L’argomento numero uno nelle discussioni sull’IA si concentra sempre sulla disruption. L’IA generativa presenta, in effetti, elementi dirompenti, ma non sono simili nei vari settori.
Nei servizi finanziari, ad esempio, deve essere vista in modo molto diverso da altri settori.
Cosa fa l’AI nel settore finanziario
Il “lavoro da svolgere” è una difficile interazione tra input e output oggettivi e soggettivi e, intorno a queste variabili, è necessario incorporare anche i requisiti normativi. Per questo motivo, classificheremmo l’IA generativa come la cosiddetta “innovazione dell’efficienza” secondo il modello di C. Christensen (Christensen Institute, 2023).
Ciò implica che gli istituti finanziari probabilmente utilizzeranno questi strumenti di IA generativa in casi specifici (ad esempio, nell’ambito del servizio clienti o della reportistica), ma si tratta di soluzioni fuori dal coro che non distingueranno un concorrente dall’altro. Pensate a questo come a Internet. Non distingue un gestore patrimoniale o una banca dai suoi colleghi, ma tutti devono utilizzarlo per rimanere competitivi e ottimizzare l’esperienza dei clienti e i processi interni.
L’IA generativa può sconvolgere le industrie creative come il cinema, la musica e l’editoria. In quest’ultimo settore, ad esempio, vediamo che vengono pubblicati centinaia di libri generati dall’IA al giorno. Amazon ha persino emanato una regola che consente agli author-bot di pubblicare un massimo di soli 3 libri al giorno (Amazon consente agli author-bot di pubblicare tre libri al giorno – The Register). Anche nel settore IT può essere dirompente per la programmazione di fascia bassa, che ora può essere effettuata semplicemente tramite chat conversazionali piuttosto che inviare un elenco di requisiti a programmatori offshore.
Norme e regolamenti che frenano l’irruzione dell’IA nel mondo finanziario
L’interruzione dell’IA generativa nel settore finanziario non è tuttavia molto probabile. Ciò è dovuto alle norme e ai regolamenti che si applicano al settore. Sarebbe impossibile per un’IA che opera autonomamente gestire denaro al dettaglio, concedere prestiti o trasferire denaro. Le autorità di regolamentazione non lo permetterebbero mai. Abbiamo assistito a un ciclo simile con le criptovalute, che sono nate completamente al di fuori del settore finanziario, ma che ora sono state abbracciate dal settore e le società che sopravvivono nell’ambito delle criptovalute sono legate a entità finanziarie regolamentate piuttosto che a tentativi anarchici di sconvolgere il settore.
L’IA nel settore dei pagamenti
Ciò implica che gli investitori devono concentrarsi sulla cosiddetta innovazione duratura. Si tratta di aziende che generano insiemi di dati proprietari e creano software di intelligenza artificiale su tali dati per superare le prestazioni dei concorrenti in casi d’uso limitati. Ne sono un esempio le applicazioni di gestione del rischio, il credit scoring e gli algoritmi di trading ad alta frequenza oggi attivi. Il 60% degli investimenti nell’IA effettuati dal settore finanziario si concentra sulla gestione delle frodi. Società come Visa, MasterCard e Global Payments[2] sono esemplari di modelli di AI proprietari nell’ambito dei pagamenti che utilizzano l’AI per prevenire le frodi sui loro circuiti. Visa, ad esempio, ha una capacità massima di 65.000 pagamenti al secondo, a livello globale. Queste transazioni devono essere controllate per individuare eventuali frodi. Ciò avviene tramite strumenti proprietari, addestrati su un set di dati proprietario (di dimensioni superiori a 60 petabyte) che consente all’azienda di controllare ogni transazione entro 300 millisecondi. Si tratta del tempo che intercorre tra l’inserimento delle 4 cifre del codice pin da parte del cliente e il suono “bliep-bliep” quando la transazione viene approvata. Per decidere se approvare o rifiutare il pagamento vengono utilizzati dati come l’ora, la posizione, i modelli di spesa e molti altri.
Senza l’IA, sarebbe impossibile avere il settore dei pagamenti come lo conosciamo oggi. Allo stesso modo, sarebbe impossibile avere prestiti e trading ad alta frequenza senza questi strumenti. Tutte queste sono innovazioni di supporto. Distinguono i vincitori dai perdenti.
Le aziende che dispongono dei dati migliori e che hanno addestrato al meglio i loro algoritmi, possono servire meglio i loro clienti finali e migliorare il loro tasso di successo. Nell’ambito dei pagamenti, gli esercenti controllano questi dati prima di decidere con quale società di pagamento lavorare. Fa una grande differenza, ad esempio, se una società di pagamento ha un’alta o bassa perdita di affari a causa dei controlli sulle frodi. Anche una differenza di 25 punti base nel tasso di approvazione può tradursi in centinaia di milioni di ricavi aggiuntivi per le grandi aziende di vendita al dettaglio. Sono questi gli aspetti a cui gli investitori devono prestare attenzione, non le slide di marketing.
La valutazione delle società esposte all’IA
Oltre ai fondamentali, occorre considerare anche la valutazione. Secondo un set di dati pubblicato da HOLT, le società esposte all’IA sono ora scambiate vicino alle valutazioni della bolla del 1999. C’è un forte scollamento tra l’IA e il resto dello spazio tecnologico, che non è nemmeno lontanamente vicino alle valutazioni della bolla dell’era dotcom. Lo stesso vale per il settore FinTech. Le società che si definiscono AI e che fanno parte degli ETF AI hanno registrato performance estremamente positive negli ultimi due mesi. Tuttavia, non c’è alcuna ragione fondamentale per cui queste società debbano essere scambiate in questo modo. Il momentum, il marketing e l’hype stanno caratterizzando la scena ed è molto probabile che si assista a una correzione. Nel frattempo, molti investitori non si rendono nemmeno conto che i maggiori utilizzatori della tecnologia AI nel settore finanziario sono disponibili a valutazioni estremamente basse.
Non appena funziona, nessuno la chiama IA
L’informatico John McCarthy, uno dei padri fondatori dell’IA, sosteneva che “non appena funziona, nessuno la chiama più IA”. Questo vale per tutti i tipi di tecniche di IA che utilizziamo nella nostra vita quotidiana. L’apertura del telefono con l’identificazione facciale, l’uso della carta o del cellulare per effettuare un pagamento in un negozio o la produzione di prodotti con l’aiuto della robotica sono buoni esempi. Tutto questo non sarebbe possibile se non avessimo l’IA. Ma funziona, quindi nessuno ne parla più e il clamore si sposta sull’ultimo progresso tecnologico che attualmente è l'”IA generativa”.
Questo è anche il caso dell’IA nel settore finanziario. È incorporata in quasi tutte le parti della catena del valore, ma nessuno la chiama più IA. Fino a quando non è iniziata la moda dell’IA generativa e il termine è apparso in ogni sorta di materiale di marketing. Per noi, le storie di marketing non hanno importanza. Vogliamo che i fondamentali migliorino implementando le tecnologie più recenti. Le società che gestiscono al meglio questa innovazione duratura sono vincenti nel lungo periodo e cerchiamo di inserirne il maggior numero possibile nel nostro portafoglio, ma non a qualsiasi prezzo. “Crescita di qualità a un prezzo ragionevole” è stato e sarà il nostro mantra per gli investimenti nel FinTech e, a nostro avviso, è l’unica strategia in grado di aggiungere valore in modo costante attraverso il ciclo.
Non bisogna, insomma, lasciarsi abbagliare dal clamore che circonda l’IA, ma guardare alle reali opportunità che si prospettano e all’implementazione di questa tecnologia nella nostra vita quotidiana. Non si tratta di una meraviglia mitologica, ma di una tecnologia che è stata sviluppata nel corso di decenni e che migliora l’esecuzione dei compiti grazie a una maggiore potenza di calcolo e a serie di dati più profonde. Non si tratta di un tentativo di ignorare gli enormi progressi compiuti in questo campo, ma piuttosto di una visione concreta della tecnologia e delle sue implicazioni per gli utenti.
Note
[1] Eventuali riferimenti a società o titoli specifici non costituiscono una raccomandazione per l’acquisto, la vendita, la detenzione o l’investimento diretto in tali società o titoli. Non si deve in alcun modo ritenere che le raccomandazioni formulate in futuro genereranno una remunerazione o eguaglieranno la performance dei titoli discussi nel presente documento. I risultati passati non sono indicativi dei rendimenti futuri.
