L’intelligenza artificiale nel settore finanziario: casi d’uso, vantaggi e sfide

L’intelligenza artificiale nel settore finanziario? Se non sei familiare con questa combinazione, è probabile che stai perdendo molto. Gli obiettivi principali delle istituzioni finanziarie – banche, fondi hedge e compagnie assicurative – sono minimizzare i rischi, ridurre i costi e fornire servizi di alta qualità ai clienti utilizzando l’intelligenza artificiale.

Con grandi quantità di dati nel settore finanziario, diventa sempre più importante utilizzare l’intelligenza artificiale per l’analisi dei dati, la gestione dei rischi, i servizi personalizzati e la gestione dei portafogli. Secondo un sondaggio del 2023 condotto da NVIDIA (NVDA ) su 200 istituzioni finanziarie con sede in America e Europa, le aziende stavano lavorando sui seguenti casi d’uso:

• Il 26% di loro stava lavorando su un modello linguistico di grandi dimensioni
• Il 23% su un sistema di raccomandazione
• Il 23% sull’ottimizzazione del portafoglio
• Il 22% sulla rilevazione delle frodi

La metà dei rispondenti riteneva che l’intelligenza artificiale avrebbe migliorato i loro rendimenti annuali del 10%, e un terzo stimava che l’intelligenza artificiale avrebbe ridotto le loro spese annuali del 10%

In questo blog, impareremo sui casi d’uso dell’intelligenza artificiale nel settore finanziario, sui suoi vantaggi e sulle sfide che le istituzioni finanziarie affrontano nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale nel settore finanziario

L’intelligenza artificiale è una combinazione di dati, potenza computazionale e tecnologia. L’aspetto tecnologico dell’intelligenza artificiale è il seguente:

Apprendimento automatico: l’apprendimento automatico consiste in algoritmi che possono essere addestrati su dati finanziari, sia supervisionati che non supervisionati, per classificare, prevedere e trovare anomalie nei dati finanziari.

Deep Learning: il deep learning utilizza reti neurali per analizzare i dati finanziari. Il deep learning è adatto quando abbiamo miliardi di record per i dati di mercato.

Elaborazione del linguaggio naturale: l’elaborazione del linguaggio naturale nel settore finanziario viene utilizzata per analizzare ed estrarre informazioni da contratti, analisi del sentimento dei mercati finanziari e migliorare l’esperienza del cliente nel settore finanziario tecnologico utilizzando chatbot.

Quali sono i casi d’uso dell’intelligenza artificiale nel settore finanziario?

Rilevazione delle frodi

Le frodi nel settore bancario e finanziario non solo causano distress finanziario, ma influiscono anche sull’immagine dell’istituzione. L’intelligenza artificiale viene addestrata su dati storici e può differenziare una transazione tipica da un’anomalia. Man mano che diventano disponibili più dati e metodi di ricerca, l’accuratezza dei sistemi di intelligenza artificiale per rilevare le frodi aumenterà ulteriormente.

Valutazione dei rischi

La valutazione dei rischi è essenziale per verificare l’idoneità dei prestiti e la probabilità che un debitore non adempia ai propri obblighi. L’intelligenza artificiale può analizzare i registri creditizi e le dichiarazioni finanziarie per valutare i profili di rischio dei debitori. Inoltre, gli auditor possono utilizzare l’intelligenza artificiale per esaminare i registri finanziari per assicurarsi che l’azienda sia conforme alle leggi e norme applicabili.

Trading

L’intelligenza artificiale viene addestrata su anni di dati finanziari e può identificare tendenze che possono essere difficili da vedere a occhio nudo. In poche parole, l’intelligenza artificiale genera segnali di trading migliori. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata nel trading ad alta frequenza, dove le operazioni vengono eseguite in frazioni di secondo sulla base delle fluttuazioni dei prezzi. Le società di gestione dei portafogli possono sviluppare sistemi di intelligenza artificiale per ottenere tassi di rendimento più alti, il che guadagnerà la fiducia dei clienti e, di conseguenza, porterà più affari.

Servizio clienti 24/7

Nel settore bancario, i chatbot guidati dall’intelligenza artificiale possono fornire un servizio clienti 24/7 rispondendo alle domande più comuni. Con l’avvento di ChatGPT, non c’è dubbio sul potenziale commerciale dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

Quali sono i vantaggi dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore finanziario?

Risparmia tempo

L’intelligenza artificiale nel settore finanziario risparmia tempo automatizzando le attività ripetitive, liberando gli esseri umani per gestire questioni complesse. Gli auditor non devono leggere i registri finanziari dell’azienda durante l’audit. Inoltre, l’utilizzo di chatbot di supporto clienti nelle app di settore finanziario tecnologico risparmia tempo, accelera i processi e fornisce un servizio 24/7.

Risparmia denaro

L’intelligenza artificiale aiuta nella rilevazione delle frodi, nella gestione dei portafogli e nella valutazione dei rischi durante l’erogazione dei prestiti. Pertanto, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale può aiutare un’istituzione finanziaria a prendere decisioni informate che minimizzano le perdite.

Efficiente

Gli errori umani nell’ecosistema finanziario potrebbero avere effetti avversi. I sistemi di intelligenza artificiale sono efficienti nella presa di decisioni complesse, riducendo il rischio di errori umani.

Sfide dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore finanziario

Qualità dei dati

“Immondizia all’interno, immondizia all’esterno”. Creare una strategia di dati efficace per un’istituzione finanziaria richiede diligenza. Identificare e verificare le fonti di dati, raccoglierli e convertirli nel formato richiesto può essere una sfida per il settore finanziario guidato dall’intelligenza artificiale.

Privacità e sicurezza dei dati

Le istituzioni finanziarie utilizzano dati personali ogni giorno. Pertanto, è essenziale che adottino misure di sicurezza per mantenere privati i dati personali. Inoltre, devono seguire le leggi sulla regolamentazione dei dati per comprendere l’uso legittimo dei dati.

Bias

Un comportamento gnoseologico nei confronti di variabili come colore, razza, etnia o genere è chiamato bias nell’intelligenza artificiale. I dati storici di addestramento potrebbero avere pregiudizi che possono tradursi in sistemi di intelligenza artificiale. Le applicazioni pregiudizievoli possono essere dannose: limitazioni nell’erogazione di prestiti a un gruppo di minoranze. La gestione e la valutazione dei rischi sono necessarie per un’applicazione di intelligenza artificiale non pregiudizievole.

L’intelligenza artificiale nel settore finanziario: la strada da percorrere

L’intelligenza artificiale nel settore finanziario può migliorare l’esperienza del cliente, rilevare transazioni fraudolente, valutare i rischi, aiutare a creare strategie di trading per i fondi hedge e altro ancora. L’ecosistema dell’intelligenza artificiale (applicazioni e metodi di ricerca) sta evolvendo costantemente, e i clienti tendono verso esperienze senza problemi. Le istituzioni finanziarie dovrebbero aggiornare costantemente i loro sistemi di intelligenza artificiale in base alle esigenze dei clienti e ai casi d’uso di intelligenza artificiale all’avanguardia disponibili.

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