La tecnologia e l'intelligenza artificiale stanno diventando sempre più rilevanti nell'ambito dei servizi finanziari: questo si riflette in varie applicazioni, come l'analisi degli investimenti, l'accesso ai mercati e la gestione degli asset.
Si potrebbe dire, quindi, che l’approccio Fintech e l'uso dell'AI stiano rivoluzionando il modo in cui i professionisti finanziari possono analizzare e valutare un gran numero di imprese in modo più approfondito, riducendo i costi e accelerando i tempi.
Pensando all'abbondanza di dati disponibili, come i big data relativi a bilanci aziendali e analisi di merito creditizio, è facile comprendere quanto pratica possa rilevarsi la tecnologia per elaborare efficacemente e rapidamente un’enorme mole di informazioni.
La gestione di operazioni complesse, però, richiede la presenza di un professionista esperto, che possa garantire fiducia, integrità e competenza, assumendosi la responsabilità delle scelte e dei consigli verso i clienti, sia retail sia B2B.
Dall’analisi dei dati alla responsabilità decisionale: il ruolo dell’operatore finanziario
Se è vero che, oggi, la tecnologia consente di effettuare una pre-analisi su enormi dataset, è importante che il gestore “fisico” delle operazioni rimanga il professionista “umano”, responsabile di giungere a una sintesi e suggerire le decisioni di investimento.
Le stesse riflessioni sono all’ordine del giorno anche nel mondo medico o in quello giudiziario: sono molti gli esempi recenti di tecnologie basate sul machine learning capaci, ad esempio, di velocizzare l’analisi di dati provenienti da cartelle cliniche ospedaliere oppure da sentenze di tribunale. Questo è fortemente utile nell’efficientare i processi ma resta fermo il fatto che saranno poi i dottori a formulare diagnosi e stabilire terapie, così come saranno i giudici ad avere l’ultima parola sulla sentenza.
Bene, quindi, sfruttare le potenzialità del tech e del fintech per rendere i processi più efficienti, ma senza mai delegare alla macchina scelte e competenze.
Vantaggi dell’AI nel settore finance
L'uso dell'intelligenza artificiale nelle attività finanziarie per le imprese può offrire una serie di vantaggi significativi in termini di costi, tempi ed effort delle risorse impiegate.
Ecco alcuni esempi:
- l'automazione, cioè la possibilità di automatizzare compiti ripetitivi e noiosi, consentendo ai professionisti finanziari di concentrarsi su attività di valore superiore, strategico. Ciò include la gestione della documentazione e l'elaborazione dei dati, riducendo anche il rischio di errori umani;
- l'analisi avanzata dei dati, per identificare pattern e modelli nascosti che potrebbero sfuggire all’occhio umano, arrivando fino alla predittività, ossia la capacità di prevedere andamenti di mercato e performance aziendali future;
- la gestione del rischio, perché grazie all’AI è possibile collezionare e analizzare informazioni relative al rischio finanziario, identificando potenziali minacce e fornendo suggerimenti per mitigare il pericolo di perdite;
- l'efficientamento dei costi, poiché tramite l'automazione e l'analisi avanzata si possono ridurre i costi operativi, contribuendo a migliorare la redditività complessiva;
- la velocità nell'elaborazione delle informazioni, come già accennato, è ovviamente molto più elevata utilizzando modelli basati su AI rispetto a quanto potrebbe fare un operatore;
- infine, la compliance e la sicurezza, dato che l’uso della tecnologia può aiutare a garantire la conformità normativa e la sicurezza dei dati finanziari.
Per sintetizzare, la tecnologia e l'AI saranno sempre più importanti nell'evoluzione dei servizi finanziari, ma dovrebbero essere applicate in modo regolamentato e controllato.
Questo equilibrio tra tecnologia e supervisione umana è fondamentale per garantire un supporto professionale nelle decisioni di investimento private e aziendali, contribuendo a costruire un ponte tra il risparmio nazionale e l'economia reale, in particolare a beneficio delle piccole e medie imprese, che sono un vero motore di crescita per il Paese.
