Le 25 principali applicazioni dell'IA generativa in ambito finanziario nel 2026
Ho lavorato per dieci anni come consulente per aziende del settore dei servizi finanziari. Ogni implementazione di intelligenza artificiale che ho visto seguiva lo stesso schema: progetti pilota che sembravano impressionanti nelle presentazioni, ma che si bloccavano in fase di produzione.
La situazione sta cambiando. Le banche stanno implementando l'intelligenza artificiale generativa su larga scala e i risultati sono misurabili. Ecco cosa funziona davvero, sulla base di implementazioni che potete verificare.
- Per le società di servizi finanziari
- Per le unità finanziarie nelle imprese non finanziarie
- Per il settore bancario , dai un'occhiata ai casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa .
Funzioni finanziarie in aziende non finanziarie
1-Automazione delle funzioni contabili
I modelli di trasformatore specializzati aiutano le unità finanziarie ad automatizzare funzioni quali audit e contabilità fornitori, inclusa l'acquisizione e l'elaborazione delle fatture . Grazie alle funzioni di apprendimento profondo, I modelli GPT specializzati in contabilità possono raggiungere elevati livelli di automazione nella maggior parte delle attività contabili.
Società di servizi finanziari
2-Finanza conversazionale
I modelli di intelligenza artificiale generativa possono produrre risposte più naturali e contestualmente rilevanti perché sono addestrati a comprendere e generare schemi linguistici simili a quelli umani. Di conseguenza, l'intelligenza artificiale generativa può migliorare significativamente le prestazioni e l'esperienza utente dei sistemi di intelligenza artificiale conversazionale e dei chatbot in ambito finanziario, fornendo interazioni più accurate, coinvolgenti e ricche di sfumature con gli utenti.
La finanza conversazionale offre ai clienti:
- Assistenza clienti migliorata
- Consulenza finanziaria personalizzata
- Notifiche di pagamento
- Generazione di documenti, come ad esempio riepiloghi di investimento o richieste di prestito.
Ad esempio, Morgan Stanley utilizza chatbot basati su OpenAI per supportare i consulenti finanziari sfruttando la ricerca e i dati interni dell'azienda come risorsa di conoscenza.
Per approfondire l'argomento della finanza conversazionale, potete consultare il nostro articolo sui casi d'uso dell'IA conversazionale nel settore dei servizi finanziari. Per scoprire i numerosi modi in cui l'IA conversazionale può migliorare le operazioni di assistenza clienti, consultate il nostro articolo dedicato all'IA conversazionale per l'assistenza clienti.
3. Generare spiegazioni di rifiuto comprensibili per il candidato.
L'intelligenza artificiale svolge un ruolo significativo nel settore bancario, in particolare nei processi decisionali relativi alla concessione di prestiti. Aiuta le banche e gli istituti finanziari a valutare l'affidabilità creditizia dei clienti, a determinare i limiti di credito appropriati e a stabilire i tassi di interesse dei prestiti in base al rischio.
Tuttavia, sia chi prende le decisioni sia chi richiede un prestito necessitano di spiegazioni chiare sulle decisioni basate sull'IA, come ad esempio i motivi del rifiuto della domanda, al fine di promuovere la fiducia e migliorare la consapevolezza dei clienti per le future richieste.
È stata utilizzata una rete generativa avversaria condizionale (GAN) , un tipo di intelligenza artificiale generativa, per generare spiegazioni di rifiuto di facile comprensione per l'utente. Organizzando gerarchicamente le motivazioni del rifiuto, dalle più semplici alle più complesse, viene impiegato un condizionamento a due livelli per generare spiegazioni più comprensibili per i richiedenti (Figura 3).
Esempio concreto di generazione di script
In un caso di studio, il team di relazioni con gli investitori prevede una forte reazione del mercato ai risultati finanziari trimestrali dell'azienda e deve preparare una scaletta completa e le potenziali domande degli investitori per la conference call sugli utili. 2
Un analista importa i dati finanziari del trimestre corrente e di quello precedente in un foglio di calcolo e utilizza uno strumento di intelligenza artificiale generativa. L'IA viene contestualizzata a partire dalle precedenti conference call sugli utili e da approfondimenti specifici per generare commenti pertinenti.
Lo strumento di intelligenza artificiale genera una scaletta per la conference call sui risultati finanziari, includendo le probabili domande e risposte degli investitori. L'analista formatta questo contenuto in un documento Word, evidenzia le domande chiave degli investitori e lo prepara per la revisione da parte del management e per la preparazione del CFO.
Back office
Modernizzazione del codice 4 per sistemi legacy
Le banche utilizzano ancora software scritti in COBOL risalenti agli anni '70 e '80. Trovare sviluppatori che conoscano il COBOL è quasi impossibile, ma questo software gestisce transazioni critiche e non può essere semplicemente disattivato.
I modelli di intelligenza artificiale generativa possono:
- Leggere codice legacy in COBOL, Fortran o altri linguaggi obsoleti
- Convertilo in linguaggi moderni come Python o Java
- Mantenere la stessa logica aziendale migliorando al contempo le prestazioni.
- Genera la documentazione che spiega cosa fa effettivamente il codice.
Goldman Sachs ha confermato che l'intelligenza artificiale generativa è ormai fondamentale per lo sviluppo e il miglioramento delle sue applicazioni. Gli sviluppatori di una banca convalidano il codice generato dall'IA, individuando gli errori prima della distribuzione, ma è l'IA a svolgere il lavoro più gravoso.
I costi tecnologici rappresentano circa il 10% delle spese di una banca tipica. Accelerare lo sviluppo e ridurre i costi di manutenzione migliora direttamente la redditività. 3
5-Modernizzazione dell'applicazione
Le banche mirano a evitare di dipendere da software obsoleti e investono continuamente in progetti di modernizzazione. I modelli GenAI aziendali possono convertire il codice dai linguaggi software legacy a quelli moderni, consentendo agli sviluppatori di convalidare il nuovo software e risparmiando tempo prezioso.
I dipendenti di Goldman Sachs confermano che l'intelligenza artificiale generativa è un aspetto fondamentale dello sviluppo e del miglioramento delle applicazioni. 4
6-Generazione automatica di documenti
Le banche producono migliaia di documenti ogni giorno: riepiloghi degli investimenti, richieste di prestito, report per i clienti e documenti da presentare alle autorità di controllo. Questi documenti si basano su modelli predefiniti, ma personalizzarli richiede tempo.
Ora l'intelligenza artificiale generativa si occupa di questo:
- Genera documenti professionali a partire da semplici istruzioni.
- Estrarre dati rilevanti da più sistemi
- Applicare la formattazione appropriata in base al tipo di documento e al destinatario.
- Garantire la conformità ai requisiti normativi
7-Previsione e analisi finanziaria
L'intelligenza artificiale generativa migliora le previsioni apprendendo dai dati finanziari storici per individuare modelli e relazioni complessi. Se opportunamente calibrati per specifiche banche e contesti economici, questi modelli formulano previsioni su:
- Movimenti dei prezzi degli asset
- Traiettorie dei tassi di interesse
- Probabilità di insolvenza creditizia
- Volatilità del mercato
- andamento degli indicatori economici
La frase chiave è: "correttamente calibrati". I modelli preconfezionati si basano su previsioni azzardate, frutto di supposizioni, che si fondano su schemi inesistenti. Le banche che ottengono successo con le previsioni basate sull'intelligenza artificiale investono ingenti risorse nell'addestramento dei modelli sui propri dati specifici e nella convalida dei risultati tramite il giudizio di esperti.
8- Previsioni di mercato
Analizzando grandi quantità di dati, l'intelligenza artificiale generativa può migliorare l'accuratezza delle previsioni finanziarie, inclusi i prezzi delle azioni, i tassi di interesse e gli indicatori economici.
Esempio tratto dalla vita reale
Un istituto finanziario asiatico sta conducendo un progetto pilota (PoC) per fornire una funzionalità di generazione automatica di report a 2.000 analisti e utenti. 5
9-Generazione del report finanziario
Reportistica automatizzata
L'intelligenza artificiale generativa può creare automaticamente report finanziari ben strutturati, coerenti e informativi a partire dai dati disponibili. Questi report possono includere:
- stati patrimoniali
- Conto economico
- Rendiconti dei flussi di cassa
Questa automazione semplifica il processo di reporting, riducendo il lavoro manuale e garantendo coerenza, accuratezza e tempestività nella consegna dei report.
10- Reportistica basata su scenari
L'intelligenza artificiale può simulare diversi scenari normativi e generare report per aiutare gli istituti finanziari a garantire la conformità a tutti i requisiti necessari in varie condizioni.
Scopri i casi d'uso della generazione di testo tramite intelligenza artificiale e gli esempi concreti.
11-Rilevamento delle frodi
L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per il rilevamento delle frodi in ambito finanziario , generando esempi sintetici di transazioni o attività fraudolente. Questi esempi generati possono contribuire ad addestrare e potenziare gli algoritmi di apprendimento automatico per riconoscere e distinguere tra modelli legittimi e fraudolenti nei dati finanziari.
La migliore comprensione dei modelli di frode consente a questi modelli di identificare le attività sospette in modo più accurato ed efficace, portando a un rilevamento e a una prevenzione delle frodi più rapidi. Integrando l'intelligenza artificiale generativa nei sistemi di rilevamento delle frodi , gli istituti finanziari possono:
- Migliorare la sicurezza e l'integrità complessiva delle loro operazioni
- Ridurre al minimo le perdite dovute a frodi
- Mantenere la fiducia dei consumatori
Scopri come le applicazioni legali basate sull'intelligenza artificiale generativa possono contribuire a contrastare le attività fraudolente.
Esempio tratto dalla vita reale
Mastercard aveva bisogno di un metodo più rapido e preciso per rilevare le transazioni fraudolente, dato che i truffatori sfruttavano i dati rubati delle carte di pagamento. Utilizzando l'intelligenza artificiale generativa, Mastercard ha analizzato i dati delle transazioni di milioni di esercenti per prevedere e individuare le carte compromesse, aiutando le banche a bloccarle più velocemente e a prevenire le frodi.
Risultati :
- Tasso di rilevamento raddoppiato per le carte compromesse.
- Riduzione dei falsi positivi nel rilevamento delle frodi fino al 200%.
- Aumento del 300% della velocità di rilevamento delle frodi da parte dei commercianti.
12. Rispondere alle richieste dell'autorità di regolamentazione
Essendo operatori di un settore altamente regolamentato, le banche ricevono regolarmente richieste da parte delle autorità di vigilanza.
Esempio tratto dalla vita reale
Le banche stanno conducendo dei PoC (Proof of Concept) per verificare se possono utilizzare i LLM (Latent Liability Models) per rispondere a domande semplici e meno critiche da parte delle autorità di regolamentazione. 6
13. Gestione del portafoglio
Gestione dinamica del portafoglio
Un'altra applicazione finanziaria dell'IA generativa può essere l'ottimizzazione del portafoglio. Analizzando i dati finanziari storici e generando diversi scenari di investimento, i modelli di IA generativa possono aiutare i gestori patrimoniali e gli investitori a individuare la gestione ottimale del patrimonio, tenendo conto di fattori quali:
- tolleranza al rischio
- Rendimenti attesi
- Orizzonti di investimento.
14-Indici personalizzati
Questi modelli possono simulare diverse condizioni di mercato, contesti economici ed eventi per comprendere meglio il potenziale impatto sulla performance del portafoglio. Ciò consente ai professionisti della finanza di sviluppare e perfezionare le proprie strategie di investimento, ottimizzare i rendimenti corretti per il rischio e prendere decisioni più consapevoli sulla gestione dei portafogli. In definitiva, questo si traduce in migliori risultati finanziari per i loro clienti o istituzioni.
15-Gestione del rischio
Test di stress
L'intelligenza artificiale generativa è in grado di simulare condizioni di mercato estreme non riscontrabili nei dati storici, consentendo agli istituti finanziari di prepararsi meglio ad eventi rari ma di grande impatto.
16-Modellazione del rischio di credito
I modelli di intelligenza artificiale possono generare profili sintetici di mutuatari per testare la robustezza dei modelli di rischio di credito, migliorando l'accuratezza della valutazione del credito e delle previsioni di insolvenza.
17-Anomaly rilevamento
I modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere addestrati per comprendere i modelli normali delle transazioni e generare punti dati che rappresentano valori anomali o anomalie. Ciò aiuta a identificare attività potenzialmente fraudolente o modelli di transazione insoliti che potrebbero indicare riciclaggio di denaro.
18-Dati sintetici per l'addestramento
Poiché le transazioni fraudolente reali sono rare, l'intelligenza artificiale generativa può creare esempi sintetici di attività fraudolente, contribuendo ad addestrare algoritmi di rilevamento più efficaci.
19-Generazione di dati sintetici
I dati finanziari dei clienti sono riservati e regolamentati dal GDPR, dal CCPA e da altre leggi sulla privacy. Ciò crea dei problemi:
- Non è possibile condividere i dati con fornitori terzi per l'addestramento dei modelli.
- Non è possibile utilizzare dati di produzione in ambienti di sviluppo/test.
- Non è possibile condurre ricerche senza rischiare violazioni della privacy.
I dati sintetici consentono:
- Addestrare modelli di machine learning senza esporre le informazioni dei clienti
- Sistemi di stress test con volumi di dati realistici
- Validazione dei modelli in diversi segmenti di clientela.
- Condivisione dei dati con i partner per i test di integrazione
I clienti virtuali hanno punteggi di credito, modelli di transazione, livelli di reddito e comportamenti finanziari realistici, ma non sono persone reali, quindi non si verificano violazioni della privacy.
Poiché le informazioni sui clienti sono dati proprietari dei team finanziari, il loro utilizzo e la loro regolamentazione presentano delle problematiche. L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata dagli istituti finanziari per generare dati sintetici conformi alle normative sulla privacy come il GDPR e il CCPA.
Esempio concreto di generazione di dati sintetici
Morgan Stanley si è trovata ad affrontare la sfida di ottimizzare le operazioni di gestione patrimoniale e migliorare le interazioni tra consulenti e clienti attraverso strumenti avanzati di intelligenza artificiale, mantenendo al contempo la sicurezza dei dati e riducendo al minimo gli errori.
Hanno collaborato con OpenAI per implementare una piattaforma di intelligenza artificiale generativa per la sintesi dei dati di ricerca. Hanno testato lo strumento con 900 consulenti e pianificato un'implementazione su più ampia scala.
Lo strumento basato sull'intelligenza artificiale ha migliorato la capacità dei consulenti di elaborare in modo efficiente grandi volumi di dati. Morgan Stanley sta ampliando la piattaforma, affrontando al contempo rischi quali errori di intelligenza artificiale e problemi di sicurezza dei dati. 7
20 strategie algoritmiche di trading e investimento
21-Analisi dello scenario
Questi modelli possono simulare vari scenari di mercato, aiutando i trader e i gestori di portafoglio a comprendere i potenziali rischi e rendimenti in diverse condizioni.
Secondo Dimension Market Research, si prevede che il mercato globale dell'intelligenza artificiale generativa nel trading raggiungerà un valore di 208,3 milioni di dollari entro il 2024 e di 1.705,1 milioni di dollari entro il 2033. Nel 2024, si prevede che il mercato crescerà a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 26,3%. 8
22-Sviluppo del prodotto
Portafogli di investimento personalizzati
L'intelligenza artificiale generativa può analizzare i profili, le preferenze e gli obiettivi finanziari dei singoli investitori per generare portafogli di investimento personalizzati. Ciò risulta particolarmente utile per i robo-advisor e le piattaforme di gestione patrimoniale.
Prodotti assicurativi su misura
L'intelligenza artificiale può creare prodotti assicurativi personalizzati in base ai profili di rischio individuali, generando termini e strutture tariffarie unici per i diversi clienti.
23-Sottoscrizione e determinazione del prezzo
Modelli di prezzo dinamici
L'intelligenza artificiale generativa può aiutare le compagnie assicurative e gli istituti di credito a sviluppare modelli di prezzo dinamici che si adattano in tempo reale in base a nuovi dati, condizioni di mercato e comportamento dei singoli clienti.
Valutazione del rischio
L'intelligenza artificiale può generare diversi scenari di rischio, aiutando gli assicuratori a valutare i potenziali esiti e a stabilire premi o tassi di interesse appropriati.
Applicazioni comuni
24-Risposte a domande finanziarie
Sfruttando la sua comprensione dei modelli del linguaggio umano e la sua capacità di generare risposte coerenti e contestualmente rilevanti, l'intelligenza artificiale generativa può fornire risposte accurate e dettagliate alle domande finanziarie poste dagli utenti.
Questi modelli possono essere addestrati su grandi insiemi di dati di conoscenze finanziarie per rispondere a una vasta gamma di quesiti finanziari con informazioni appropriate, tra cui argomenti come:
- Principi contabili
- Rapporti finanziari
- Analisi di magazzino
- Conformità normativa
Ad esempio, BloombergGPT è in grado di rispondere con precisione ad alcune domande di natura finanziaria rispetto ad altri modelli generativi.
Scopri come utilizzare ChatGPT per la tua attività .
25-Analisi del sentiment
L'analisi del sentiment, un approccio nell'ambito dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), categorizza testi, immagini o video in base al tono emotivo: negativo, positivo o neutro . Acquisendo informazioni sulle emozioni e le opinioni dei clienti, le aziende possono elaborare strategie per migliorare i propri servizi o prodotti sulla base di questi risultati.
Gli istituti finanziari possono trarre vantaggio dall'analisi del sentiment per misurare la reputazione del proprio marchio e la soddisfazione dei clienti attraverso post sui social media, articoli di notizie, interazioni con i centri di contatto o altre fonti.
Ad esempio, Bloomberg ha annunciato il suo modello generativo ottimizzato per il settore finanziario, BloombergGPT, in grado di effettuare analisi del sentiment, classificazione delle notizie e altre attività finanziarie, superando con successo i test di riferimento.
Per saperne di più, consulta il nostro articolo sull'analisi del sentiment del mercato azionario .
Le sfide dell'intelligenza artificiale generativa nel settore finanziario e i consigli per superarle.
Ecco alcuni motivi per cui alcuni professionisti della finanza esitano ad adottare strumenti di intelligenza artificiale generativa nel settore finanziario:
- Accuratezza dei dati: "Sebbene l'IA migliori notevolmente l'elaborazione e la generazione dei dati, può essere soggetta a significativi problemi di qualità dei dati", come afferma la Banca Centrale Europea. Esiste la possibilità che i dati distorti e imprecisi utilizzati per addestrare i modelli di base producano risultati con un maggior numero di errori. Quando si alimentano i modelli di base, la qualità e l'accuratezza dei dati sono fattori cruciali. 11
- Pregiudizi nei modelli : i modelli di intelligenza artificiale possono ereditare pregiudizi dai dati su cui vengono addestrati, portando a decisioni ingiuste o distorte, in particolare in settori come la valutazione del credito o le raccomandazioni di investimento.
- Per individuare tali pregiudizi nell'IA , le aziende possono adottare una piattaforma di IA responsabile .
- Generalizzazione limitata : le aziende possono affidarsi a modelli linguistici generici standard oppure ottimizzare i modelli linguistici generici per i propri casi d'uso. I modelli standard potrebbero non funzionare bene in contesti finanziari specifici e altamente specializzati senza un'adeguata ottimizzazione, il che potrebbe portare a risultati imprecisi o irrilevanti.
- Adotta gli strumenti LLMOps per costruire, testare, monitorare e ottimizzare al meglio i tuoi LLM.
- Allucinazioni : l'intelligenza artificiale generativa può produrre informazioni inaccurate o inventate, il che rappresenta un rischio nel settore finanziario, dove le decisioni si basano su dati precisi, e può portare a consulenze di investimento errate o violazioni normative.
- Applicare strumenti di sicurezza LLM e intelligenza artificiale estrattiva per superare questo problema e garantire l'accuratezza del modello.
- Regolamentazione : Il settore finanziario è altamente regolamentato e l'intelligenza artificiale deve rispettare standard rigorosi in materia di trasparenza, responsabilità e utilizzo dei dati, il che pone delle sfide per garantire la conformità con i quadri giuridici in continua evoluzione.
- Implementare strumenti di governance dell'IA e creare un inventario dell'IA per garantire la conformità all'IA .
- Sicurezza dei dati : i dati finanziari sono sensibili e garantire che i sistemi di intelligenza artificiale li gestiscano in modo sicuro, prevenendo violazioni o usi impropri, è fondamentale per mantenere la fiducia dei clienti ed evitare sanzioni normative. 12
Esplora 10 principali rischi LLM e il loro impatto.
Spesa per l'intelligenza artificiale generativa e aspettative del mercato
Le simulazioni e le previsioni finanziarie prodotte con l'ausilio dell'intelligenza artificiale generativa aziendale sono vantaggiose per il trading, la gestione del portafoglio e i mercati finanziari. Nonostante i numerosi vantaggi, tra cui il risparmio di tempo, la gestione di grandi quantità di dati e la potenza di calcolo, possono verificarsi malfunzionamenti che espongono dati sensibili, ponendo rischi per la sicurezza. Queste problematiche possono avere un impatto specifico sui processi finanziari e sull'intera funzione finanziaria.
- Entro il 2030, si prevede che il settore bancario spenderà 84,99 miliardi di dollari statunitensi in intelligenza artificiale generativa (IA), con un notevole tasso di crescita annuo composto del 55,55%. 13
- Si prevede che quest'anno JP Morgan investirà 17 miliardi di dollari nell'intelligenza artificiale generativa, con un aumento del 10% rispetto ai 15,5 miliardi di dollari del 2023. Professionisti con esperienza in IA e apprendimento automatico stanno lavorando in una task force per trovare applicazioni in diversi settori aziendali. 15
- Secondo il McKinsey Global Institute (MGI), l'impiego dell'intelligenza artificiale di nuova generazione nel settore bancario potrebbe generare un valore aggiunto annuo compreso tra 200 e 340 miliardi di dollari, ovvero tra il 2,8 e il 4,7% del fatturato totale del settore. Tale valore aggiunto deriverebbe principalmente dall'aumento della produttività. 16
Per ulteriori approfondimenti sull'automazione nel settore finanziario, consulta il nostro articolo su Intelligent Automazione nel settore bancario e dei servizi finanziari.
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