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Apprendimento automatico per la gestione degli investimenti nel 2021

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Gli investimenti sono una parte integrante della banca e sono anche la parte più rischiosa. C’è un modo per proteggere i propri beni da rischi ingiustificati e aumentare l’efficienza di ogni nuovo investimento? Sì, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale nel settore bancario stanno spingendo i propri confini, rendendolo ancora più promettente, redditizio, intelligente e sicuro. In questo articolo, esamineremo il futuro di queste tecnologie per il settore fintech e ci concentreremo sull’utilizzo di AI e apprendimento automatico per la gestione degli investimenti.

Intelligenza artificiale nel settore bancario 2021 – Cosa aspettarsi

Ad oggi, l’intelligenza artificiale nel settore bancario è una delle tecnologie più promettenti da utilizzare per diversi scopi. A causa delle grandi opportunità di personalizzazione, analisi dei dati e capacità di risoluzione di diversi compiti, nonché del prezzo accessibile per l’implementazione, l’utilizzo di AI e apprendimento automatico nel settore bancario è un’altra tendenza fintech in evoluzione, secondo questo infographic.

Vantaggi dell’apprendimento automatico nel settore bancario

La rapida e, soprattutto, pervasiva ascesa del valore dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico nel settore bancario ha fondamenta solide, poiché queste tecnologie promettono benefici completamente nuovi e altamente efficaci.

  • Analisi dei dati avanzata. In precedenza, le banche erano costrette ad analizzare i dati con accesso limitato alle informazioni. Ad esempio, quando un cliente si presenta con una richiesta di emissione di un prestito, la decisione veniva presa solo sulla base delle dichiarazioni di reddito, degli attuali asset e passività del cliente e della sua storia creditizia. Al momento, l’intelligenza artificiale nel settore bancario consente di analizzare enormi quantità di informazioni, fino alla richiesta dell’utente nei social network, al fine di prendere decisioni più competenti e meno rischiose.
  • Vantaggio competitivo. L’apprendimento automatico nel settore bancario può renderlo più competitivo a seconda del compito che si desidera risolvere con il suo aiuto. In seguito, ci concentreremo sugli esempi di intelligenza artificiale nel settore bancario in modo che possiate trovare il compito che è rilevante per il vostro business e risolvibile con l’AI allo stesso tempo.
  • Riduzione dei costi. A seconda di come si utilizza l’AI e l’apprendimento automatico per la propria istituzione finanziaria, può ridurre alcuni costi. Ad esempio, l’utilizzo di robo-consulenti come parte del team di supporto può ridurre il costo di manutenzione del personale.
  • Miglior sicurezza. L’intelligenza artificiale nel settore bancario può essere applicata in diversi modi se si desidera ottenere una maggiore sicurezza. Ad esempio, la rilevazione delle frodi con carte di credito utilizzando l’apprendimento automatico è diventata un’applicazione abbastanza standard di questa tecnologia, mentre le innovative telecamere con riconoscimento facciale possono determinare se le intenzioni del cliente sono false in base alle sue espressioni facciali.

Esempi di intelligenza artificiale nel settore bancario

Per quanto riguarda l’applicazione pratica di queste innovazioni nel settore bancario e finanziario, l’AI e l’apprendimento automatico possono essere utilizzati con successo per:

  • Miglioramento del servizio clienti. Ad esempio, un chatbot può aiutare i clienti a navigare nel sito web e nell’applicazione della banca, suggerire di effettuare pagamenti regolari e notificare gli utenti in caso di eccessi di spesa. Anche i chatbot più avanzati aiutano i clienti con la pianificazione del budget, il risparmio e la gestione degli investimenti.
  • Valutazione dei rischi. Fare soldi con i soldi è sempre un processo rischioso, quindi l’AI e l’apprendimento automatico possono aiutare a valutare correttamente i rischi quando si emette un prestito e assicurarsi che il cliente non sia coinvolto in riciclaggio di denaro e finanziamento del terrorismo. Inoltre, l’apprendimento automatico per la gestione degli investimenti e la valutazione dei rischi è molto utile.
  • Rilevazione delle frodi con AI e apprendimento automatico. La rilevazione delle frodi con carte di credito utilizzando l’apprendimento automatico non è l’unico esempio di utilizzo di questa tecnologia per scopi di sicurezza. Inoltre, l’intelligenza artificiale può proteggere le caselle di posta dei dipendenti dalle email di phishing, nonché mantenere al sicuro i dati dei clienti nelle applicazioni di banca mobile. In alternativa, è possibile utilizzare una soluzione di sicurezza già pronta o collaborare con un’azienda con competenze di rilevamento delle frodi come SPD Group per creare un proprio sistema di prevenzione delle frodi basato sulle minacce principali che si affrontano.
  • Gestione degli investimenti. Per quanto riguarda l’apprendimento automatico per la gestione degli investimenti, ci sono ulteriori approfondimenti su questo argomento.

Cosa si intende per gestione degli investimenti?

Come definito da Investopedia, “La gestione degli investimenti si riferisce alla gestione di attività finanziarie e altri investimenti, non solo all’acquisto e alla vendita. La gestione include la creazione di una strategia a breve o lungo termine per l’acquisto e la vendita di titoli. Può anche includere servizi e doveri di banca, budget e imposte.”

Come l’AI e l’apprendimento automatico possono beneficiare la gestione degli investimenti?

Se prendiamo un’altra occhiata all’infografica sopra, scopriremo che l’apprendimento automatico per la gestione degli investimenti può essere utile per tutti gli aspetti fondamentali di questo processo.

  • Fare in modo che nuove forme di dati siano soggette a un’analisi accurata. Non si può mai essere sicuri di prendere in considerazione tutte le informazioni che si conoscono. Invece, l’AI è in grado di scavare più a fondo e trovare relazioni invisibili che influenzano direttamente i benefici degli investimenti.
  • Ridurre l’influenza dei pregiudizi umani nel processo decisionale. L’AI non ha emozioni e è completamente indifferente a quale decisione si prenderà. Il suo compito è solo suggerire un accordo migliore con uno sguardo imparziale.
  • Chiarire i possibili rischi e opportunità. Come abbiamo detto, la valutazione dei rischi è un vantaggio competente dell’apprendimento automatico per la gestione degli investimenti. Grazie a questa opportunità, sarà possibile prendere decisioni di investimento più sagge.
  • Fare previsioni accurate. L’intelligenza artificiale per la gestione degli investimenti può anche essere alimentata da un predittore che consentirà di ottenere previsioni accurate come possibile, tenendo conto dei dati in tempo reale e storici.
  • Suggerire la migliore decisione guidata da determinati parametri. Ad esempio, se si sta cercando l’opportunità di investire in immobili in una determinata regione, ci sono già due parametri che il modello può seguire quando si cerca le migliori opzioni.

Quali sono i principali tipi di strategie di investimento e come l’AI può essere utile per ciascuna?

Ecco come l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale possono funzionare per rendere diverse strategie di investimento sicure e benefiche.

Definizione della strategia Il modo per applicare l’AI e l’apprendimento automatico
Investimento di valore Questa strategia significa investire in titoli sottostimati ma promettenti. L’AI e l’apprendimento automatico possono cercare tali azioni utilizzando le capacità di analisi dei dati e previsione.
Investimento di reddito Lo scopo di questa strategia è ottenere un flusso costante di reddito passivo. Il compito dell’AI e dell’apprendimento automatico sarà analizzare diversi mercati e tendenze attuali con l’obiettivo di trovare le offerte più promettenti di reddito passivo.
Investimento di crescita L’obiettivo di questa strategia è aumentare il capitale. L’esempio più semplice è un deposito con opzione di capitalizzazione degli interessi. Un sistema alimentato dall’AI può analizzare diverse opzioni, calcolare l’aumento possibile del capitale per un determinato periodo e suggerire la migliore soluzione tra tutte le opzioni disponibili.
Investimento in piccole capitalizzazioni Questa strategia consiste nell’investire in azioni di società con una piccola capitalizzazione di mercato. L’AI e l’apprendimento automatico possono cercare e suggerire azioni delle società più promettenti con piccola capitalizzazione.
Investimento socialmente responsabile Questa strategia suggerisce di investire in progetti verdi e/o socialmente promettenti. Il modello di apprendimento automatico può condurre ricerche sulle tendenze sociali attuali per scoprire quali progetti sono i più promettenti in cui investire.

Conclusione

Come si può vedere, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale sono molto promettenti per il settore bancario e finanziario, soprattutto in un ambiente di rischio aumentato e mancanza di garanzie, ovvero nella gestione degli investimenti e nella lotta contro le frodi bancarie. Nel 2021, è necessario concentrarsi su queste sfide e sfruttare l’innovazione fintech per ottenere un vantaggio aggiuntivo.

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Helen Kovalenko è un Project Manager nel dipartimento R&D Data Science di SPD Group. Lavora con un team di professionisti che conducono ricerche, analisi e sviluppo di soluzioni innovative e all'avanguardia per aziende di piccole a grandi dimensioni. Il suo team fornisce consulenza ai clienti su compiti complessi di natura diversa, come nel settore Retail, Banking o Logistics, e sviluppa soluzioni pertinenti per loro. Di solito si concentrano su sfide relative a NLP, Computer Vision e rilevamento di anomalie. È molto entusiasta di avanzare il futuro del Machine Learning attraverso un lavoro costante con persone talentuose e motivate unite dallo stesso obiettivo e interessi.