L'intelligenza artificiale nella finanza: l'arma a doppio taglio che ridefinisce i servizi finanziari

Oggi, solo i pigri non discutono di Intelligenza Artificiale (IA) e del suo potenziale di rivoluzionare praticamente ogni aspetto della nostra vita, inclusa la finanza. In effetti, c'è una crescita sorprendente nel mercato dell'IA, che ha superato $184 miliardi nel 2024, 50 miliardi in più rispetto al 2023. Inoltre, si prevede che questa fioritura continuerà e che il mercato supererà gli 826 miliardi di dollari entro il 2030.

Ma questo è solo un lato. D'altro canto, la ricerca mostra crescenti problemi con l'implementazione dell'IA, soprattutto nella finanza. Nel 2024, dovrà affrontare sempre più sicurezza relative alla privacy e alla protezione dei dati personali, al pregiudizio degli algoritmi e all'etica della trasparenza. Anche la questione socioeconomica delle potenziali perdite di posti di lavoro è all'ordine del giorno.

 Tutto ciò che riguarda l'intelligenza artificiale è problematico? Consideriamo le vere sfide all'implementazione diffusa dell'intelligenza artificiale nella finanza e le insidie ​​che dobbiamo risolvere ora affinché l'intelligenza artificiale possa ancora raggiungere le masse.

Le vere sfide per un'integrazione massiva dell'intelligenza artificiale

Inizialmente, l'obiettivo era creare un'intelligenza artificiale al livello della coscienza umana, la cosiddetta IA forte, l'Intelligenza Artificiale Generale (AGI). Tuttavia, non abbiamo ancora raggiunto questo obiettivo; inoltre, non siamo neanche lontanamente vicini a raggiungerlo. Sebbene sembriamo sul punto di introdurre una vera AGI, mancano ancora più di cinque-sette anni per farlo.

Il problema principale è che le aspettative attuali sull'IA sono ampiamente sopravvalutate. Sebbene le nostre tecnologie siano impressionanti oggi, sono solo sistemi di IA ristretti e specializzati che risolvono compiti individuali in campi particolari. Non hanno autocoscienza, non possono pensare come gli umani e sono ancora limitati nelle loro capacità. Considerato questo, scalare l'IA diventa una sfida per la diffusione dell'IA. Poiché l'IA è più preziosa quando utilizzata su larga scala, le aziende devono ancora imparare come integrare efficacemente l'IA in tutti i processi, ma mantenere la sua capacità di essere adattata e personalizzate.

Inoltre, le preoccupazioni relative alla privacy dei dati non sono il problema principale dell'IA, come molti potrebbero pensare. Viviamo in un mondo in cui i dati non sono più riservati da molto tempo. Se qualcuno vuole ottenere informazioni su di te, può farlo senza l'aiuto dell'IA. La vera sfida dell'integrazione dell'IA è garantire che non venga utilizzata in modo improprio e che venga impiegata in modo responsabile, senza conseguenze indesiderate.

Un'altra questione da affrontare prima che l'IA raggiunga una diffusione di massa è l'etica dell'uso dell'IA.

Il problema principale nei sistemi esistenti è la censura: dov'è il limite quando proibiamo alle reti neurali di condividere una ricetta bomba e censuriamo le risposte dal punto di vista della correttezza politica, ecc.? Soprattutto perché i "cattivi" avranno sempre accesso alle reti senza restrizioni imposte loro. Ci stiamo sparando sui piedi usando reti limitate mentre i nostri concorrenti non lo fanno?

Tuttavia, il dilemma etico centrale è la questione del puntamento a lungo raggio. Quando creiamo un'IA forte, ci troveremo di fronte alla domanda: possiamo usare un sistema ragionevole per svolgere compiti di routine e trasformarlo in una specie di schiavo? Questo discorso, spesso discusso nella fantascienza, può diventare un vero problema nei prossimi decenni.

Cosa dovrebbero fare le aziende per un'integrazione perfetta dell'intelligenza artificiale?

In effetti, la responsabilità di risolvere i problemi dell'IA non ricade sulle aziende che integrano l'IA, ma, al contrario, sulle aziende che la sviluppano. Le tecnologie vengono implementate silenziosamente man mano che diventano disponibili. Non c'è bisogno di fare nulla di speciale: questo processo è naturale.

L'intelligenza artificiale funziona bene in nicchie ristrette in cui può sostituire una persona nella comunicazione, come le chat room. Sì, questo è fastidioso per alcuni, ma il processo diventerà più accessibile e più piacevole nel tempo. Un giorno, l'IA si adatterà finalmente allo stile di comunicazione umano e diventerà molto più utile, e la tecnologia diventerà sempre più coinvolta nel servizio clienti.

L'IA è efficace anche nella pre-analisi quando devono essere elaborate grandi quantità di informazioni eterogenee. Ciò è particolarmente rilevante per la finanza, poiché ci sono sempre stati dipartimenti di analisti impegnati in lavori non creativi ma essenziali. Ora, quando si tenta di implementare l'IA per l'analisi, l'efficienza aumenta in quest'area. A Wall Street, credono persino che questa professione scomparire—Il software di intelligenza artificiale può svolgere il lavoro degli analisti in modo molto più rapido ed economico.

Per ottenere un'integrazione AI senza soluzione di continuità, le aziende dovrebbero adottare un approccio strategico che vada oltre l'adozione della tecnologia. Devono concentrarsi su preparare la propria forza lavoro per il cambiamento, istruendoli sugli strumenti di intelligenza artificiale e promuovendo una cultura di adattabilità. In questo modo, tutto ciò che riguarda la riduzione del carico di lavoro di una persona in attività di routine continua a evolversi. Finché l'implementazione dell'intelligenza artificiale offre alle aziende vantaggi competitivi, queste introdurranno nuove tecnologie man mano che saranno disponibili.

La chiave è trovare un equilibrio tra l'efficienza dell'intelligenza artificiale e le sfide che questa può presentare.

Il potenziale dell'intelligenza artificiale nel rivoluzionare la finanza

L'intelligenza artificiale sotto forma di approcci più tradizionali e altri metodi è stata utilizzata per molto tempo nel mercato finanziario, molto prima degli ultimi decenni. Ad esempio, alcuni anni fa, il tema dell'high-frequency trading (HFT) è diventato particolarmente rilevante. Qui, l'intelligenza artificiale e le reti neurali vengono utilizzate per prevedere la microstruttura del mercato, che è importante per le transazioni rapide in quest'area. E il potenziale per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale in questo campo è piuttosto ampio.

Quando si tratta di gestione del portafoglio, la matematica classica e la statistica sono quelle più spesso utilizzate e non c'è molto bisogno dell'IA. Tuttavia, può essere utilizzata, ad esempio, per trovare un metodo quantitativo e sistematico per costruire un portafoglio ottimale e personalizzato. Pertanto, nonostante la sua scarsa popolarità nella gestione del portafoglio, l'IA ha opportunità di sviluppo in questo ambito. La tecnologia può ridurre significativamente il numero di persone necessarie per lavorare nei call center e nei servizi clienti, il che è particolarmente importante per broker e banche, dove l'interazione con i clienti al dettaglio svolge un ruolo chiave.

Inoltre, l'IA può svolgere i compiti degli analisti di livello junior, soprattutto nelle aziende che commerciano un'ampia gamma di strumenti. Ad esempio, potresti aver bisogno di analisti che lavorino con settori o prodotti diversi. Tuttavia, puoi affidare la raccolta e l'elaborazione preliminare dei dati all'IA, lasciando solo la parte finale dell'analisi agli esperti. In questo caso, i modelli linguistici sono vantaggiosi.

Tuttavia, molte delle capacità dell'IA in questo mercato sono già state utilizzate e devono ancora essere apportati solo piccoli miglioramenti. In futuro, quando apparirà l'intelligenza artificiale generale (AGI), potrebbe verificarsi una trasformazione globale di tutti i settori, inclusa la finanza. Tuttavia, questo evento potrebbe verificarsi solo tra pochi anni e il suo sviluppo dipenderà dalla risoluzione delle questioni etiche e di altri problemi sopra menzionati.