Finanziamenti
Machine Learning per la Gestione degli Investimenti nel 2021
Gli investimenti sono una parte integrante della banca e sono anche la parte più rischiosa. Esiste un modo per proteggere i propri beni da rischi ingiustificati e aumentare l’efficienza di ogni nuovo investimento? Sì, il machine learning 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 machine learning 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 problemi, nonché del prezzo accessibile per l’implementazione, l’utilizzo di AI e machine learning nel settore bancario è un’altra tendenza fintech in evoluzione, secondo questo infografica.
Vantaggi del Machine Learning nel Settore Bancario
La rapida e, soprattutto, pervasiva ascesa del valore dell’intelligenza artificiale e del machine learning per il settore bancario ha fondamenti solidi, 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 di punta. Il machine learning nel settore bancario può renderlo più competitivo a seconda del compito che si desidera risolvere con il suo aiuto. In seguito, ci concentreremo su casi di studio sull’intelligenza artificiale nel settore bancario in modo che possiate trovare il compito che è rilevante per la vostra attività e risolvibile con l’AI allo stesso tempo.
- Riduzione dei costi. A seconda del modo in cui si utilizza l’AI e il ML 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 della manutenzione del personale.
- Migliore 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 carta di credito utilizzando il machine learning è diventata un’applicazione abbastanza standard di questa tecnologia, mentre le telecamere innovative con riconoscimento facciale possono determinare se le intenzioni di un cliente sono false in base alle sue espressioni facciali.
Esempi di Casi di Studio sull’Intelligenza Artificiale nel Settore Bancario
Per quanto riguarda l’applicazione pratica di queste innovazioni nel settore della banca e delle finanze, l’AI e il ML 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 spese eccessive. Anche i chatbot più avanzati aiutano già 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 il ML possono aiutare a valutare correttamente i rischi quando si concede un prestito e assicurarsi che il cliente non sia coinvolto in riciclaggio di denaro e finanziamento del terrorismo. Inoltre, il machine learning per la gestione degli investimenti e la valutazione dei rischi è molto utile.
- Rilevamento delle frodi con AI e machine learning. La rilevazione delle frodi con carta di credito utilizzando il machine learning 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 dagli e-mail 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 nel rilevamento delle frodi come SPD Group per creare il proprio sistema di prevenzione delle frodi basato sui principali minacce che si affrontano.
- Gestione degli investimenti. Per quanto riguarda il machine learning per la gestione degli investimenti, di seguito sono riportate ulteriori informazioni 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 dismissione di titoli del portafoglio. Può anche includere servizi bancari, di budget e fiscali e doveri.”
Come ML e AI Possono Beneficiare la Gestione degli Investimenti?
Se diamo un’altra occhiata all’infografica sopra, scopriremo che il machine learning 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. Al contrario, l’AI è in grado di scavare più a fondo e trovare relazioni invisibili che influiscono direttamente sui 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 del machine learning per la gestione degli investimenti. Grazie a questa opportunità, sarà possibile prendere le decisioni di investimento più sagge.
- Fare previsioni accurate. L’intelligenza artificiale per la gestione degli investimenti può anche essere alimentata da un predittore che consente di ottenere previsioni il più accurate 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 cerca le migliori opzioni.
Quali Sono i Principali Tipi di Strategie di Investimento e Come ML Può Essere Utile per Ognuna
Ecco come il machine learning e l’intelligenza artificiale possono funzionare per rendere diverse strategie di investimento sicure e vantaggiose.
| Definizione della strategia | Il modo per applicare ML e AI | |
| Investimento di Valore | Questa strategia significa investire in titoli sottostimati ma promettenti. | Il ML e l’AI possono cercare tali azioni utilizzando le capacità di analisi e previsione dei dati. |
| Investimento di Reddito | Lo scopo di questa strategia è ottenere un flusso costante di reddito passivo. | Il compito dell’AI e del ML sarà analizzare diversi mercati e tendenze attuali con l’obiettivo di trovare le migliori offerte 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 da AI può analizzare diverse opzioni, calcolare l’aumento possibile del capitale per un determinato periodo e suggerire la migliore soluzione tra tutte quelle disponibili. |
| Investimento in Piccole Capitalizzazioni | Questa è la strategia di investimento in azioni di società con una piccola capitalizzazione di mercato. | L’AI e il ML 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 ML può condurre ricerche sulle tendenze sociali attuali per scoprire quali progetti sono i più promettenti in cui investire. |
Conclusione
Come si può vedere, il machine learning e l’intelligenza artificiale sono molto promettenti per il settore bancario e finanziario, soprattutto in un ambiente di aumento del rischio e mancanza di garanzie, ovvero nella gestione degli investimenti e nel contrasto alle frodi bancarie. Nel 2021, è necessario concentrarsi su queste sfide e sfruttare l’innovazione fintech per ottenere un vantaggio aggiuntivo.
