La più grande opportunità dell'intelligenza artificiale nella finanza non risiede nei nuovi modelli, ma nello sblocco dei vecchi dati

Mentre l’intelligenza artificiale continua il suo rapido avanzamento in tutti i settori, società di servizi finanziari si trovano a un bivio. Desiderose di sfruttare il potenziale dell'IA, ma diffidenti nei confronti del crescente controllo normativo, molte istituzioni stanno scoprendo che il percorso verso l'innovazione è molto più complesso del previsto. Titoli recenti mettono in luce rischi come Allucinazioni AI, distorsioni del modello e processi decisionali opachi: problemi che gli enti regolatori sono sempre più desiderosi di affrontare. 

Eppure, dietro il clamore dell'IA generativa e le preoccupazioni relative alla conformità, si nasconde un'opportunità più concreta e trascurata. Il successo dell'IA non dipende dalla creazione di modelli più ampi, ma dalla fornitura di dati appropriati e specifici per ciascun dominio affinché funzionino efficacemente. Gli istituti finanziari si trovano su montagne di dati non strutturati, intrappolati in contratti, estratti conto, informative, email e sistemi legacy. Finché questi dati non saranno sbloccati e resi utilizzabili, l'IA continuerà a non essere all'altezza delle sue promesse nel settore finanziario.

La sfida nascosta: miliardi bloccati nei dati non strutturati

Gli istituti finanziari generano e gestiscono quotidianamente volumi impressionanti di dati. Tuttavia, un si stima che l'80-90% di questi dati non sia strutturato, sepolti in contratti, email, informative, report e comunicazioni. A differenza dei set di dati strutturati, ordinatamente organizzati in database, i dati non strutturati sono disordinati, variegati e difficili da elaborare su larga scala con i metodi tradizionali.

Ciò rappresenta una sfida critica. I sistemi di intelligenza artificiale sono efficaci solo quanto lo sono i dati che li alimentano. Senza accesso a informazioni pulite, contestualizzate e affidabili, anche i modelli più avanzati rischiano di fornire risultati inaccurati o fuorvianti. Questo è particolarmente problematico nei servizi finanziari, dove accuratezza, trasparenza e conformità normativa sono imprescindibili.

Mentre le aziende si affrettano ad adottare l'intelligenza artificiale, molte stanno scoprendo che i loro asset di dati più preziosi rimangono intrappolati in sistemi obsoleti e repository isolati. Sbloccare questi dati non è più una questione di back-office: è fondamentale per il successo dell'intelligenza artificiale.

Pressione normativa e rischio di accelerare l’IA

Le autorità di regolamentazione di tutto il mondo hanno iniziato a focalizzare l'attenzione sull'utilizzo dell'IA nei servizi finanziari. Crescono le preoccupazioni relative a possibili allucinazioni e alla trasparenza, laddove i modelli di IA generano informazioni plausibili ma errate senza un'adeguata tracciabilità. La distorsione dei modelli e la mancanza di spiegabilità ne complicano ulteriormente l'adozione, soprattutto in settori come i prestiti, la valutazione del rischio e la conformità, dove decisioni poco trasparenti possono portare a rischi legali e danni alla reputazione.

I sondaggi lo indicano oltre l'80% delle istituzioni finanziarie citano l'affidabilità dei dati e le preoccupazioni relative alla loro spiegabilità come fattori principali che rallentano le loro iniziative di intelligenza artificiale. Il timore di conseguenze indesiderate, unito a una supervisione più stringente, ha creato un ambiente cauto. Le aziende sono sotto pressione per innovare, ma sono attente al rischio di incorrere in problemi con le autorità di regolamentazione o di implementare sistemi di intelligenza artificiale di cui non ci si può fidare completamente.

In questo contesto, la ricerca di soluzioni di intelligenza artificiale generalizzate o la sperimentazione di LLM già pronti all'uso spesso portano a progetti in stallo, investimenti sprecati o, peggio, a sistemi che amplificano il rischio anziché mitigarlo.

Uno spostamento verso un'intelligenza artificiale specifica per dominio e incentrata sui dati

La svolta di cui il settore ha bisogno non è un altro modello. È un cambio di prospettiva, dalla costruzione di modelli alla padronanza dei dati. L'elaborazione di dati non strutturati e specifici per dominio offre un approccio più concreto all'intelligenza artificiale nei servizi finanziari. Invece di affidarsi a modelli generici addestrati su dati Internet generali, questo metodo enfatizza l'estrazione, la strutturazione e la contestualizzazione dei dati unici che le istituzioni finanziarie già possiedono.

Sfruttando l'intelligenza artificiale progettata per comprendere le sfumature del linguaggio finanziario, della documentazione e dei flussi di lavoro, le aziende possono trasformare dati precedentemente inaccessibili in informazioni fruibili. Ciò consente automazione, insight e supporto decisionale basati sulle informazioni affidabili dell'istituto, non su set di dati esterni soggetti a inesattezze o irrilevanza.

Questo approccio offre un ROI immediato migliorando l'efficienza e riducendo i rischi, soddisfacendo al contempo le aspettative normative. Costruendo sistemi con pipeline di dati chiare e tracciabili, le organizzazioni ottengono la trasparenza e la comprensibilità necessarie per superare due delle maggiori sfide nell'adozione dell'IA odierna.

L'intelligenza artificiale sta portando risultati concreti nel mondo finanziario

Mentre gran parte del dibattito sull'intelligenza artificiale rimane incentrato su innovazioni appariscenti, l'elaborazione di dati non strutturati specifici per un determinato dominio sta già trasformando le operazioni dietro le quinte di alcune delle più grandi banche e istituzioni finanziarie del mondo. Queste organizzazioni utilizzano l'intelligenza artificiale non per sostituire le competenze umane, ma per potenziarle, automatizzando l'estrazione di termini critici dai contratti, segnalando i rischi di conformità nascosti nelle informative o semplificando l'analisi delle comunicazioni con i clienti.

Ad esempio, l'analisi fondamentale dei bilanci è una funzione fondamentale nei servizi finanziari, ma gli analisti spesso trascorrono innumerevoli ore a destreggiarsi tra la variabilità di ogni bilancio e a decifrare le note del revisore. Le aziende che sfruttano soluzioni di intelligenza artificiale come la nostra hanno ridotto i tempi di elaborazione del 60%, consentendo ai team di spostare l'attenzione dalla revisione manuale al processo decisionale strategico.

L'impatto è tangibile. Processi manuali che un tempo richiedevano giorni o settimane ora vengono completati in pochi minuti. I team di gestione del rischio acquisiscono una visibilità tempestiva su potenziali problemi. I dipartimenti di conformità possono rispondere più rapidamente e con maggiore sicurezza durante audit o revisioni normative. Queste implementazioni di intelligenza artificiale non richiedono alle aziende di affidarsi a modelli non collaudati. Si basano su basi di dati esistenti, migliorando quelle già presenti.

Questa applicazione pratica dell'IA è in netto contrasto con i metodi per tentativi ed errori comuni in molti progetti di IA generativa. Invece di inseguire le ultime tendenze tecnologiche, si concentra sulla risoluzione di problemi aziendali reali con precisione e determinazione.

Riduzione del rischio dell’intelligenza artificiale: cosa trascurano i CTO e gli enti regolatori

Nella corsa all'adozione dell'IA, molti leader dei servizi finanziari, e persino le autorità di regolamentazione, potrebbero concentrarsi eccessivamente sul livello del modello e non abbastanza su quello dei dati. Il fascino degli algoritmi avanzati spesso oscura la verità fondamentale che i risultati dell'IA sono dettati dalla qualità, dalla pertinenza e dalla struttura dei dati.

Dando priorità all'elaborazione di dati specifici per dominio, le istituzioni possono ridurre i rischi delle iniziative di intelligenza artificiale fin dall'inizio. Ciò significa investire in tecnologie e framework in grado di elaborare in modo intelligente dati non strutturati nel contesto dei servizi finanziari, garantendo che i risultati siano non solo accurati, ma anche spiegabili e verificabili.

Questo approccio consente inoltre alle aziende di scalare l'IA in modo più efficace. Una volta trasformati in formati utilizzabili, i dati non strutturati diventano una base su cui costruire molteplici casi d'uso dell'IA, che si tratti di reporting normativo, automazione del servizio clienti, rilevamento delle frodi o analisi degli investimenti. Anziché trattare ogni progetto di IA come un'attività a sé stante, la gestione dei dati non strutturati crea una risorsa riutilizzabile, accelerando l'innovazione futura e mantenendo al contempo il controllo e la conformità.

Andare oltre il ciclo dell'hype

Il settore dei servizi finanziari si trova in un momento cruciale. L'intelligenza artificiale offre un potenziale enorme, ma per comprenderlo appieno è necessaria una mentalità disciplinata e basata sui dati. L'attuale attenzione ai rischi di allucinazione e ai bias dei modelli, seppur valida, può distogliere l'attenzione dalla questione più urgente: senza sbloccare e strutturare le vaste riserve di dati non strutturati, le iniziative di intelligenza artificiale continueranno a dare risultati insufficienti.

L'elaborazione di dati non strutturati specifici per dominio rappresenta il tipo di svolta che non fa notizia, ma genera un impatto misurabile e sostenibile. Ci ricorda che in settori altamente regolamentati e ad alta intensità di dati come i servizi finanziari, l'intelligenza artificiale pratica non si limita a inseguire la prossima grande novità. Si tratta di utilizzare al meglio ciò che già esiste.

Mentre le autorità di regolamentazione continuano a rafforzare la supervisione e le aziende cercano di bilanciare innovazione e gestione del rischio, coloro che si concentrano sulla padronanza dei dati saranno nella posizione migliore per guidare. Il futuro dell'IA nei servizi finanziari non sarà definito da chi avrà il modello più innovativo, ma da chi saprà sbloccare i propri dati, implementare l'IA in modo responsabile e fornire valore costante in un mondo complesso e orientato alla conformità.