Maggiore utilizzo dell’intelligenza artificiale e del machine learning nella finanza

Sep 04, 2023

Negli ultimi anni abbiamo assistito a un notevole aumento nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico nel settore finanziario. Queste tecnologie vengono adottate dalle istituzioni finanziarie per automatizzare e ottimizzare i propri processi, eliminare i rischi e acquisire informazioni dettagliate sul comportamento dei clienti.

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico stanno trasformando il modo in cui facciamo affari e si stanno rivelando strumenti importanti nel settore bancario.

L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) sono tecnologie informatiche che consentono alle macchine di apprendere dai dati, scoprire modelli ed esprimere giudizi. L’intelligenza artificiale implica la creazione di algoritmi in grado di eseguire compiti che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana, come la traduzione linguistica, il riconoscimento delle immagini e il processo decisionale.

L’apprendimento automatico è una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sullo sviluppo di sistemi in grado di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati.

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico hanno diverse applicazioni finanziarie. Ecco alcuni esempi di come vengono utilizzate queste tecnologie:

Uno dei vantaggi più significativi dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico è la sua capacità di rilevare transazioni fraudolente. Queste tecnologie vengono utilizzate da banche e istituti finanziari per esaminare grandi quantità di dati e individuare tendenze che potrebbero suggerire una condotta fraudolenta. Ciò consente loro di individuare e prevenire le frodi prima che causino danni.

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L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono essere utilizzati per valutare i dati di mercato e trovare possibilità di investimento nella gestione degli investimenti. Possono anche essere utilizzati per automatizzare le operazioni di trading, consentendo alle organizzazioni finanziarie di prendere decisioni di trading più accurate e tempestive.

L’applicazione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico nella finanza presenta diversi vantaggi. Ecco alcuni esempi:

Sebbene l’applicazione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico in finanza presenti vantaggi significativi, presenta anche alcuni inconvenienti. Ecco alcuni esempi:

Integrazione con i sistemi attuali: l’integrazione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico nei sistemi esistenti può essere difficile e potrebbe richiedere notevoli investimenti in infrastrutture e formazione.

In finanza, l’apprendimento automatico è stato utilizzato per attività quali la valutazione del rischio, il rilevamento delle frodi, l’ottimizzazione del portafoglio e le strategie di trading. Tuttavia, come ogni tecnologia, l’apprendimento automatico in finanza comporta una serie di rischi che devono essere attentamente considerati e gestiti.

I modelli di machine learning sono validi quanto lo sono i dati su cui vengono addestrati. In finanza, i dati possono provenire da varie fonti, come i prezzi storici delle azioni, gli indicatori economici e il sentiment sui social media. Tuttavia, la qualità dei dati può variare e dati imprecisi, incompleti o distorti possono portare a previsioni o decisioni imprecise. Anche le distorsioni nei dati, come quelle legate al genere o alla razza, possono essere apprese inavvertitamente dagli algoritmi di apprendimento automatico, portando a risultati distorti nella finanza, come decisioni di prestito distorte o prezzi discriminatori. Pertanto, è fondamentale curare e preelaborare attentamente i dati per ridurre al minimo questi rischi e garantire che i modelli di machine learning siano addestrati su dati affidabili e rappresentativi.

I modelli di machine learning a volte possono essere scatole nere, il che significa che il loro processo decisionale potrebbe non essere facilmente interpretabile o spiegabile. Nel settore finanziario, dove i requisiti normativi e la trasparenza sono fondamentali, la mancanza di interpretabilità e spiegabilità del modello può comportare rischi. Può essere difficile capire come e perché un modello di machine learning effettua una particolare previsione o decisione, il che può sollevare dubbi su responsabilità, equità e conformità.

Le istituzioni finanziarie devono garantire che i modelli di machine learning utilizzati in finanza siano trasparenti, spiegabili e conformi ai requisiti normativi per mitigare i rischi associati all’opacità del modello.

I modelli di machine learning sono soggetti a overfitting, che si verifica quando un modello funziona bene sui dati di addestramento ma non riesce a generalizzare a dati nuovi e invisibili. L'overfitting può portare a previsioni o decisioni imprecise in scenari finanziari reali, con conseguenti perdite finanziarie. È fondamentale utilizzare tecniche appropriate, come la regolarizzazione e la convalida incrociata, per mitigare i rischi di overfitting e garantire che i modelli di machine learning possano generalizzarsi bene ai nuovi dati.