L’intelligenza artificiale generativa offre un valore che trascende il semplice ritorno economico: permette di capitalizzare l’asset più prezioso in assoluto, il tempo. Nel settore dei servizi finanziari, questa tecnologia in continua evoluzione consente ai professionisti, quali analisti finanziari, consulenti finanziari, addetti ai prestiti e altri, di automatizzare compiti manuali complessi, liberando così le loro capacità per la creatività ed esplorando nuove iniziative più rapidamente. Le istituzioni finanziarie in Asia stanno integrando rapidamente l’IA generativa nei loro processi, con una previsione di crescita annuale composta (Cagr) che dovrebbe raggiungere il 96,7% entro il 2027. Con il passaggio dall’adozione sperimentale all’implementazione su vasta scala, diventa cruciale per le aziende “industrializzare” i loro proof-of-concept, al fine di ottimizzare i processi e accelerare l’innovazione. Ecco alcune delle principali tendenze nel settore dei servizi finanziari (Fsi).
Ottimizzazione per ogni caso d’uso
I clienti hanno necessità di accedere a una varietà di Large Language Models (Llms) per individuare le soluzioni più efficaci, e ottimizzare così i processi decisionali. L’IA può essere paragonata a una ricetta, dove funzioni logiche complesse e fonti di dati vengono combinate con precisione per creare soluzioni personalizzate. Con un ampio ventaglio di opzioni disponibili, le organizzazioni possono adattare i loro sistemi di AI alle esigenze specifiche. Le imprese che riescono a implementare efficacemente questi processi spesso dispongono di una strategia di gestione dei dati ben ponderata e adottano un utilizzo responsabile dell’IA, compreso il content moderation per rilevare bias nei dati e bilanciare il giudizio umano con quello algoritmico.
Analogamente a una cucina ben fornita, servizi come Amazon Bedrock offrono un set completo di modelli di base (foundation models) già addestrati su una vasta gamma di dati, pronti per essere adattati a molteplici use case. Un esempio di successo è Bridgewater Associates, una delle principali società di gestione degli investimenti negli Stati Uniti, che utilizza il modello Claude di Anthropic per creare un Investment Analyst Assistant basato su Llm, capace di generare grafici complessi, calcolare indicatori finanziari e produrre sintesi elaborate. Anche la New York Stock Exchange sta sperimentando vari foundation models per automatizzare attività, comprendere il market sentiment e ottenere preziose previsioni sulle fluttuazioni dei prezzi azionari. L’exchange sta anche sviluppando un Trading Rules Document Intelligence Chatbot, basato su IA generativa, per gestire circa 20.000 pagine di regolamenti di trading, semplificando così la consultazione e comprensione delle normative.
Agilità e conformità: un vantaggio competitivo
Le aziende operanti in settori altamente regolamentati possono trarre maggiore vantaggio dall’adozione dell’IA generativa, superando in agilità e compliance le imprese meno strutturate. Le istituzioni finanziarie, grazie alla loro vasta mole di dati provenienti da ricerche di mercato, operazioni di scambio, e fornitori di informazioni finanziarie, possono utilizzare l’IA generativa per analizzare rapidamente questi dati, ricavando insights che guidano il successo. La protezione di questi dati è fondamentale, ma le aziende regolamentate hanno già una lunga esperienza nella gestione sicura di dati sensibili, rendendo più agevole l’adozione di soluzioni IA. Questo vantaggio è amplificato dalla loro expertise consolidata nella protezione dei dati sensibili, che consente un’adozione rapida ed efficacia di nuove tecnologie, rispetto a quelle organizzazioni che non hanno ancora affrontato queste sfide.
Empowerment del capitale umano tramite l’Augmented Intelligence
Il successo dell’IA generativa dipende non solo dalla sofisticazione degli algoritmi, ma anche dalla capacità di formare una workforce qualificata in grado di sfruttarne appieno il potenziale. Un team esperto in generative AI può iterare rapidamente e ottimizzare i modelli, riducendo i tempi e le risorse necessari per raggiungere gli obiettivi prefissati. Secondo l’Asia-Pacific (Apac) AI Skills Survey 2024 commissionata da Aws, il 95% dei datori di lavoro nel settore finanziario in Apac prevede di utilizzare soluzioni di AI entro il 2028, e questo gruppo è disposto a offrire un premio salariale superiore al 40% per i talenti con competenze in IA.
Bbva, leader globale nel settore bancario, ha oltre 1.000 data scientist che utilizzano avanzate competenze in AI generativa attraverso i servizi Aws, costruendo e implementando modelli di machine learning per una vasta gamma di applicazioni. Mitsubishi UFJ Financial Group (Mufg), il principale fornitore di servizi finanziari del Giappone, pianifica di adottare l’IA generativa per migliorare la produttività in tutte le sue linee di business, inclusi servizio clienti, finance, risorse umane e vendite. Ad esempio, quando gli analisti nei servizi finanziari ricevono alert automatizzati di attività sospette, devono condurre una revisione preliminare per determinare se l’attività richiede ulteriori indagini. Nasdaq ha snellito questo processo grazie all’IA, automatizzando attività come la sintesi delle informazioni, l’analisi delle documentazioni e la comprensione del sentiment di mercato, riducendo del 33% il tempo di indagine durante i test di proof-of-concept.
La persistente rilevanza dell’IA e ML tradizionali
Sebbene l’IA generativa rappresenti una svolta rispetto all’automazione tradizionale, non rende obsoleta l’IA tradizionale e il machine learning (ML). Al contrario, mantiene la sua rilevanza per affrontare esigenze diverse. Nel settore finanziario, attività come il risk modeling, l’ottimizzazione di portafoglio e altri compiti quantitativi richiedono una capacità di elaborazione numerica precisa, per la quale gli algoritmi di AI tradizionale, progettati per l’analisi numerica e le operazioni matematiche, rimangono insostituibili.
Roadmap per l’implementazione dell’IA Generativa nei servizi finanziari
La capacità delle istituzioni finanziarie di trasformare i proof-of-concept in soluzioni operative dipende da diversi fattori chiave: la qualità dei dati e la robustezza dei protocolli di testing. Così come uno chef richiede ingredienti freschi per creare un’esperienza culinaria di alto livello, i modelli avanzati di IA offrono le migliori performance quando addestrati su dati di alta qualità e privi di bias. Prima di rilasciare modelli IA in ambienti di produzione, è essenziale eseguire rigorosi test in ambienti sandbox o simulati. Le aziende devono adottare un approccio “measure twice, cut once”, simulando scenari d’uso reali e sottoponendo i modelli a stress test contro sfide ipotetiche. Solo così potranno sfruttare strategie multi-modello di IA generativa, combinando i punti di forza di diversi foundation models.
Infine, è fondamentale creare un ambiente in cui i dipendenti si sentano sicuri di sperimentare con strumenti IA senza timore di fallire, sviluppando al contempo percorsi di carriera chiari per i ruoli focalizzati sull’intelligenza artificiale, al fine di coltivare il capitale umano necessario per guidare questa trasformazione. Le istituzioni finanziarie che superano queste sfide saranno ricompensate con un valore inestimabile: il tempo.
