Intelligenza Artificiale, Apprendimento Automatico e Finanza

INTELLIGENZA ARTIFICIALE APPRENDIMENTO FINANZA - Non c'è dubbio che l'industria finanziaria stia subendo una rivoluzione. Avrà effetti devastanti per l'intero settore, ma offrirà opportunità a coloro che riusciranno ad adattarsi e non ad evolversi.

Quelli che si adatteranno:

- Aumento delle entrate grazie a una migliore produttività e a una migliore esperienza dell'utente.

- Costi operativi ridotti grazie all'automazione dei processi; e

- Sicurezza rafforzata e migliore conformità.

Quelli che non si adattano moriranno!

Intelligenza Artificiale, Apprendimento Automatico e Finanza

L'intelligenza artificiale (AI) è un ramo dell'informatica ad ampio raggio che si occupa di costruire macchine intelligenti in grado di eseguire compiti che tipicamente richiedono l'intelligenza umana. L'IA è una scienza interdisciplinare con molteplici approcci, ma i progressi nell'apprendimento automatico e nell'apprendimento profondo creano un cambiamento di paradigma praticamente in ogni settore dell'industria tecnologica.

L'apprendimento automatico (ML) funziona estraendo intuizioni significative da serie grezze di dati e fornisce risultati accurati. Queste informazioni vengono poi utilizzate per risolvere problemi complessi e ricchi di dati critici per il settore bancario e finanziario. Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico sono attrezzati per imparare dai dati, dai processi e dalle tecniche per trovare diverse intuizioni.

Fino a poco tempo fa, solo gli hedge fund usavano AI e ML, ma negli ultimi anni, le aziende più piccole hanno adottato queste tecniche. I robo-advisor offrono una rapida sottoscrizione, composizione del portafoglio, sviluppo di strategie, modellazione, robo-fining, impatto di mercato e misurazione di rapporti di credito alternativi, e casi d'uso di reporting del portafoglio.

Per cercare di soddisfare le richieste dei loro clienti e superare la concorrenza, le istituzioni finanziarie si affidano a tecnologie all'avanguardia per soddisfare tali requisiti.

Questo è ora obbligatorio per le grandi aziende e per quelle più piccole che beneficiano di AI e ML.

Casi d'uso di intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nella finanza

Maruti Techlabs ha classificato 12 casi d'uso per AI e ML nella finanza. Qui li illustro brevemente.

1. Monitoraggio finanziario

L'uso di algoritmi di apprendimento automatico migliorerà significativamente la sicurezza della rete. Gli scienziati dei dati stanno costantemente sviluppando programmi di formazione per rilevare le bandiere rosse come le tattiche di riciclaggio di denaro, che possono essere evitate dal monitoraggio finanziario. Le tecnologie di apprendimento automatico saranno utilizzate per controllare le reti di sicurezza informatica più sofisticate in futuro.

2. Fare previsioni sugli investimenti

Sono i modelli di investimento basati sull'apprendimento automatico che permettono ai gestori di fondi esperti di vedere in anticipo i cambiamenti specifici del mercato.

La perturbazione nell'industria dell'investment banking è ben documentata, dato che aziende note come Morgan Stanley e Bank of America stanno sviluppando consulenti d'investimento automatizzati.

3. Automazione dei processi

Queste soluzioni alimentate dall'apprendimento automatico permettono alle aziende di eliminare completamente il lavoro manuale, consentendo una maggiore produttività. Chatbots, scartoffie e formazione dei dipendenti sono alcuni dei processi di apprendimento automatico nella finanza. Permetterà alle società finanziarie di tagliare i costi e allo stesso tempo aumentare il numero di clienti.

Inoltre, il Machine Learning può trovare modelli, interpretare i comportamenti e riconoscerli. Questo può essere usato per creare robusti sistemi di assistenza clienti che possono gestire qualsiasi potenziale problema dei clienti.

Per questo esempio, Wells Fargo utilizza un chatbot di Facebook attraverso Messenger. Si ottengono tutte le informazioni importanti sul conto e la password utilizzando il chatbot.

4. Transazioni sicure

Le anomalie nel comportamento umano possono essere facilmente rilevate utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. Ancora più importante, il ML riduce anche il numero di falsi negativi e velocizza l'elaborazione in tempo reale. Questi modelli si basano sul comportamento online del cliente e sulla storia delle transazioni.

Un altro vantaggio del rilevamento delle frodi basato sull'apprendimento automatico è che può identificare e fermare l'attività fraudolenta prima che si verifichi, invece di aspettare di prenderla dopo il fatto.

5. Gestione del rischio

Utilizzando le tecniche di apprendimento automatico, le banche e le istituzioni finanziarie possono abbassare significativamente i livelli di rischio analizzando un enorme volume di fonti di dati. A differenza dei metodi tradizionali, che di solito sono limitati a informazioni essenziali come il punteggio di credito, il ML può analizzare volumi significativi di informazioni personali per ridurre il loro rischio.

Varie intuizioni raccolte dalla tecnologia di apprendimento automatico forniscono anche alle organizzazioni di servizi bancari e finanziari un'intelligenza azionabile per aiutarli a prendere decisioni successive. Un esempio potrebbe essere quello di programmi di apprendimento automatico che attingono a diverse fonti di dati per richiedere prestiti e assegnare loro punteggi di rischio. Gli algoritmi di ML potrebbero poi facilmente prevedere i clienti che sono a rischio di insolvenza sui loro prestiti per aiutare le aziende a ripensare o regolare i termini per ogni cliente.

6. Trading algoritmico

Il Machine Learning nel trading è un altro eccellente esempio di un caso d'uso pratico nel settore finanziario. Il trading algoritmico (AT) è diventato una forza dominante nei mercati finanziari globali.

Le soluzioni e i modelli basati sull'ML permettono alle società di trading di prendere migliori decisioni di trading monitorando da vicino i risultati degli scambi e le notizie in tempo reale per rilevare i modelli che possono permettere ai prezzi delle azioni di salire o scendere.

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono anche analizzare simultaneamente centinaia di fonti di dati, dando ai trader un netto vantaggio rispetto alla media del mercato. Alcuni degli altri vantaggi del trading algoritmico includono

1.       Maggiore precisione e minori possibilità di errore
2.       L'AT permette di eseguire gli scambi ai migliori prezzi possibili
3.       Gli errori umani saranno probabilmente ridotti in modo sostanziale
4.       Permette il controllo automatico e simultaneo di più condizioni di mercato

7. Consulenza finanziaria

Ci sono varie app di budgeting basate sull'apprendimento automatico che possono offrire ai clienti consigli finanziari altamente specializzati e mirati. Gli algoritmi di apprendimento automatico permettono ai clienti di tenere traccia delle loro spese quotidiane e di individuare dove possono risparmiare denaro.

Uno degli altri concetti in rapido sviluppo è quello dei Robo-Advisors. Gli investitori individuali e le piccole e medie imprese possono fare altrettanto bene con un consulente. I robo-consulenti possono utilizzare l'apprendimento automatico per creare portafogli finanziari e strategie come il trading, i piani di pensionamento, ecc.

8. Gestione dei dati dei clienti

Quando si tratta di banche e istituzioni finanziarie, una gestione efficiente dei dati è fondamentale per la crescita e il funzionamento del business. Il grande volume e la vasta gamma di diversità di presentazione dei dettagli finanziari rendono quasi impossibile la comprensione anche al personale addestrato.

L'uso del machine learning per analizzare grandi volumi di dati porta sia l'efficienza del processo che l'intelligenza. NLP (tecnologie come l'analitica dei dati, il data mining e l'elaborazione del linguaggio naturale) derivano una preziosa business intelligence.

Un altro esempio di questo potrebbe essere l'applicazione di algoritmi di apprendimento automatico per analizzare come le tendenze del mercato e della finanza influenzano i clienti finanziari.

9. Decision-Making

Le istituzioni bancarie e finanziarie possono usare gli algoritmi di Machine Learning per analizzare sia i dati strutturati che quelli non strutturati. Ad esempio, le richieste dei clienti, le interazioni sui social media, e vari processi di business interni all'azienda, e scoprire le tendenze (sia benefiche che potenzialmente pericolose) per valutare il rischio e aiutare i clienti a prendere decisioni informate con precisione.

10. Miglioramento del livello del servizio clienti

I clienti otterranno tutte le loro domande sulle loro spese mensili, sull'ammissibilità del prestito, sui piani assicurativi convenienti e altro ancora, ricevendo una risposta da un chatbot perspicace.

Inoltre, molte applicazioni basate sull'apprendimento automatico possono analizzare i conti e consentire ai clienti di risparmiare e sviluppare i loro soldi quando sono collegati a un sistema di pagamento. Algoritmi avanzati di apprendimento automatico possono essere utilizzati per valutare il comportamento degli utenti e creare offerte personalizzate. Un cliente che cerca di investire in un piano finanziario, per esempio, riceverà un'offerta di investimento personalizzata dopo che l'algoritmo di ML analizza la sua attuale situazione finanziaria.

11. Programma di fidelizzazione dei clienti

Le società di carte di credito possono usare la tecnologia ML per prevedere i clienti a rischio e trattenere specificamente quelli selezionati tra questi. Sulla base dei dati demografici degli utenti e dell'attività di transazione, possono facilmente prevedere il comportamento degli utenti e progettare offerte specifiche per loro.

L'applicazione qui include un modello di classificazione predittivo e binario per scoprire i clienti a rischio, seguito dall'utilizzo di un modello di raccomandazione per determinare le offerte di carte più adatte che possono aiutare a mantenere questi clienti.

12. Marketing

La capacità dei modelli di AI e Machine Learning di fare previsioni accurate basate sul comportamento passato li rende un grande strumento di marketing. Dall'analisi dell'uso dell'app mobile, l'attività web e le risposte alle campagne pubblicitarie precedenti, gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare a creare una solida strategia di marketing per le società finanziarie.

Apprendimento automatico nella finanza - Cosa c'è dopo?

Il Machine Learning è ora utilizzato in varie aree dell'ambiente finanziario, tra cui la gestione patrimoniale, la valutazione del rischio, la consulenza sugli investimenti, il rilevamento delle frodi finanziarie, l'autenticazione dei documenti e molto altro.

Anche se gli algoritmi di ML si occupano di una vasta gamma di compiti, essi imparano continuamente da enormi quantità di dati e colmano il divario avvicinando il mondo a un sistema finanziario completamente automatizzato.Per saperne di più sul modo della finanza e dei manager, clicca qui