I migliori 25 casi d'uso della generative IA nella finanza
Ho trascorso un decennio a fare consulenza per le società di servizi finanziari. Ogni implementazione di IA che ho visto seguiva lo stesso schema: progetti pilota che apparivano impressionanti nelle presentazioni ma si bloccavano in produzione.
Questo sta cambiando. Le banche stanno implementando la generative IA su larga scala e i risultati sono misurabili. Ecco cosa sta funzionando davvero, sulla base di implementazioni verificabili.
Funzioni finanziarie nelle aziende non finanziarie
1-Automazione delle funzioni contabili
I modelli transformer specializzati aiutano le unità finanziarie ad automatizzare funzioni come l'audit e la contabilità fornitori, inclusa l'acquisizione e l'elaborazione delle fatture. Grazie alle funzioni di deep learning, i modelli GPT specializzati in contabilità possono raggiungere elevati tassi di automazione nella maggior parte delle attività contabili.
Società di servizi finanziari
2-Finanza conversazionale
I modelli di generative IA possono produrre risposte più naturali e contestualmente pertinenti perché sono addestrati a comprendere e generare modelli linguistici simili a quelli umani. Di conseguenza, la generative IA può migliorare significativamente le prestazioni e l'esperienza utente dei sistemi di IA conversazionale e dei chatbot finanziari, 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 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 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 a misura di richiedente
L'IA svolge un ruolo significativo nel settore bancario, in particolare nei processi decisionali sui prestiti. Aiuta le banche e gli istituti finanziari a valutare l'affidabilità creditizia dei clienti, a determinare limiti di credito adeguati e a stabilire il prezzo dei prestiti in base al rischio.
Tuttavia, sia i decisori sia i richiedenti un prestito hanno bisogno di spiegazioni chiare delle decisioni basate sull'IA, come i motivi del rifiuto della richiesta, per promuovere la fiducia e migliorare la consapevolezza dei clienti per le richieste future.
Una rete generativa avversaria condizionale (GAN), un tipo di generative IA, è stata utilizzata per generare spiegazioni di rifiuto facili da comprendere. 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 1: spiegazioni di rifiuto di prestito generate dall'IA1
Esempio reale di generazione di script
In un caso di studio, il team di investor relations prevede una forte reazione del mercato ai risultati finanziari trimestrali dell'azienda e deve preparare uno script completo e potenziali 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 generative IA. All'IA viene fornito il contesto delle conference call sugli utili passate e approfondimenti specifici per generare commenti pertinenti.
Lo strumento di IA genera uno script per la conference call sugli utili, incluse probabili domande degli investitori e 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 per la preparazione del CFO.
Back office
4-Modernizzazione del codice per i sistemi legacy
Le banche eseguono ancora software scritto in COBOL dagli 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 generative IA 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 la generative IA è ormai centrale nei suoi sforzi di sviluppo e miglioramento delle applicazioni. Gli sviluppatori di una banca convalidano il codice generato dall'IA, individuando gli errori prima della distribuzione, ma è l'IA a fare 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 dipendere da software obsoleti e investono continuamente in iniziative di modernizzazione. I modelli GenAI aziendali possono convertire il codice da linguaggi software legacy a quelli moderni, consentendo agli sviluppatori di convalidare il nuovo software e facendo risparmiare tempo significativo.
I dipendenti di Goldman Sachs confermano che la generative IA è un aspetto importante dello sviluppo e del miglioramento delle applicazioni.4
6-Generazione automatizzata dei documenti
Le banche producono migliaia di documenti ogni giorno: riepiloghi di investimento, richieste di prestito, report per i clienti e comunicazioni alle autorità di regolamentazione. Questi documenti partono da modelli, ma personalizzarli richiede tempo.
La generative IA ora gestisce tutto questo:
- Generare documenti professionali a partire da prompt semplici
- Estrarre dati rilevanti da più sistemi
- Applicare una formattazione appropriata in base al tipo di documento e al destinatario
- Garantire la coerenza con i requisiti normativi
7-Previsioni e analisi finanziarie
La generative IA migliora le previsioni imparando dai dati finanziari storici per cogliere modelli e relazioni complessi. Quando vengono adeguatamente fine-tuned per banche e contesti economici specifici, questi modelli fanno previsioni su:
- Movimenti dei prezzi degli asset
- Traiettorie dei tassi d'interesse
- Probabilità di default creditizio
- Volatilità del mercato
- Tendenze degli indicatori economici
La frase chiave: “adeguatamente fine-tuned”. I modelli pronti all'uso soffrono di allucinazioni e fanno previsioni sicure basate su modelli che non esistono. Le banche che riescono nelle previsioni con l'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, la generative IA può migliorare l'accuratezza delle previsioni finanziarie, inclusi prezzi delle azioni, tassi d'interesse e indicatori economici.
Esempio reale
Un istituto finanziario asiatico sta conducendo una PoC per fornire funzionalità prompt-to-report a 2.000 analisti e utenti.3
9-Generazione di report finanziari
Reportistica automatizzata
La generative IA 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 snellisce il processo di reportistica, riducendo lo sforzo manuale e garantendo coerenza, accuratezza e consegna puntuale dei report.
10- Reportistica basata su scenari
L'IA 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 IA ed esempi reali.
11-Rilevamento delle frodi
La generative IA 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 machine learning 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 attività sospette in modo più accurato ed efficace, portando a un rilevamento e a una prevenzione delle frodi più rapidi. Integrando la generative IA nei sistemi di rilevamento delle frodi, gli istituti finanziari possono:
- Migliorare la sicurezza e l'integrità complessive delle loro operazioni
- Ridurre al minimo le perdite dovute alle frodi
- Mantenere la fiducia dei consumatori
Scopri come il software di IA legale può aiutare ad agire contro le attività fraudolente.
Esempio reale
Mastercard aveva bisogno di un modo più rapido e accurato per rilevare transazioni fraudolente poiché i truffatori sfruttavano i dati rubati delle carte di pagamento. Utilizzando la generative IA, Mastercard ha analizzato i dati delle transazioni di milioni di esercenti per prevedere e individuare le carte compromesse, aiutando le banche a bloccarle più rapidamente e a prevenire le frodi.
Risultati:
- Raddoppiato il tasso di rilevamento delle carte compromesse.
- Ridotti i falsi positivi nel rilevamento delle frodi.
- Aumentata la velocità di rilevamento delle frodi da parte degli esercenti.
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 gli LLM per rispondere a richieste semplici e meno critiche delle autorità di regolamentazione. 3
13-Gestione del portafoglio
Gestione dinamica del portafoglio
Un'altra applicazione finanziaria della generative IA può essere l'ottimizzazione del portafoglio. Analizzando i dati finanziari storici e generando vari scenari di investimento, i modelli di generative IA possono aiutare gestori patrimoniali e investitori a identificare la gestione ottimale di asset e patrimoni, 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 i potenziali impatti sulla performance del portafoglio. Ciò consente ai professionisti della finanza di sviluppare ed effettuare il fine-tune delle proprie strategie di investimento, ottimizzare i rendimenti corretti per il rischio e prendere decisioni più informate sulla gestione dei portafogli. Questo porta in definitiva a risultati finanziari migliori per i loro clienti o istituti.
15-Gestione del rischio
Test di stress
La generative IA può simulare condizioni di mercato estreme che non si sono verificate nei dati storici, consentendo agli istituti finanziari di prepararsi meglio a eventi rari ma ad alto impatto.
16-Modellizzazione 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 default.
17-Anomaly rilevamento
I modelli di generative IA 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, la generative IA può creare esempi sintetici di attività fraudolente, contribuendo ad addestrare algoritmi di rilevamento migliori.
19-Generazione di dati sintetici
I dati finanziari dei clienti sono proprietari e regolamentati dal GDPR, dal CCPA e da altre leggi sulla privacy. Ciò crea problemi:
- Impossibilità di condividere i dati con fornitori terzi per l'addestramento dei modelli
- Impossibilità di utilizzare i dati di produzione negli ambienti di sviluppo/test
- Impossibilità di condurre ricerche senza rischiare violazioni della privacy
I dati sintetici consentono:
- Addestrare modelli di machine learning senza esporre le informazioni dei clienti
- Testare i sistemi con volumi di dati realistici
- Convalidare i modelli su diversi segmenti di clientela
- Condividere i 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, pongono sfide per il loro utilizzo e la loro regolamentazione. La generative IA può essere utilizzata dagli istituti finanziari per generare dati sintetici che rispettano le 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 generative IA per sintetizzare i dati di ricerca. Hanno testato lo strumento con 900 consulenti e pianificato un'implementazione più ampia.
20-Trading algoritmico & 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 potenziali rischi e rendimenti in condizioni diverse.
Secondo Dimension Market Research, si prevede che la dimensione del mercato globale della generative IA nel trading sarà 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 cresca a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 26,3%.5
22-Sviluppo di prodotti
Portafogli di investimento personalizzati
La generative IA 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 in base ai profili di rischio individuali, generando termini e strutture di prezzo unici per clienti diversi.
23-Sottoscrizione & determinazione dei prezzi
Modelli di tariffazione dinamica
La generative IA può aiutare assicuratori e istituti di credito a sviluppare modelli di tariffazione dinamica che si adeguano in tempo reale in base a nuovi dati, condizioni di mercato e comportamento individuale dei clienti.
Valutazione del rischio
L'IA può generare diversi scenari di rischio, aiutando i sottoscrittori a valutare i possibili esiti e a stabilire premi o tassi d'interesse adeguati.
Applicazioni comuni
24-Risposta a domande finanziarie
Sfruttando la comprensione dei modelli linguistici umani e la capacità di generare risposte coerenti e contestualmente pertinenti, la generative IA può fornire risposte accurate e dettagliate alle domande finanziarie poste dagli utenti.
Questi modelli possono essere addestrati su grandi dataset 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.
Figura 2. La capacità di BloombergGPT, GPT-NeoX e FLAN-T5-XXL di ricordare i nomi degli amministratori delegati delle aziende6
25-Analisi del sentiment
L'analisi del sentiment, un approccio all'interno dell'NLP, classifica testi, immagini o video in toni emotivi negativi, positivi o neutri. Acquisendo informazioni sulle emozioni e sulle 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 propria reputazione del 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 fine-tuned per la finanza, BloombergGPT, in grado di eseguire analisi del sentiment, classificazione delle notizie e alcune altre attività finanziarie, superando con successo i benchmark.
Figura 3: Come BloombergGPT si comporta in due ampie categorie di attività NLP: specifiche per la finanza e per scopi generali7
Sfide della generative IA nel settore finanziario e suggerimenti per superarle
- Accuratezza dei dati: “Sebbene l'IA migliori notevolmente l'elaborazione e la generazione dei dati, può essere soggetta a notevoli 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.8
- Distorsioni 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 pregiudizi dell'IA, le aziende possono adottare una piattaforma di IA responsabile.
- Generalizzazione limitata: Le aziende possono affidarsi a large language models già pronti oppure fare fine-tune degli LLM per i loro casi d'uso. I modelli già pronti potrebbero non funzionare bene in contesti finanziari specifici e altamente specializzati senza un adeguato fine-tuning, con il rischio di produrre output inaccurati o irrilevanti.
- Adotta gli strumenti LLMOps per creare, testare, monitorare e fare fine-tune dei tuoi LLM in modo migliore.
- Allucinazioni: La generative IA può produrre informazioni inesatte o inventate, il che è rischioso nella finanza, dove le decisioni si basano su dati precisi, portando a consigli di investimento errati o violazioni normative.
- Applica strumenti di sicurezza per LLM e l'IA estrattiva per superare questo problema e garantire l'accuratezza del modello.
- Normative: Il settore finanziario è altamente regolamentato e l'IA deve conformarsi a standard rigorosi in materia di trasparenza, responsabilità e utilizzo dei dati, ponendo sfide per garantire la conformità a quadri giuridici in evoluzione.
- Implementa strumenti di governance dell'IA e crea 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.9
Aggiungi come fonte preferitaSpesa per la generative IA e aspettative di mercato
Le simulazioni e le previsioni finanziarie prodotte con l'ausilio della generative IA aziendale sono utili 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 malfunzionare 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 per cento.10
- Secondo il McKinsey Global Institute (MGI), l'uso della Gen IA nel settore bancario potrebbe comportare un valore aggiunto annuo compreso tra 200 e 340 miliardi di dollari, ovvero tra il 2.8 e il 4.7 per cento dei ricavi totali del settore. Questo valore aggiunto deriverebbe principalmente dall'aumento della produttività.11
Per ulteriori approfondimenti sull'automazione nel settore finanziario, esplora il nostro articolo sull'automazione intelligente nel settore bancario e dei servizi finanziari.
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}Registro delle modifiche
10 aggiornamentiRimossa la sezione "Migliori pratiche dalle banche che hanno fatto centro".
Aggiornata la sezione "Migliori pratiche per l'applicazione dell'IA generativa nel settore finanziario".
Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.
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