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AI gen e finanza, come cambia i processi: ecco tutte le applicazioni



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Le applicazioni dell’AI gen nella finanza sono varie e permettono di gestire in maniera efficiente e snella molte attività: ecco una panoramica

Pubblicato il 22 nov 2024

Cosma Rizzi

Sales Representative Italy Wibu-Systems AG



tax gap (1) AI gen finanza
AI gen finanza

L’intelligenza artificiale generativa sul settore finanziario ha un impatto trasformativo ben rappresentato dai dati del McKinsey Global Institute (MGI). Il report “The economic potential of generative AI: The next productivity frontier” stima che la Generative AI possa aggiungere dai 200 ai 340 miliardi di dollari Usa o dal 2.8% al 4.7% alle revenues totali della industry.

Da quanto sopra si può dedurre quanto è ampio il market size dell’uso dell’intelligenza artificiale generativa nel mondo finanziario. Ma vediamo perché.

Generative AI In Financial Services Market Size by Deployment, 2020 - 2030 (USD Billion)
Fonte: Grand View Research “Generative AI In Financial Services Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application, By Deployment, By End-user, By Region, And Segment Forecasts, 2024 – 2030”

AI gen e finanza: il trading

Nell’ambito del trading, la generative AI può creare modelli predittivi avanzati, simulando diversi scenari di mercato e anticipando le tendenze basate su grandi volumi di dati. Ad esempio, algoritmi avanzati possono generare possibili tendenze del prezzo delle azioni o criptovalute, offrendo previsioni più accurate per i gestori di portafoglio. Inoltre, la Generative AI può analizzare rapidamente notizie, sentiment sui social media e altri dati non strutturati, fornendo insights che prima richiedevano giorni di analisi e che possono avere una rilevanza importante sulle tendenze dei mercati finanziari.

Applicazione dell’AI gen ai servizi bancari

Le aziende di servizi bancari e finanziari danno sempre maggior attenzione alla user experience della propria clientela fornendo una esperienza altamente personalizzata; nel contempo queste società cercano di ridurre i costi relativi alla risorsa più costosa e pregiata dell’azienda ovvero i costi del personale.

In questo scenario si presentano tre principali applicazioni della Generative AI:

  1. L’utilizzo della Generative AI nella modellazione di interfacce utente personalizzate, interfacce che evidenziano dati salienti per il cliente in base al proprio comportamento, alle proprie necessità e ai prodotti/servizi che si vogliono promuovere nei suoi confronti.
  2. Utilizzo di Chatbot avanzati, come quelli generati da modelli linguistici, che sono capaci di interagire con i clienti in modo naturale, rispondendo a domande, dando suggerimenti finanziari e persino anticipando le esigenze dei clienti.
  3. Applicazione della Generative AI ai processi interni in modo da rendere più efficienti i cicli di valutazione e approvazione, riducendo quindi i tempi di attesa del cliente.

Quest’ultimo punto ovvero l’applicazione della Generative AI ai processi interni ai servizi bancari, è pervasivo non solo nella parte di front-end ovvero nei sistemi esposti alla clientela, ma anche nei sistemi e processi di back-end degli istituti e delle società; pensiamo ad esempio a tutti i sistemi di controllo e approvazione dei crediti che nella banche operano per raccogliere, verificare e approvare o meno prestiti e finanziamenti alla clientela.

AI gen e finanza, come contrastare le frodi

Un’altra notevole area di applicazione della Generative AI nel mondo finanziario è il suo utilizzo per contrastare le frodi e gli illeciti o la non aderenza alle compliance; grazie alla capacità di analizzare miliardi di transazioni e sorgenti eterogenee di dati non solo numerici, si possono rilevare anomalie in tempo reale che potrebbero indicare attività fraudolente o sospette. Inoltre, la Generative AI può simulare scenari di frode e testare la sicurezza dei sistemi, migliorando la resilienza delle società finanziarie.

Rischi dell’AI gen nella finanza

Nonostante i vantaggi, l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa nel settore finanziario comporta anche delle sfide. Gli algoritmi possono essere vulnerabili a errori e bias, con il rischio di intraprendere decisioni sbagliate. Inoltre, la Generative AI richiede una grande quantità di dati sensibili, sollevando problemi di privacy e sicurezza. Le aziende finanziarie devono adottare misure di governance e regolamentazione solide per minimizzare i rischi e garantire l’affidabilità delle tecnologie utilizzate.

La protezione dei modelli è diventata imperativa in quanto il suo ciclo di vita è estremamente ampio e articolato, e quindi espone a una vasta superficie di attacco.

Fonte: “Artificial Intelligence: Protection and Licensing” of WIBU-SYSTEMS AG

Conclusione

Fortunatamente da sempre il mondo finanziario è una delle industrie in cui le norme e le leggi che lo regolamentano sono tra le più restrittive e vengono adottate globalmente (secondo solo all’healthcare/farmaceutico); a queste si stanno affiancando tutte le norme e le leggi che i governi e le organizzazioni hanno o stanno promulgando in tema di controllo della AI e della tutela della privacy.

Questo connubio fa ben sperare che l’applicazione della Generative AI nel mondo finanziario porterà significativi vantaggi competitivi alle aziende; le società però dovranno adottarla integrandola con saggezza e prudenza nei propri ambiti operativi e proteggendola al meglio, per tutelare il proprio business e la propria reputazione (che nel mondo finanziario è l’asset più importante), ed anche per tutelare la privacy e la sicurezza della propria clientela.

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