Cos'è l'intelligenza artificiale (AI) nel settore finanziario?

A differenza dei software tradizionali, i sistemi AI imitano l'intelligenza e il ragionamento umani e possono apprendere nel tempo, migliorando continuamente man mano che elaborano nuove informazioni. I conseguenti progressi del fintech consentono agli istituti finanziari di aumentare l'efficienza, ridurre i rischi e fornire servizi più personalizzati. Alimenta applicazioni quali il punteggio di credito, il rilevamento delle frodi, il trading algoritmico, la gestione del portfolio, la conformità normativa e il servizio clienti.

Identificando i modelli e facendo previsioni in tempo reale, l'AI aiuta gli istituti a semplificare le operazioni e a rispondere in modo più efficace alle richieste del mercato e dei clienti.

Il settore finanziario si basa su processi ad alta intensità di dati e su processi decisionali in tempo reale. Gli strumenti di intelligenza artificiale sono in grado di elaborare grandi volumi di dati in modo rapido e preciso, consentendo di affrontare le relative sfide. Le principali aree in cui l'AI può essere d'aiuto includono:

Efficienza operativa: l'automazione basata su AI riduce i workload, semplifica i processi e riduce al minimo gli errori.

Gestione del rischio: i modelli AI aiutano a valutare i potenziali rischi in modo più accurato e a rilevare le attività fraudolente in tempo reale.

Esperienza del cliente: l'AI consente interazioni personalizzate, come consulenza finanziaria su misura e un servizio clienti reattivo tramite chatbot e assistente virtuale.

Conformità normativa: l'AI semplifica la conformità automatizzando i processi di monitoraggio e reporting, aiutando gli istituti a districarsi tra normative complesse.

Vantaggio competitivo: gli istituti che utilizzano l'AI possono ottimizzare i costi, innovare più velocemente e offrire servizi migliori, il che potrebbe dare loro una posizione migliore nei mercati competitivi.

Con l'evoluzione delle tecnologie intelligenti, l'AI sta diventando un fattore chiave per l'innovazione e la crescita nel settore finanziario. Questi progressi dell'intelligenza artificiale consentono soluzioni più intelligenti, veloci e scalabili, che ridefiniscono i modelli bancari e di investimento tradizionali.

L'AI viene applicata in molte aree dell'ecosistema finanziario. Di seguito sono riportati alcuni dei casi d'uso più comuni dell'intelligenza artificiale nel settore finanziario:

Gli algoritmi basati sull'AI fanno parte dei mercati finanziari odierni, consentendo il trading ad alta frequenza (HFT) e strategie di investimento complesse. Questi sistemi possono eseguire analytics più complesse e analizzare vasti set di dati, tra cui dati storici di mercato, sentiment delle notizie e movimenti dei prezzi in tempo reale, per eseguire operazioni a velocità e scalabilità superiori alle capacità umane.

• Esempio: le piattaforme di trading utilizzano l'apprendimento per rinforzo per simulare scenari di mercato e adattarsi dinamicamente alle mutevoli condizioni.
• Impatto: il trading algoritmico potrebbe aumentare la redditività e agevolare la gestione del rischio per trader e istituti.

Dall'automazione della gestione delle spese alla semplificazione del monitoraggio della conformità, gli strumenti basati sull'AI consentono alle organizzazioni di gestire volumi di transazioni in crescita, mantenendo accuratezza e coerenza. Questi progressi migliorano la produttività e supportano la scalabilità delle operazioni finanziarie.  

• Esempio: watsonx Orchestrate di IBM automatizza le scritture contabili, riducendo i tempi di ciclo di oltre il 90% e risparmiando 600.000 USD all'anno.
• Impatto: l'automazione del workflow potrebbe portare a una riduzione dei costi operativi e a permettere ai dipendenti umani di occuparsi di attività di maggior valore.

I metodi tradizionali di valutazione del merito creditizio spesso si basano su set di dati limitati, quali il reddito e la storia creditizia. L'AI amplia l'ambito delle decisioni di credito integrando fonti di dati alternative, quali pagamenti delle utenze, attività sui social media e modelli di geolocalizzazione. Questo approccio può migliorare l'accesso al credito per le persone che non dispongono di una storia creditizia tradizionale.

• Esempio: le cooperative di credito che hanno implementato un modello AI hanno registrato un aumento del 40% delle approvazioni di credito per donne e persone di colore.¹
• Impatto: i modelli di punteggio del credito basati su AI potrebbero essere in grado di ridurre le distorsioni, aumentare i tassi di approvazione dei prestiti e ridurre i rischi di insolvenza.

I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale gestiscono le richieste di routine dei clienti, fornendo risposte istantanee e permettendo agli agenti umani di concentrarsi su problemi più complessi. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente a questi sistemi di AI conversazionale di comprendere e rispondere efficacemente alle esigenze dei clienti.

• Esempio: in un case study, il chatbot Erica di Bank of America ha gestito oltre 2 miliardi di interazioni con i clienti, aiutando in attività come le richieste di saldo e il pagamento delle bollette.²
• Impatto: i chatbot potrebbero facilitare l'offerta di assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e fornire risposte più rapide alle domande di routine.

Gli sforzi di rilevamento delle frodi tramite intelligenza artificiale utilizzano algoritmi di deep learning e analytics predittiva per tracciare i modelli di transazione in tempo reale per identificare anomalie che potrebbero indicare attività discutibili. I modelli di machine learning possono adattarsi alle nuove tattiche di frode, migliorando la precisione del rilevamento e riducendo i falsi positivi.

• Esempio: una società emittente di carte di credito potrebbe utilizzare l'AI per individuare comportamenti di spesa insoliti, come un acquisto improvviso e consistente in un Paese straniero, e intervenire per impedire transazioni non autorizzate.
• Impatto: il 90% degli istituti finanziari utilizza l'AI per accelerare le indagini sulle frodi e rilevare nuove tattiche in tempo reale.³

L'AI sta trasformando le operazioni assicurative automatizzando i workflow di sottoscrizione e sinistri attraverso strumenti come l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini per analizzare documenti, foto e dati non strutturati. Consente una valutazione più veloce, una tariffazione personalizzata delle polizze e una liquidazione più rapida dei sinistri.

• Esempio: i sistemi basati sull'AI possono elaborare in pochi secondi le foto dei danni e i moduli di richiesta di risarcimento in formato testuale, accelerando le approvazioni per problemi comuni come la riparazione del parabrezza.
• Impatto: grazie all'automazione basata sull'AI, gli assicuratori registrano guadagni di efficienza, liquidazioni più rapide e una rilevamento delle frodi più efficace. 

Gli strumenti AI vengono utilizzati vengono utilizzati per analisi avanzate dei dati, in grado di identificare le tendenze del mercato e ottimizzare i portafogli finanziari e di investimento. Questi sistemi possono fornire insight attuabili sia per i singoli investitori che per i gestori di asset istituzionali.

• Esempio: nel 2025, il 91% dei gestori di asset utilizza o prevede di utilizzare l'AI per la costruzione e la ricerca del portafoglio, un dato in netto aumento rispetto al 55% del 2023.⁴
• Impatto: l'AI estende l'accesso a sofisticate strategie di investimento, rendendole disponibili per una gamma più ampia di investitori.

L'analytics predittiva utilizza modelli AI per identificare modelli nei dati storici e prevedere i risultati futuri. Questa funzionalità è particolarmente preziosa per gli istituti finanziari che cercano di anticipare i rischi e individuare nuove opportunità. Supporta anche attività come la gestione dei flussi di cassa, in cui l'AI prevede il fabbisogno di liquidità.

• Esempio: i sistemi di AI analizzano gli indicatori economici globali per prevedere le tendenze del mercato, consentendo alle aziende di prendere decisioni proattive sugli investimenti o sull'allocazione delle risorse.
• Impatto: gli istituti finanziari che utilizzano modelli predittivi potrebbero migliorare la pianificazione strategica e l'efficienza operativa sfruttando gli insight sulle tendenze dei flussi di cassa, sui movimenti dei prezzi e sulle dinamiche di mercato.

Il settore dei servizi finanziari è soggetto a severi requisiti normativi. I sistemi AI supportano la conformità automatizzando il monitoraggio delle transazioni e rilevando attività sospette. Inoltre, assistono gli istituti nel mantenersi aggiornati sulle normative in continua evoluzione.

• Esempio: gli strumenti di AI scansionano i testi legali e adeguano le politiche interne per garantire l'aderenza alle nuove normative.
• Impatto: gli istituti finanziari che utilizzano l'AI per contrastare il riciclaggio di denaro potrebbero essere in grado di rispondere più rapidamente ai problemi e migliorare nel tempo l'accuratezza dei loro sistemi di monitoraggio.

L'AI offre diversi vantaggi per gli istituti finanziari, tra cui:

Migliore gestione del rischio: i sistemi AI offrono insight più approfonditi sul rischio di credito, sul rilevamento delle frodi e sulla volatilità del mercato.

Maggiore efficienza: l'automazione riduce lo sforzo manuale e semplifica i workflow.

Esperienze personalizzate: l'AI consente agli istituti finanziari di adattare prodotti e servizi alle esigenze dei singoli clienti.

Scalabilità: i sistemi di AI possono gestire volumi di transazioni crescenti senza compromettere la velocità o la precisione.

Maggiore inclusione finanziaria: l'AI consente di valutare l'affidabilità creditizia utilizzando fonti di dati non tradizionali, aumentando l'accesso ai servizi finanziari e rendendo eque le decisioni sul credito.

Sebbene l'AI abbia un potenziale significativo, presenta anche sfide che gli istituti finanziari devono affrontare. Questi problemi includono:

• Distorsione negli algoritmi: i modelli di AI addestrati su set di dati distorti possono includere distorsioni algoritmiche che potrebbero produrre risultati discriminatori, in particolare in ambiti come il punteggio di credito.
• Mancanza di spiegabilità: i sistemi di AI complessi spesso funzionano come "scatole nere", il che rende difficile spiegare le loro decisioni alle autorità di regolamentazione e agli stakeholder.
• Rischi per la sicurezza informatica: i sistemi di AI sono vulnerabili agli attacchi informatici, compresi gli adversial attack e le violazioni dei dati.
• Problemi relativi alla privacy dei dati: la gestione dei dati finanziari sensibili solleva interrogativi sulla sicurezza e sulla conformità.
• Incertezza normativa: l'assenza di normative globali standardizzate complica l'implementazione dei sistemi di AI.

Per mitigare questi rischi, le istituzioni stanno adottando framework di governance, dando priorità alle pratiche etiche di AI e garantendo la trasparenza nei processi basati su AI.

Un insieme diversificato di stakeholder implementa, gestisce, regola e utilizza tecnologie di AI nel settore finanziario. Questi partecipanti includono:

Istituti finanziari: banche, assicuratori e società di investimento che adottano l'AI per migliorare le operazioni e l'esperienza del cliente.

Leadership tecnologica: i Chief Information Officer (CIO) e i Chief Technology Officer (CTO) prendono decisioni chiave in merito all'implementazione, all'uso e alla sicurezza dell'AI.

Leadership esecutiva: i dirigenti e il consiglio di amministrazione prendono decisioni strategiche in merito all'implementazione e all'uso delle iniziative di AI e alla loro corretta gestione.

Fornitori di tecnologie: aziende che sviluppano strumenti, piattaforme e infrastrutture di AI.

Autorità di regolamentazione: autorità che garantiscono che i sistemi di AI siano conformi alle leggi e non comportino rischi sistemici.

Clienti: utenti finali che beneficiano di servizi personalizzati e di una migliore accessibilità.

L'utilizzo dell'AI nel settore finanziario richiede un monitoraggio per garantire un uso corretto e ridurre al minimo i potenziali rischi. Una governance proattiva può favorire un utilizzo responsabile, etico e trasparente dell’AI, il che è fondamentale poiché gli istituti finanziari gestiscono grandi quantità di dati sensibili. I componenti chiave di un'efficace governance dell'AI includono:

Linee guida etiche: definizione dei principi di equità, trasparenza e responsabilità.

Framework normativi: governi e organizzazioni come l'UE e l'OCSE stanno sviluppando standard per la governance dell'AI.

Gestione dei rischi: gli istituti finanziari devono implementare controlli rigorosi per mitigare i rischi associati all'adozione dell'AI.

AI spiegabile (XAI): garantire che i sistemi di AI siano interpretabili e che le loro decisioni possano essere giustificate.

Molte applicazioni di AI sono già ben consolidate nel settore dei servizi finanziari. Tuttavia, i progressi e le tecnologie emergenti sono destinati a plasmare il futuro della finanza e la trasformazione digitale del settore finanziario in modi nuovi.

L'AI generativa ha attirato l'attenzione per la sua capacità di creare contenuti realistici. In futuro, le sue applicazioni in ambito finanziario potrebbero includere casi d'uso più sofisticati, come la modellazione di scenari per la gestione del rischio, la generazione di dati sintetici per la formazione di modelli di machine learning e simulazioni avanzate di frode. Le funzionalità di gen AI potrebbero migliorare il processo decisionale fornendo agli istituti finanziari maggiori informazioni sulle potenziali sfide e opportunità.

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono utili per attività come il servizio clienti e l'analisi dei documenti, ma la prossima generazione di sistemi di AI (i modelli di ragionamento di grandi dimensioni, LRM), potrebbe sfruttare ulteriormente questo potenziale. Gli LRM sono progettati per eseguire un ragionamento analitico complesso, che li aiuta a simulare scenari finanziari intricati, ottimizzare i portafogli e valutare il rischio di credito con maggiore precisione. Potrebbero aiutare le istituzioni finanziarie ad affrontare le sfide che richiedono una comprensione più profonda del contesto e una pianificazione strategica.

Gli agenti AI in grado di gestire autonomamente interi workflow diventeranno sempre più sofisticati. Questi agenti potrebbero gestire processi complessi come la gestione delle spese, il monitoraggio della conformità e il forecasting del flusso di cassa senza richiedere l'intervento umano. Integrando l'elaborazione del linguaggio naturale, gli algoritmi decisionali e la consapevolezza contestuale, degli agenti AI completamente autonomi possono ridurre significativamente i colli di bottiglia operativi e migliorare l'efficienza nelle organizzazioni finanziarie.

Considerate le preoccupazioni relative alla privacy dei dati e alla cybersecurity, i sistemi di AI decentralizzati potrebbero rappresentare una potenziale soluzione. Questi sistemi elaborano i dati localmente anziché affidarsi a server centralizzati, riducendo il rischio di violazioni e garantendo la conformità alle più severe normative sulla protezione dei dati. In futuro, l'intelligenza artificiale decentralizzata potrebbe consentire agli istituti finanziari di implementare soluzioni sicure e rispettose della privacy per attività quali il rilevamento delle frodi e la verifica dell'identità.

Sebbene il rilevamento delle frodi in tempo reale sia già un'applicazione critica dell'AI, gli sforzi futuri si concentreranno sulla scalabilità di questi sistemi per gestire ambienti di transazioni sempre più complessi e ad alto volume.

La crescita delle architetture di AI distribuita e dell'edge computing potrebbe consentire ai sistemi di rilevamento delle frodi di elaborare i dati più vicino alla fonte, riducendo la latenza e migliorando i tempi di risposta. Inoltre, questi sistemi potrebbero integrare fonti di dati più diversificate, quali l'autenticazione biometrica e l'analytics, al fine di migliorare l'accuratezza.

La finanza integrata, ovvero l'integrazione dei servizi finanziari nelle piattaforme non finanziarie, sta diventando sempre più diffusa. Si prevede che l'AI svolgerà un ruolo importante nel rendere queste esperienze più personalizzate. I futuri sistemi di AI potrebbero utilizzare i dati degli utenti in tempo reale per offrire prodotti finanziari su misura, come opzioni di prestito personalizzate o raccomandazioni di investimento, direttamente all'interno di piattaforme di e-commerce, app o altri ecosistemi. Questa tendenza potrebbe influenzare il modo in cui i consumatori interagiscono con i servizi finanziari.

Man mano che il quantum computing e le tecnologie quantistiche maturano, potrebbero rivoluzionare aree come l'ottimizzazione dei portafogli, la modellazione del rischio e la sicurezza crittografica. Gli istituti finanziari potrebbero utilizzare, ad esempio, algoritmi quantum per risolvere problemi di ottimizzazione che attualmente sono impossibili dal punto di vista computazionale, portando a un'allocazione delle risorse più efficiente e a una maggiore precisione del forecasting.

L'architettura cloud ibrida sta diventando essenziale per scalare le soluzioni di AI. Integrando sistemi on-premise e basati su cloud, gli istituti finanziari possono ottenere maggiore flessibilità e scalabilità. In futuro, gli ambienti cloud ibridi potrebbero supportare la distribuzione dei modelli AI in diverse funzioni aziendali, dalla conformità al servizio clienti.

Le considerazioni ambientali, sociali e di governance (ESG) stanno diventando sempre più importanti nella finanza e si prevede che l'AI svolga un ruolo più importante nel promuovere le iniziative di sostenibilità. I futuri sistemi di intelligenza artificiale potrebbero fornire analisi più granulari delle metriche ESG, aiutando gli istituti ad allineare i propri investimenti agli obiettivi ambientali. Inoltre, l'AI potrebbe aiutare a tracciare l'impronta di carbonio, valutare i rischi legati al clima e identificare le opportunità di finanziamento verde.

L'AI è già utilizzata per ampliare l'accesso ai servizi finanziari nei mercati meno serviti. In futuro, le piattaforme basate sull'AI potrebbero espandersi per includere fonti di dati alternative, come i modelli di utilizzo dei telefoni cellulari o i rendimenti agricoli, per creare profili finanziari per le popolazioni non bancarizzate. Potrebbe consentire a un maggior numero di persone di accedere al credito, ai conti di risparmio e ai prodotti assicurativi, contribuendo a una maggiore inclusione economica in tutto il mondo.