AI e processi finanziari: bilanciare rischio e rendimento
Di tutte le funzioni aziendali influenzate dall’IA in questi giorni, forse nessuna è più consequenziale dell’IA e dei processi finanziari. Alla gente non piace quando gli altri giocherellano con i loro soldi, figuriamoci un robot senza emozioni.
Ma come di solito va con le prime impressioni, l’intelligenza artificiale sta guadagnando proseliti nei circoli monetari, in gran parte grazie alla sua capacità di eliminare le inefficienze e capitalizzare le opportunità nascoste, creando sostanzialmente più ricchezza dalla ricchezza esistente.
Attenzione ai dettagli
Uno dei modi in cui lo fa è ridurre il costo della precisione, afferma Sanjay Vyas, CTO di Planful , uno sviluppatore di piattaforme di pianificazione finanziaria basate su cloud. La sua opinione è che mentre la finanza è rimasta indietro nell’adozione dell’intelligenza artificiale, sta iniziando a recuperare man mano che i professionisti più esperti di tecnologia entrano nel campo. Una sfida chiave nella finanza è spingere l’accuratezza dei dati il più possibile senza che costi più di quanto risparmi o guadagni.
Ad oggi, questo sforzo è stato limitato in gran parte dal numero di ore uomo che sei disposto a dedicare al raggiungimento della precisione, ma l’intelligenza artificiale capovolge questa equazione poiché può funzionare tutto il giorno e tutta la notte concentrandosi sulla più piccola discrepanza.
Questo sarà probabilmente un vantaggio particolare per le organizzazioni più piccole che mancano delle risorse e della scala per rendere utile questo tipo di analisi dei dati. E come abbiamo visto altrove, consente anche agli specialisti di finanza umana di liberare tempo per concentrarsi su iniziative strategiche di livello superiore.
Trovare i cattivi attori
L’intelligenza artificiale sta anche contribuendo al settore finanziario in altri modi nuovi, ad esempio il rilevamento delle frodi. Harry Dix, autore di contenuti senior di GoodData , ha recentemente evidenziato i molteplici modi in cui un’attenta analisi delle tracce dei dati può portare rapidamente alla scoperta di frodi e all’eliminazione degli autori. La maggior parte delle frodi richiede un attento coordinamento tra più giocatori al fine di mascherare i loro crimini come normali transazioni, ma un modello di intelligenza artificiale adeguatamente addestrato può approfondire insiemi di dati finiti per rilevare schemi sospetti. E può farlo molto più velocemente di un esaminatore umano, spesso rilevando la frode prima che sia stata completamente implementata e le risorse siano scomparse.
L’implementazione dell’IA nei processi finanziari non è solo un modo per andare avanti, afferma l’imprenditrice dei social media Annie Brown su Forbes : è necessario rimanere a galla in un’economia sempre più impegnativa. Con il fintech e le valute digitali ormai mainstream , le organizzazioni che non possono tenere il passo con il ritmo degli affari si troveranno sulla strada dell’obsolescenza in breve tempo.
Nuovi tipi di servizi finanziari, dalla semplice elaborazione bancaria e delle transazioni al trading sofisticato e alla gestione del capitale, stanno spuntando ogni giorno, praticamente tutti utilizzano l’intelligenza artificiale in una forma o nell’altra per semplificare i processi, migliorare il servizio clienti e produrre maggiori ritorni .
Mantenere l’intelligenza artificiale e i processi finanziari onesti
Tuttavia, la domanda prioritaria relativa all’IA nei processi finanziari è come garantire che l’IA si comporti in modo onesto ed etico. Sebbene l’onestà e l’etica non siano state esattamente le caratteristiche distintive del settore finanziario in tutta la sua storia guidata dall’uomo, è possibile adottare misure per garantire che l’intelligenza artificiale non fornisca consapevolmente risultati scadenti agli utenti. La Commissione europea, per esempio, sta sviluppando un quadro giuridico per disciplinare l’uso dell’intelligenza artificiale in aree come i controlli del credito e i chatbot.
Allo stesso tempo, l’IEEE ha compilato una guida con il contributo di oltre 50 importanti istituzioni finanziarie di Stati Uniti, Regno Unito e Canada sul modo corretto di infondere fiducia e comportamento etico nei modelli di intelligenza artificiale. La guida offre numerosi suggerimenti su come addestrare l’intelligenza artificiale con equità, trasparenza e privacy in più domini, come la sicurezza informatica, i prezzi di prestiti e depositi e le assunzioni.
Sembra che la finanza stia sentendo la spinta e l’attrazione dell’IA più di altre discipline. Da un lato c’è il richiamo di maggiori profitti e maggiori ritorni; dall’altra la paura che qualcosa possa andare storto, terribilmente storto.
La soluzione: evitare la tentazione di spingere l’IA nelle funzioni relative alla finanza finché l’azienda non è pronta. Proprio come qualsiasi dipendente, l’IA deve essere formata e preparata prima che possa essere affidata a livelli di responsabilità più elevati. Dopotutto, non promuoveresti una persona appena uscita dal college a CFO il primo giorno. Avviando l’IA con responsabilità finanziarie di basso livello, deve poi dimostrarsi degna di promozione, proprio come qualsiasi altro dipendente.
