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.
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:
- 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.
- 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.
- 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.
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.
