Ecco alcune aree chiave in cui l’AI viene comunemente applicata nel settore finanziario: 

Trading algoritmico: l’AI può essere utilizzata per sviluppare algoritmi di trading in grado di analizzare le tendenze del mercato e i dati storici per prendere decisioni ed eseguire operazioni più velocemente degli esseri umani. 

Automazione ed efficienza: l'AI può automatizzare le attività ripetitive e quelle che richiedono più tempo, consentendo alle istituzioni finanziarie di elaborare grandi quantità di dati in modo più rapido e accurato.

Vantaggio competitivo: l'AI può aiutare gli istituti finanziari a promuovere l’innovazione e a rimanere all’avanguardia nel campo della tecnologia, il che può dare loro un vantaggio competitivo.

Conformità: l'AI può automatizzare i requisiti di monitoraggio e reporting per garantire la conformità normativa

Credit scoring: l'AI è in grado di analizzare una varietà di dati, tra cui l'attività sui social media e altri comportamenti online, per valutare l'affidabilità creditizia dei clienti e prendere decisioni più accurate sui crediti.

Riduzione dei costi: automatizzando le attività, le istituzioni finanziarie possono ridurre il lavoro manuale, semplificare i workflow e migliorare l'efficienza operativa, riducendo in tal modo i costi.

Servizio clienti: rispondendo alle domande e completando le attività di routine 24 ore su 24, 7 giorni su 7, gli assistenti personali e i chatbot basati sull'AI possono ridurre la necessità di intervento umano, fornire un servizio clienti personalizzato come l'approvazione del credito in tempo reale e offrire ai consumatori una maggiore protezione dalle frodi e una migliore cybersecurity.

Analisi dei dati: l’AI può analizzare enormi quantità di dati ed estrarre insight e tendenze che sarebbero difficili da rilevare per i data scientist umani, consentendo così un processo decisionale più informato e una comprensione più profonda del comportamento del mercato.

Rilevamento delle frodi: gli algoritmi di AI possono prevenire i reati finanziari, come frodi e attacchi informatici, identificando modelli insoliti nelle transazioni finanziarie. Ciò consente di migliorare la sicurezza di attività come l’online banking e le transazioni con carta di credito.  

Elaborazione dei prestiti: grazie al'AI è possibile prevedere e valutare meglio i rischi legati ai prestiti e semplificare il processo e le approvazioni per i richiedenti, automatizzando attività come la valutazione del rischio, il credit scoring e la verifica dei documenti.

Finanze personali: gli strumenti di AI possono aiutare le persone a gestire le proprie finanze personali analizzando obiettivi, modelli di spesa e tolleranza al rischio per sviluppare consigli sul bilancio e strategie di risparmio.

Gestione del portafoglio: l'AI è in grado di analizzare le condizioni di mercato e gli indicatori economici per aiutare gli investitori a prendere decisioni migliori e ottimizzare i propri portafogli.

Analitica predittiva: l'AI può consentire la modellazione predittiva, che può aiutare le organizzazioni finanziarie ad anticipare le tendenze del mercato, i potenziali rischi e il comportamento dei clienti.

Gestione del rischio: l'AI è in grado di analizzare i dati per aiutare le organizzazioni finanziarie a valutare e gestire i rischi in modo più efficace e creare un ambiente finanziario più sicuro e stabile.

Analisi del sentiment: l’AI può analizzare fonti di notizie, social media e altre informazioni per valutare il sentiment del mercato, il che può aiutare a prevedere le tendenze del mercato e influenzare il processo decisionale.

Un insieme diversificato di stakeholder implementa, gestisce, regola e utilizza tecnologie di AI nel settore finanziario. Tra questi ci sono:

Revisori e team di controllo interno: responsabili della valutazione dell’efficacia dei sistemi di AI, questi individui e gruppi conducono audit per identificare potenziali problemi e rischi e garantire efficienza, accuratezza e conformità. 

Chief Information Officer (CIO) e Chief Technology Officer (CTO): come supervisori dell'infrastruttura tecnica di un'organizzazione, CIO e CTO prendono decisioni chiave in merito all'implementazione, all'utilizzo e alla sicurezza dell'AI.

Clienti: un'esperienza utente positiva con le app basate sull'AI è necessaria affinché i clienti e gli utenti finali abbiano fiducia nell'organizzazione finanziaria.

Sviluppatori: gli sviluppatori di AI sono responsabili della progettazione e dell'implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale nell'organizzazione e di garantirne l'accuratezza e l'efficacia.

Ethics e diversity officer: le organizzazioni incaricano questi individui di combattere i pregiudizi, garantendo equità e inclusività nell’uso dell’AI.

Dirigenti: i dirigenti e il Consiglio di amministrazione prendono decisioni strategiche in merito all'implementazione e all'avvio delle iniziative di AI e alla loro corretta gestione.

Organizzazioni finanziarie: banche, società di investimento e altre istituzioni finanziarie utilizzano l'AI per aumentare l'efficacia del rilevamento delle frodi, della gestione del rischio, della sottoscrizione, delle strategie d'investimento e del servizio clienti. 

Team legali: questi team collaborano con le autorità di regolamentazione per garantire che le applicazioni AI siano conformi alle leggi pertinenti e alle normative di settore.

Team di gestione del rischio: poiché l’AI viene spesso utilizzata per valutare e mitigare il rischio nelle organizzazioni finanziarie, questi team monitorano l’efficacia dei sistemi di intelligenza artificiale. 

L’uso dell’AI nel settore finanziario richiede un monitoraggio per garantire un utilizzo corretto e minimizzare il rischio. 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.

Per bilanciare i vantaggi dell'AI con un utilizzo responsabile, è indispensabile definire dei guardrail che garantiscano etica, conformità normativa, trasparenza e spiegabilità, in modo che gli stakeholder comprendano le decisioni prese dall'istituto finanziario. Istituendo un sistema di supervisione e stabilendo regole chiare sulla sua applicazione, l'AI può continuare a evolversi come strumento affidabile e potente nel settore finanziario.

Vari tipi di istituti finanziari sfruttano l'AI per migliorare l'efficienza, il processo decisionale e l'esperienza dell'utente (UX). Alcuni esempi di AI nel settore finanziario includono:

Servizio clienti: l'AI conversazionale e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) potenziano i chatbot che consentono ai clienti bancari di accedere alle informazioni sul conto in modo rapido ed efficiente, 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

Prevenzione degli attacchi informatici: l'AI può utilizzare data science per analizzare modelli e tendenze e avvisare le aziende di attività insolite.

Pianificazione finanziaria: i robo-advisor utilizzano algoritmi sofisticati per fornire una consulenza d'investimento personalizzata e conveniente in base agli obiettivi dei clienti, alla tolleranza al rischio e alle condizioni di mercato.

Rilevamento e prevenzione delle frodi: il deep learning può essere utilizzato per analizzare il comportamento d'acquisto dei clienti e attivare un avviso quando vengono identificati modelli di spesa insoliti.

Idoneità al prestito: gli istituti di credito stanno gestendo il rischio implementando reti neurali di AI per analizzare rapidamente i dati allo scopo di determinare l'affidabilità creditizia dei clienti.

Trading: le società di investimento utilizzano l'AI per il trading algoritmico, ovvero per le operazioni effettuate ad alta velocità sulla base di dati in tempo reale e tendenze di mercato.