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  • 16 Giugno 2022

AI in Finanza: 10 esempi chiave

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AI in Finanza: 10 esempi chiave

AI in Finanza: 10 esempi chiave 1024 576 FinScience

L’AI in Finanza comporta dei vantaggi per ogni sua applicazione.

L’intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il modo in cui le persone interagiscono con il denaro.

Dal trading quantitativo al rilevamento delle frodi, l’AI applicata al Fintech sta implementando e ottimizzando ogni processo di questo settore.

La buona notizia è che tutti possono trarre vantaggio da questa rivoluzione tecnologica: non solo le istituzioni finanziarie – inclusi gli stakeholder e i lavoratori del settore – ma anche i clienti bancari e gli investitori.

In effetti, l’AI consente interazioni con i clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, sollevando il personale dal lavoro ripetitivo, riducendo i falsi positivi e l’errore umano.

Questo significa un enorme risparmio di tempo e denaro, per tutti.

A prescindere dalla pandemia, che ha accelerato una già ben avviata trasformazione digitale verso l’online e mobile banking, l’ascesa dell’Intelligenza Artificiale si è rivelata una grande opportunità per mettere a punto servizi finanziari più personalizzati e digitalizzati.

In breve, l’AI applicata al mondo Finanza e Banking offre ai clienti modi più semplici, economici e sicuri per gestire, risparmiare e investire i propri soldi.

In questo articolo troverai 10 esempi di come l’Intelligenza Artificiale si stia decisamente rivelando un punto di svolta nel settore finanziario e bancario:

1. Online e Mobile Banking 

I clienti Millennial e Gen Z stanno diventando uno dei più grandi gruppi di consumatori d’interesse delle banche. Da nativi digitali o quasi, hanno standard digitali più elevati rispetto alle generazioni precedenti: quando si tratta della loro banca preferiscono utilizzare i canali digitali e la maggior parte di loro preferirebbe non doversi recare mai in una filiale fisica, per svolgere un’operazione. 

L’Intelligenza Artificiale applicata all’online e al mobile banking è un valore aggiunto per tutti i clienti, perché è in grado di fornire strumenti utili a monitorare il proprio budget e apportare modifiche in tempo reale alle proprie spese. 

2. Chatbot per un servizio clienti 24/7

Quando si tratta delle loro finanze, i clienti sono disposti a diventare sempre più indipendenti: lasciare più autonomia nella gestione della loro salute finanziaria è un’ottima ragione per adottare l’IA da parte di Banche e Istituzioni finanziarie.

Gli assistenti AI, come i chatbot, utilizzano l’Intelligenza Artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale per fornire un servizio clienti rapido ed efficace, 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

3. Insight per la gestione patrimoniale

Gestendo enormi quantità di dati, l’Intelligenza Artificiale può generare consulenze finanziarie su misura, fornendo approfondimenti e consigli personalizzati per la gestione patrimoniale.

Queste soluzioni dedicate agli investitori privati ​​li aiutano a prendere decisioni più lungimiranti sui loro investimenti e a trarre vantaggio dai mercati in rapida evoluzione.

4. Prevenzione di frodi e attacchi informatici

L’Intelligenza Artificiale  può analizzare in modo efficiente dei pattern di dati ed estrapolare irregolarità che passerebbero inosservate all’occhio umano.

Questa capacità, applicata al settore Finanza, è fondamentale per prevenire le frodi – come il riciclaggio di denaro – e gli attacchi informatici. Ovviamente, i clienti desiderano che le banche a cui si affidano e istituzioni finanziarie siano solide e, soprattutto, vogliono conti sicuri, al fine di evitare frodi nei pagamenti online.

5. Sottoscrizione di prestiti

Le tecnologie di Intelligenza Artificiale possono aiutare le aziende a ridurre notevolmente il rischio finanziario. I modelli di apprendimento automatico sono particolarmente utili nella finanza aziendale perché sono in grado di ottimizzare la sottoscrizione dei prestiti.

L’AI può eseguire l’analisi documentale e il rilevamento avanzato delle frodi e così facendo può combattere efficacemente  la criminalità finanziaria e individuare attività anomale.

6. Credit management

Utilizzando diversi strumenti per valutare accuratamente ogni tipo di mutuatario, le soluzioni di Intelligenza Artificiale supportano le banche e altri enti prestatori nel processo decisionale sul credito.

La disponibilità del credito è fondamentale per i clienti, non solo perché fornisce alternative di pagamento più semplici, come carte di debito o di credito.

Le scelte di vita più importanti delle persone spesso dipendono dalla storia creditizia, poiché avere un buon credito significa ricevere migliori opzioni di finanziamento, o addirittura riuscire ad affittare la casa in cui vuoi vivere. Per questo, un processo di approvazione più rapido ed efficace per ottenere prestiti e carte è oggigiorno una necessità imprescindibile.

7. Risk Management

I mercati finanziari si affidano sempre più all’Intelligenza Artificiale e al machine learning  per creare modelli più sicuri e agili per la gestione del rischio.

Ogni azienda ha bisogno di previsioni sempre più accurate per garantire una crescita rapida e solida: gli algoritmi di Intelligenza Artificiale possono identificare i modelli di comportamenti passati che hanno portato a incidenti e trattarli come predittori di rischio.

Queste previsioni aiutano gli esperti finanziari a identificare i rischi e garantire migliori informazioni per la pianificazione futura.

8. Investimenti tematici

L’investimento tematico è un approccio di investimento top-down per diversificare un portafoglio, identificando i macro temi  che hanno maggiori probabilità di ottenere un aumento di valore a lungo termine.

Attraverso dati alternativi e una metodologia di analisi proprietaria, FinScience seleziona i temi a maggior valore aggiunto e i titoli associati a ciascun tema, monitorando giornalmente la correlazione tra aziende e temi attraverso metriche alternative.

9. Trading quantitativo

Il trading quantitativo – o Quantitative Trading – si basa  sull’analisi quantitativa, che a partire dai calcoli matematici identifica le migliori opportunità di trading.

L’Intelligenza Artificiale è certamente in grado di elaborare set di dati grandi e complessi più velocemente degli esseri umani e questa capacità applicata al trading è in grado di perfezionare modelli più strategici per le scelte di trading.

Grazie a questi processi di trading algoritmici, l’automazione che ne risulta consente di risparmiare tempo prezioso migliorando al contempo il risultato.

10. Scoring ESG

L’ESG Scoring può essere applicato a un’azienda, una quota o un fondo, con un giudizio sintetico sui tre criteri di sostenibilità: Ambientale, Sociale e Governance.

Lo Scoring ESG ha lo scopo di completare il rating tradizionale, fornendo informazioni più trasversali e globali, migliorando così le scelte di investimento.

L’Intelligenza Artificiale assicura una valutazione completa delle aziende, attraverso l’analisi di grandi quantità di Dati Alternativi esterni e la loro combinazione con quelli generati dagli stakeholder, per fornire una prospettiva globale delle performance ESG aziendali.