Intelligenza Artificiale e FinTech: come la tecnologia migliora la finanza

Intelligenza Artificiale E Fintech Come La Tecnologia Migliora La Finanza 891x594

FinTech è un termine che nasce dalla fusione tra Finance e Technology e che, nella sua accezione più ampia, intende l’impiego di strumenti digitali applicati all’ambito finanziario.

Si tratta di un fenomeno che da qualche tempo è arrivato anche in Italia, specialmente in considerazione degli importanti cambiamenti avvenuti nel corso dell’emergenza sanitaria: con le limitazioni agli spostamenti e i lockdown, è aumentato in modo esponenziale l’utilizzo delle tecnologie digitali anche in ambito bancario e finanziario, lasciando spazio a mobile payment, pagamenti P2P, prelievi cardless, blockchain, trasferimenti dati da CC e altri servizi.

Nel prossimo futuro è quindi altamente probabile (se non addirittura certo) che si verifichi un importante cambiamento nel panorama bancario, finanziario e assicurativo: in tali contesti, il ruolo dell’AI nel FinTech si rivelerà cruciale.

L’impiego dell’AI nel FinTech

L’Artificial Intelligence applicata al FinTech offre numerosi vantaggi: dal monitoraggio di titoli o azioni fino all’individuazione tempestiva dei trend, dalla stock selection al miglioramento delle azioni di Asset & Wealth Management, dall’implementazione di sempre più precise Investor Relations fino alla gestione del rischio e del credito, per arrivare naturalmente all’analisi predittiva.

L’Intelligenza Artificiale, lo ricordiamo, è la branca della computer science deputata allo sviluppo di sistemi hardware e software con capacità e caratteristiche dell’essere umano, quali ad esempio l’apprendimento, l’adattamento, la pianificazione, il ragionamento e l’interazione con l’ambiente circostante. Il suo obiettivo è quello di offrire soluzioni in grado di perseguire in modo autonomo specifiche finalità e, in modo altrettanto indipendente, di prendere decisioni tipicamente affidate al personale umano.

Nell’ambito del FinTech, l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale è oggi osservato con grande interesse e sta attraversando una fase di importante diffusione. Sono almeno otto le classi di soluzioni già attualmente disponibili:

  • Virtual Assistant (Chatbot)
  • Intelligent Data Processing
  • Recommendation Systems
  • Image Processing
  • Intelligent Object
  • Language Processing
  • Autonomous Robot
  • Autonomous Vehicle

Non tutte queste applicazioni sono ancora impiegate a regime. Alcune di essere sono, in effetti, ancora in fase di sviluppo, mentre in altri casi si è passati dalla prototipazione all’implementazione. In ogni caso il trend è chiaro: l’AI rappresenta una componente irrinunciabile della FinTech di oggi e di domani, specie in considerazione del fatto che banche e istituti finanziari si stanno già affidando questa tecnologia per attività come autenticazione e aggregazione dei dati di sicurezza.

Ad oggi, sappiamo con certezza che l’Artificial Intelligence è già parte integrante nel settore Banking anche per quanto riguarda applicazioni di verifica dell’identità e di rilevamento progressivo delle frodi, con un sensibile miglioramento di tali funzioni e conseguente riduzione dei rischi.

Inoltre, sono da qualche tempo ampiamente utilizzati anche i Chatbot, ossia gli agenti software che erogano azioni e servizi sull’utente in funzione di comandi e ordini risultato di un’interazione (sia tramite testo che conversazione). Tale soluzione AI è, in ambito FinTech, impiegata soprattutto nell’assistenza in post-vendita.

Tuttavia, non è certamente la sola di interesse per banche, assicurazioni e istituti finanziari.

Le aree in cui le banche impiegheranno l’AI per restare al passo con il FinTech

Esistono molte aree in cui il settore bancario potrà implementare soluzioni di Intelligenza Artificiale. In ambito FinTech, questa tecnologia potrà ad esempio essere impiegata per la raccolta e l’analisi di dati critici, per implementare la sicurezza dei dati e per la gestione del rischio.

Nel primo caso, la necessità di impiego dell’AI è legata all’enorme volume di dati generato dalle banche, impossibili da gestire o controllare semplicemente impiegando personale umano. Grazie a sofisticati algoritmi, l’Intelligenza Artificiale ha la capacità di raccogliere e analizzare i Big Data in modo più rapido ed efficiente, riducendo al minimo i rischi di errore. Va da sé che, a fronte di dati più accurati, anche l’incremento della redditività è praticamente un risultato garantito.

Per quanto riguarda la sicurezza dei dati, il FinTech trova un potente alleato nell’AI per rispondere al preoccupante aumento di cyber-reati: non a caso, il report del 2020 della Federal Trade Commission segnala che le frodi con carta di credito sono oggi il tipo di furto di dati personali più comune. Ecco dunque che adeguati investimenti in AI permetteranno agli istituti finanziari di incrementare il livello di protezione dei loro sistemi: i programmi di Intelligenza Artificiale assicureranno un più adeguato monitoraggio delle abitudini finanziarie dei clienti, individuando (e nel caso bloccando) rapidamente transazioni insolite o sospette.

Infine, l’AI risponde alle esigenze del FinTech anche nell’ambito della gestione del rischio, ossia una delle principali attività in cui le istituzioni bancarie e finanziarie sono quotidianamente impegnate. I sistemi basati sull’Artificial Intelligence consentiranno un più preciso ed efficiente processo di analisi dei curriculum creditizi di coloro che richiedono prestiti e finanziamenti: un esempio sono le applicazioni di Mobile Banking, che tracciano le informazioni finanziarie e valutano le informazioni del cliente. In tal modo, la previsione e valutazione del rischio di insolvenza (ma anche l’individuazione di possibili frodi) risulteranno più precise e più veloci.

Essenzialmente, quindi, i settori bancario, finanziario e assicurativo beneficiano dell’implementazione di soluzioni AI perché tale tecnologia offre la possibilità di conoscere in modo approfondito clienti acquisiti e prospect. Ciò si traduce non solo in una riduzione sensibile dei rischi, ma anche nell’erogazione di servizi sempre più mirati, coerenti e personalizzati su ciascun profilo di rischio, oltre che in decisioni strategiche più precise.

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Andrea Bergonzi

Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.

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    Andrea Bergonzi

    Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.