Gli obiettivi principali delle istituzioni finanziarie – banche, hedge fund e compagnie assicurative – sono minimizzare i rischi, ridurre i costi e fornire servizi ai clienti di fascia alta ai clienti che utilizzano l’intelligenza artificiale.
Con enormi quantità di dati nel settore finanziario, diventa sempre più importante utilizzare l’intelligenza artificiale per l’analisi dei dati, la gestione del rischio, il servizio personalizzato e la gestione dei portafogli. Secondo un sondaggio condotto nel 2023 da NVIDIA su 200 istituti finanziari con sede in America e in Europa, le aziende stavano lavorando sui seguenti casi d’uso:
- 26% di loro stava lavorando su un modello linguistico di grandi dimensioni
- 23% sul sistema di raccomandazione
- 23% sull’ottimizzazione del portafoglio
- 22% sul rilevamento delle frodi
La metà degli intervistati riteneva che l’IA avrebbe migliorato i loro rendimenti annuali del 10% e un terzo stimava che l’IA avrebbe ridotto le loro spese annuali del 10%
Le frodi nel settore bancario e finanziario non solo causano difficoltà finanziarie, ma colpiscono anche l’immagine dell’istituzione. L’intelligenza artificiale è addestrata sui dati storici e può differenziare una transazione tipica da un’anomalia. Man mano che saranno disponibili più dati e metodi di ricerca, l’accuratezza dei sistemi di intelligenza artificiale per rilevare le frodi aumenterà ulteriormente.
La valutazione del rischio è essenziale per verificare l’ammissibilità del prestito e la probabilità che un mutuatario sia inadempiente su un prestito. L’intelligenza artificiale può analizzare i record di credito e i rendiconti finanziari per valutare i profili di rischio dei mutuatari. Inoltre, i revisori possono utilizzare l’intelligenza artificiale per esaminare i documenti finanziari per garantire che l’azienda rispetti le leggi e i regolamenti applicabili.
L’intelligenza artificiale è addestrata su anni di dati finanziari e può identificare tendenze che possono essere difficili da vedere ad occhio nudo. In parole povere, l’IA genera segnali di trading migliori. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata nel trading ad alta frequenza, dove le negoziazioni vengono effettuate in frazioni di secondo sulla leggera fluttuazione dei prezzi. Le società di gestione del portafoglio possono sviluppare sistemi di intelligenza artificiale per ottenere tassi di rendimento più elevati che guadagneranno la fiducia dei clienti e, a loro volta, porteranno più affari.
Nel settore bancario, i chatbot basati sull’intelligenza artificiale possono fornire un servizio clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, rispondendo a domande comuni. Con l’avvento di ChatGPT, non si può negare il potenziale commerciale dei grandi modelli linguistici.
L’intelligenza artificiale nella finanza fa risparmiare tempo automatizzando le attività ripetitive, liberando le persone nella gestione di problemi complessi. I revisori non devono leggere i registri finanziari di un’azienda durante l’audit. Inoltre, l’utilizzo dei chatbot di assistenza clienti nelle app fintech consente di risparmiare tempo, velocizzare i processi e fornire un servizio 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
L’IA aiuta nel rilevamento delle frodi, nella gestione del portafoglio e nella valutazione del rischio durante la concessione di prestiti. Pertanto, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale può aiutare un istituto finanziario a prendere decisioni ben informate che riducono al minimo le perdite.
L’errore umano nell’ecosistema finanziario potrebbe avere effetti negativi. I sistemi di intelligenza artificiale sono efficienti nel processo decisionale complesso, riducendo il rischio di errore umano.
Spazzatura dentro, spazzatura fuori. La creazione di una strategia dati efficace per un istituto finanziario richiede due diligence. Identificare e controllare le fonti di dati, raccoglierle e convertirle nella forma richiesta può essere difficile per i settori finanziari guidati dall’intelligenza artificiale.
Gli istituti finanziari utilizzano i dati personali ogni giorno. Pertanto, è essenziale che adottino misure di sicurezza per mantenere privati i dati personali. Inoltre, dovrebbero seguire le leggi sulla regolamentazione dei dati per comprendere l’uso legale dei dati.
Il comportamento gnostico nei confronti di variabili come colore, razza, etnia o genere è chiamato pregiudizio nell’IA. I dati di addestramento storici possono avere pregiudizi che possono tradursi in sistemi di intelligenza artificiale. Le applicazioni distorte possono essere dannose: limitazioni nel concedere prestiti a un gruppo di minoranza. La valutazione e la gestione del rischio sono necessarie per un’applicazione imparziale dell’IA.
L’intelligenza artificiale nella finanza può migliorare l’esperienza del cliente, rilevare transazioni fraudolente, valutare i rischi, aiutare a creare strategie di trading per hedge fund e quant’altro. L’ecosistema AI (applicazioni e metodi di ricerca) è in continua evoluzione e i clienti si orientano verso esperienze senza problemi. Gli istituti finanziari dovrebbero aggiornare costantemente i propri sistemi di intelligenza artificiale in base alle esigenze dei clienti e ai casi d’uso di intelligenza artificiale all’avanguardia disponibili.