Principali 25 Casi d'uso della finanza con IA generativa
Ho passato un decennio a fare consulenza per società di servizi finanziari. Ogni implementazione di IA che ho visto seguiva lo stesso schema: progetti pilota che sembravano impressionanti nelle presentazioni ma si bloccavano in produzione.
Questo sta cambiando. Le banche stanno implementando l'IA generativa su larga scala, e i risultati sono misurabili. Ecco cosa funziona realmente, basato su implementazioni verificabili.
- Per le società di servizi finanziari
- Per le unità finanziarie in aziende non finanziarie
- Per il settore bancario, consulta i casi d'uso dell'IA generativa.
Funzioni finanziarie in aziende non finanziarie
1-Automazione delle funzioni contabili
I modelli transformer specializzati aiutano le unità finanziarie ad automatizzare funzioni come l'auditing e la gestione dei conti fornitori, inclusa l'acquisizione delle fatture e l'elaborazione. Con le funzioni di deep learning, GPT i modelli specializzati in contabilità possono raggiungere alti tassi di automazione nella maggior parte delle attività contabili.
Società di servizi finanziari
2-Finanza conversazionale
I modelli di IA generativa possono produrre risposte più naturali e contestualmente pertinenti perché sono addestrati a comprendere e generare modelli linguistici simili a quelli umani. Di conseguenza, l'IA generativa può migliorare significativamente le prestazioni e l'esperienza utente dei sistemi di IA conversazionale finanziaria e dei chatbot, fornendo interazioni più accurate, coinvolgenti e sfumate con gli utenti.
La finanza conversazionale offre ai clienti:
- Assistenza clienti migliorata
- Consulenza finanziaria personalizzata
- Notifiche di pagamento
- Generazione di documenti, come riepiloghi degli investimenti o domande di prestito.
Per esempio, Morgan Stanley impiega chatbot basati su OpenAI per supportare i consulenti finanziari sfruttando la ricerca interna e i dati dell'azienda come risorsa di conoscenza.
Per saperne di più sulla finanza conversazionale, puoi consultare il nostro articolo sui casi d'uso dell'IA conversazionale nel settore dei servizi finanziari. Per esplorare i molti modi in cui l'IA conversazionale può migliorare le operazioni di assistenza clienti, consulta il nostro articolo dedicato all'IA conversazionale per il servizio clienti.
3-Generazione di spiegazioni di rifiuto chiare per i richiedenti
L'IA gioca un ruolo significativo nel settore bancario, in particolare nei processi decisionali sui prestiti. Aiuta le banche e le istituzioni finanziarie a valutare l'affidabilità creditizia dei clienti, a determinare limiti di credito appropriati e a stabilire il prezzo dei prestiti in base al rischio.
Tuttavia, sia i decisori che i richiedenti del prestito hanno bisogno di spiegazioni chiare delle decisioni basate sull'IA, come i motivi del rifiuto della domanda, per promuovere la fiducia e migliorare la consapevolezza del cliente per le domande future.
Una rete generativa avversaria condizionale (GAN), un tipo di IA generativa, è stata utilizzata per generare spiegazioni di rifiuto di facile comprensione per l'utente. Organizzando gerarchicamente i motivi del rifiuto dal semplice al complesso, viene impiegato un condizionamento a due livelli per generare spiegazioni più comprensibili per i richiedenti (Figura 3).
Esempio reale 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 uno script completo e possibili domande degli investitori per la conference call sugli utili.2
Un analista importa i dati finanziari del trimestre corrente e di quelli precedenti in un foglio di calcolo e utilizza uno strumento di IA generativa. All'IA viene fornito il contesto delle precedenti conference call sugli utili e specifici approfondimenti per generare commenti pertinenti.
Lo strumento di IA genera uno script per la conference call sugli utili, comprese le probabili domande degli investitori e le relative risposte. L'analista formatta questo contenuto in un documento Word, evidenzia le domande chiave degli investitori e lo prepara per la revisione manageriale e la preparazione del CFO.
Back office
4-Modernizzazione del codice per sistemi legacy
Le banche eseguono ancora software scritto in COBOL degli anni '70 e 80s. Trovare sviluppatori che conoscano il COBOL è quasi impossibile, ma questo software gestisce transazioni critiche e non può essere semplicemente spento.
I modelli di IA generativa possono:
- Leggere codice legacy in COBOL, Fortran o altri vecchi linguaggi
- Convertirlo in linguaggi moderni come Python o Java
- Mantenere la stessa logica di business migliorando le prestazioni
- Generare documentazione che spieghi cosa fa effettivamente il codice
Goldman Sachs ha confermato che l'IA generativa è ora centrale per i suoi sforzi di sviluppo e miglioramento delle applicazioni. Gli sviluppatori di una banca convalidano il codice generato dall'IA, individuando gli errori prima del deployment, ma l'IA fa il lavoro pesante.
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 delle applicazioni
Le banche mirano a evitare di fare affidamento su software obsoleti e investono continuamente in sforzi di modernizzazione. I modelli di IA generativa aziendale possono convertire il codice da linguaggi software legacy a quelli moderni, consentendo agli sviluppatori di convalidare il nuovo software e risparmiando tempo significativo.
I dipendenti di Goldman Sachs confermano che l'IA generativa è un aspetto importante dello sviluppo e del miglioramento delle applicazioni.4
6-Generazione automatizzata di documenti
Le banche producono migliaia di documenti al giorno: riepiloghi degli investimenti, domande di prestito, report per i clienti e documenti normativi. Questi documenti attingono da modelli, ma personalizzarli richiede tempo.
L'IA generativa ora gestisce questo:
- Generare documenti professionali da semplici prompt
- Estrarre dati rilevanti da più sistemi
- Applicare la formattazione appropriata in base al tipo di documento e al destinatario
- Garantire la coerenza con i requisiti normativi
7-Previsioni e analisi finanziarie
L'IA generativa migliora le previsioni apprendendo dai dati finanziari storici per catturare modelli e relazioni complesse. Se adeguatamente affinati per banche e contesti economici specifici, questi modelli fanno previsioni su:
- Movimenti dei prezzi degli asset
- Traiettorie dei tassi di interesse
- Probabilità di insolvenza creditizia
- Volatilità del mercato
- Tendenze degli indicatori economici
La frase chiave: "adeguatamente affinati". I modelli standard producono allucinazioni e fanno previsioni sicure basate su schemi che non esistono. Le banche che hanno successo con le previsioni basate sull'IA investono molto nell'addestramento dei modelli sui propri dati specifici e nella convalida dei risultati rispetto al giudizio degli esperti.
8- Previsioni di mercato
Analizzando grandi volumi di dati, l'IA generativa può migliorare l'accuratezza delle previsioni finanziarie, inclusi i prezzi delle azioni, i tassi di interesse e gli indicatori economici.
Esempio reale
Un'istituzione finanziaria asiatica sta conducendo un PoC per fornire funzionalità di reportistica da prompt a 2.000 analisti e utenti.5
9-Generazione di report finanziari
Reportistica automatizzata
L'IA generativa può creare automaticamente report finanziari ben strutturati, coerenti e informativi sulla base dei dati disponibili. Questi report possono includere:
- Stati patrimoniali
- Conti economici
- Rendiconti finanziari
Questa automazione semplifica il processo di reportistica, riducendo lo sforzo manuale e garantendo coerenza, accuratezza e consegna tempestiva dei report.
10- Reportistica basata su scenari
L'IA può simulare diversi scenari normativi e generare report per aiutare le istituzioni finanziarie a garantire la conformità a tutti i requisiti necessari in varie condizioni.
Scopri i casi d'uso della generazione di testo con IA e gli esempi reali.
11-Rilevamento delle frodi
L'IA generativa può essere utilizzata per il rilevamento delle frodi nella finanza generando esempi sintetici di transazioni o attività fraudolente. Questi esempi generati possono aiutare ad addestrare e potenziare gli algoritmi di apprendimento automatico per riconoscere e distinguere tra modelli legittimi e fraudolenti nei dati finanziari.
La comprensione migliorata 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. Incorporando l'IA generativa nei sistemi di rilevamento delle frodi, le istituzioni finanziarie possono:
- Migliorare la sicurezza e l'integrità complessive delle loro operazioni
- Ridurre al minimo le perdite dovute a frodi
- Mantenere la fiducia dei consumatori
Scopri come le applicazioni legali dell'IA generativa possono aiutare a intraprendere azioni contro le attività fraudolente.
Esempio reale
Mastercard aveva bisogno di un modo più rapido e accurato per rilevare le transazioni fraudolente poiché i truffatori sfruttavano i dati delle carte di pagamento rubate. Utilizzando l'IA generativa, Mastercard ha analizzato i dati delle transazioni su milioni di commercianti per prevedere e rilevare le carte compromesse, aiutando le banche a bloccarle più rapidamente e a prevenire le frodi.
Risultati:
- Tasso di rilevamento delle carte compromesse raddoppiato.
- Riduzione dei falsi positivi nel rilevamento delle frodi fino al 200%.
- Aumento della velocità di rilevamento delle frodi tra i commercianti del 300%.
12-Risposta alle richieste delle autorità di regolamentazione
In quanto operatori di un settore altamente regolamentato, le banche ricevono regolarmente richieste dalle autorità di regolamentazione.
Esempio reale
Le banche stanno conducendo PoC per verificare se possono utilizzare i LLM per rispondere a richieste 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 vari scenari di investimento, i modelli di IA generativa possono aiutare i gestori patrimoniali e gli investitori a identificare l'asset e la gestione patrimoniale ottimali, tenendo conto di fattori quali:
- Tolleranza al rischio
- Rendimenti attesi
- Orizzonti di investimento.
14-Indici personalizzati
Questi modelli possono simulare diverse condizioni di mercato, ambienti economici ed eventi per comprendere meglio i potenziali impatti sulla performance del portafoglio. Ciò consente ai professionisti finanziari di sviluppare e perfezionare le proprie strategie di investimento, ottimizzare i rendimenti corretti per il rischio e prendere decisioni più informate sulla gestione dei propri portafogli. Ciò si traduce in ultima analisi in migliori risultati finanziari per i loro clienti o istituzioni.
15-Gestione del rischio
Stress test
L'IA generativa può simulare condizioni di mercato estreme che non si sono verificate nei dati storici, consentendo alle istituzioni finanziarie di prepararsi meglio per eventi rari ma ad alto impatto.
16-Modellazione del rischio di credito
I modelli di IA possono generare profili sintetici di mutuatari per testare la robustezza dei modelli di rischio di credito, migliorando l'accuratezza del credit scoring e delle previsioni di insolvenza.
17-Anomaly detection
I modelli di IA generativa possono essere addestrati a comprendere i modelli normali delle transazioni e a 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'IA generativa può creare esempi sintetici di attività fraudolente, contribuendo ad addestrare migliori algoritmi di rilevamento.
19-Generazione di dati sintetici
I dati finanziari dei clienti sono proprietari e regolamentati ai sensi del GDPR, del CCPA e di altre leggi sulla privacy. Questo crea problemi:
- Impossibilità di condividere i dati con fornitori terzi per l'addestramento dei modelli
- Impossibilità di utilizzare i dati di produzione in ambienti di sviluppo/test
- Impossibilità di condurre ricerche senza rischiare violazioni della privacy
I dati sintetici consentono:
- L'addestramento di modelli di apprendimento automatico senza esporre le informazioni dei clienti
- Lo stress test dei sistemi con volumi di dati realistici
- La convalida dei modelli su diversi segmenti di clientela
- La condivisione dei dati con i partner per i test di integrazione
I clienti sintetici 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 per i team finanziari, il loro utilizzo e la loro regolamentazione pongono delle sfide. L'IA generativa può essere utilizzata dalle istituzioni finanziarie per generare dati sintetici conformi alle normative sulla privacy come GDPR e CCPA.
Esempio reale di generazione di dati sintetici
Morgan Stanley ha affrontato la sfida di ottimizzare le operazioni di gestione patrimoniale e migliorare le interazioni consulente-cliente attraverso strumenti di IA avanzati, mantenendo al contempo la sicurezza dei dati e riducendo al minimo gli errori.
Hanno collaborato con OpenAI per implementare una piattaforma di IA generativa per sintetizzare i dati di ricerca. Hanno pilotato lo strumento con 900 consulenti e hanno pianificato un'implementazione più ampia.
20-Trading algoritmico e strategie di investimento
21-Analisi degli scenari
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, la dimensione del mercato globale dell'IA generativa nel trading è prevista a USD 208,3 milioni entro il 2024 e USD 1.705,1 milioni entro il 2033. Nel 2024, si prevede che il mercato cresca a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 26,3%.7
22-Sviluppo del prodotto
Portafogli di investimento personalizzati
L'IA generativa può analizzare i profili, le preferenze e gli obiettivi finanziari dei singoli investitori per generare portafogli di investimento personalizzati. Ciò è particolarmente utile per i robo-advisor e le piattaforme di gestione patrimoniale.
Prodotti assicurativi su misura
L'IA può creare prodotti assicurativi personalizzati basati su profili di rischio individuali, generando termini e strutture di prezzo unici per diversi clienti.
23-Sottoscrizione e pricing
Modelli di pricing dinamico
L'IA generativa può aiutare gli assicuratori e i finanziatori a sviluppare modelli di pricing dinamico che si adattano in tempo reale in base a nuovi dati, condizioni di mercato e comportamento individuale del cliente.
Valutazione del rischio
L'IA può generare diversi scenari di rischio, aiutando i sottoscrittori a valutare i risultati potenziali e a stabilire premi o tassi di interesse appropriati.
Applicazioni comuni
24-Risposta a domande finanziarie
Sfruttando la sua comprensione dei modelli linguistici umani e la sua capacità di generare risposte coerenti e contestualmente pertinenti, l'IA generativa può fornire risposte accurate e dettagliate alle domande finanziarie poste dagli utenti.
Questi modelli possono essere addestrati su grandi set di dati di conoscenze finanziarie per rispondere a un'ampia gamma di domande finanziarie con informazioni appropriate, inclusi argomenti come:
- Principi contabili
- Indici finanziari
- Analisi azionaria
- Conformità normativa
Ad esempio, BloombergGPT può rispondere con precisione ad alcune domande relative alla finanza rispetto ad altri modelli generativi.
Scopri come utilizzare ChatGPT per la tua azienda.
25-Analisi del sentiment
L'analisi del sentiment, un approccio nell'ambito del NLP, classifica testi, immagini o video in toni emotivi negativi, positivi o neutri. Ottenendo informazioni sulle emozioni e le opinioni dei clienti, le aziende possono ideare strategie per migliorare i propri servizi o prodotti sulla base di questi risultati.
Le istituzioni finanziarie possono beneficiare dell'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 il contact center o altre fonti.
Ad esempio, Bloomberg ha annunciato il suo modello generativo ottimizzato per la finanza, BloombergGPT, in grado di eseguire analisi del sentiment, classificazione delle notizie e altre attività finanziarie, superando con successo i benchmark.
Consulta il nostro articolo sull'analisi del sentiment del mercato azionario per saperne di più.
Sfide dell'IA generativa nel settore finanziario e consigli per superarle
- 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. C'è la possibilità che i dati distorti e imprecisi utilizzati per addestrare i modelli di base producano output con più errori. Quando si alimentano i modelli di base, la qualità e l'accuratezza dei dati sono fattori cruciali.10
- Bias nei modelli: I modelli di IA possono ereditare pregiudizi dai dati su cui sono addestrati, portando a decisioni ingiuste o distorte, in particolare in aree come il credit scoring o le raccomandazioni di investimento.
- Per rilevare tali bias dell'IA, le aziende possono adottare una piattaforma di IA responsabile.
- Generalizzazione limitata: Le aziende possono fare affidamento su modelli linguistici di grandi dimensioni standard o affinare gli LLM per i loro casi d'uso. I modelli standard potrebbero non funzionare bene in contesti finanziari specifici e altamente specializzati senza un adeguato affinamento, il che potrebbe portare a output imprecisi o irrilevanti.
- Adotta strumenti LLMOps per costruire, testare, monitorare e affinare meglio i tuoi LLM.
- Allucinazioni: L'IA generativa può produrre informazioni imprecise o inventate, il che è rischioso in finanza dove le decisioni si basano su dati precisi, portando a cattivi consigli di investimento o violazioni normative.
- Applica strumenti di sicurezza per LLM e IA estrattiva per superare questo problema e garantire l'accuratezza del modello.
- Normative: Il settore finanziario è altamente regolamentato e l'IA deve essere conforme a standard rigorosi in materia di trasparenza, responsabilità e utilizzo dei dati, ponendo sfide per garantire la conformità con quadri giuridici in evoluzione.
- Implementa strumenti di governance dell'IA e costruisci un inventario dell'IA per garantire la conformità dell'IA.
- Sicurezza dei dati: I dati finanziari sono sensibili e garantire che i sistemi di IA li gestiscano in modo sicuro, prevenendo violazioni o usi impropri, è fondamentale per mantenere la fiducia dei clienti ed evitare sanzioni normative.11
Esplora i 10 principali rischi degli LLM e il loro impatto.
Aggiungi come fonte preferitaSpesa per l'IA generativa e aspettative di mercato
Le simulazioni e le previsioni finanziarie prodotte con l'ausilio dell'IA generativa aziendale sono vantaggiose per il trading, la gestione del portafoglio e i mercati finanziari. Nonostante i suoi numerosi vantaggi, tra cui il risparmio di tempo, i grandi set di dati e la potenza di calcolo, può funzionare male ed esporre dati sensibili, ponendo rischi per la sicurezza. Queste sfide possono influenzare specificamente i processi finanziari e la funzione finanziaria complessiva.
- Entro il 2030, si prevede che il settore bancario spenderà 84,99 miliardi di dollari statunitensi in intelligenza artificiale generativa (IA), crescendo a un notevole tasso di crescita annuale composto del 55,55 percento.12
- Si prevede che J.P. Morgan investirà $17 miliardi in IA generativa quest'anno, in aumento del 10% rispetto ai $15,5 miliardi del 2023. Professionisti con esperienza in IA e apprendimento automatico stanno lavorando in una task force per trovare applicazioni in vari settori aziendali.14
- Secondo il McKinsey Global Institute (MGI), l'uso dell'IA generativa nel settore bancario potrebbe comportare un valore aggiunto annuo compreso tra $200 miliardi e $340 miliardi, ovvero tra il 2,8 e il 4,7 percento dei ricavi totali del settore. Questo valore aggiunto deriverebbe principalmente dall'aumento della produttività.15
Per ulteriori approfondimenti sull'automazione nel settore finanziario, esplora il nostro articolo sull'Automazione Intelligente nei Servizi Bancari e Finanziari.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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