanziarie ad anticipare le tendenze del mercato, i potenziali rischi e il comportamento dei clienti.

Gestione del rischio – L’AI è in grado di analizzare i dati per aiutare le organizzazioni finanziarie a valutare e gestire i rischi in modo più efficace e creare un ambiente finanziario più sicuro e stabile.

Analisi del sentiment – L’AI può analizzare fonti di notizie, social media e altre informazioni per valutare il sentiment del mercato, il che può aiutare a prevedere le tendenze del mercato e influenzare il processo decisionale.

Casi d’uso

Vari tipi di istituti finanziari sfruttano l’AI per migliorare l’efficienza, il processo decisionale e l’esperienza dell’utente. Alcuni esempi di AI nel settore finanziario includono:

Servizio clienti – L’AI conversazionale e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) potenziano i chatbot che consentono ai clienti bancari di accedere alle informazioni sul conto in modo rapido ed efficiente, 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

Prevenzione degli attacchi informatici – L’AI può utilizzare data science per analizzare modelli e tendenze e avvisare le aziende di attività insolite.

Pianificazione finanziaria – I robo-advisor utilizzano algoritmi sofisticati per fornire una consulenza d’investimento personalizzata e conveniente in base agli obiettivi dei clienti, alla tolleranza al rischio e alle condizioni di mercato.

Rilevamento e prevenzione delle frodi – Il deep learning può essere utilizzato per analizzare il comportamento d’acquisto dei clienti e attivare un avviso quando vengono identificati modelli di spesa insoliti.

Idoneità al prestito – Gli istituti di credito stanno gestendo il rischio implementando reti neurali di AI per analizzare rapidamente i dati allo scopo di determinare l’affidabilità creditizia dei clienti.

Trading – Le società di investimento utilizzano l’AI per il trading algoritmico, ovvero per le operazioni effettuate ad alta velocità sulla base di dati in tempo reale e tendenze di mercato.