L’intelligenza artificiale (AI) si riferisce alla tecnologia basata su algoritmi ed è progettata per simulare l’intelligenza umana. In questo termine generale, abbiamo sottocategorie come apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e apprendimento profondo.

L’intelligenza artificiale ha acquisito importanza nella finanza poiché il settore è guidato dall’innovazione e dall’attenzione all’automazione. Dalle tecnologie di trading agli algoritmi e all’uso dell’IA nella prevenzione delle frodi più intelligente, nella gestione del rischio, nell’assistenza clienti e nella conformità più rigorosa, il settore finanziario fa molto affidamento sull’IA. L’intelligenza artificiale è essenziale

razionalizzazione dei processi aziendali interni e miglioramento dell’esperienza complessiva del cliente. Si prevede che questa tendenza accelererà per soddisfare le richieste dei clienti di processi finanziari più rapidi, efficienti e sicuri.
Cos’è l’IA e l’apprendimento automatico?

  • IA

AI è il termine generale che si riferisce alla creazione di macchine che simulano le capacità cognitive umane come l’apprendimento e la risoluzione dei problemi, con l’apprendimento automatico che è l’applicazione più utilizzata dell’IA. Con l’apprendimento automatico, i computer imparano e migliorano in base all’esperienza.

  • Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico prevede l’addestramento di algoritmi informatici per riconoscere i dati ed eseguire determinate attività sulla base di tale insieme di informazioni. Poiché prevede lo sviluppo di un algoritmo incentrato sul completamento di un’attività basata su un insieme di dati, può essere utilizzato per migliorare soluzioni per una singola attività nel tempo.

L’apprendimento automatico valeva un valore stimato di 1,41 miliardi di dollari nel 2020 e si prevede che raggiungerà gli 8,81 miliardi di dollari entro il 2025.

Applicazioni dell’IA

Si ritiene che la maggior parte dell’IA oggi simuli aspetti del comportamento e dell’intelligenza umani. Tuttavia, aziende tecnologiche più specializzate stanno lavorando allo sviluppo di sistemi robotici che possono essere più avanzati, esibendo processi autonomi come agire o pensare da soli.

  • Elaborazione del linguaggio naturale: la PNL analizza testo, voce e altri dati di comunicazione per comunicare con gli utenti.
  • Visione informatica: le forze dell’ordine utilizzano la visione artificiale per identificare le persone, analizzare le immagini e rilevare potenziali pericoli in un ambiente specifico.
  • Strumenti di accessibilità: questo ha a che fare con l’aiutare le persone nella loro routine quotidiana utilizzando veicoli autonomi, strumenti diagnostici medici e assistenti virtuali a casa.

IA nella finanza

Il settore finanziario è interessato all’IA come un modo per semplificare i processi e migliorare i sistemi di trading attraverso l’automazione. Ad esempio, l’elemento umano e la possibilità di errore sono ridotti al minimo con l’uso di robo-consiglieri basati sull’intelligenza artificiale che possono fornire servizi di pianificazione finanziaria automatizzati e basati su algoritmi.

Esempi di IA in finanza

  1. Automatizzazione delle operazioni di back-end

Le grandi società finanziarie possono scalare le proprie operazioni attraverso l’automazione dell’elaborazione delle transazioni e delle operazioni di back-end.

  1. Miglioramento dell’attività di trading

Il trading quantitativo si basa sull’intelligenza artificiale per rilevare le opportunità di investimento mentre il trading algoritmico fornisce analisi e apre/chiude posizioni per conto del trader.

  1. Banche

L’intelligenza artificiale viene utilizzata nei servizi bancari come offerte e avvisi personalizzati tramite il sito Web e l’app mobile di una banca, l’instradamento delle chiamate del servizio clienti e la risoluzione dei problemi.

  1. Decisioni sul credito

L’intelligenza artificiale consente alle banche di utilizzare attributi comportamentali, come informazioni sul telefono, bollette/registrazioni di pagamento e informazioni sui social media per creare modelli di machine learning (ML) per il rischio di credito e il merito.

  1. Sicurezza

L’intelligenza artificiale viene utilizzata per rilevare modelli di spesa sospetti da parte dei clienti del credito e può informare indagini più ampie relative alle violazioni dei dati.