I 25 principali casi d'uso della finanza con l'IA generativa
Ho trascorso un decennio a fare consulenza per società di servizi finanziari. Ogni implementazione di IA che ho visto ha seguito lo stesso schema: progetti pilota che sembravano impressionanti nelle presentazioni ma si sono bloccati in produzione.
Questo sta cambiando. Le banche stanno ora distribuendo l'IA generativa su larga scala e i risultati sono misurabili. Ecco cosa funziona davvero, basato su implementazioni che puoi verificare.
- Per società di servizi finanziari
- Per unità finanziarie in società non finanziarie
- Per il settore bancario, consulta i casi d'uso dell'IA generativa.
Unità finanziarie in società non finanziarie
1-Automazione delle funzioni contabili
Modelli transformer specializzati aiutano le unità finanziarie a automatizzare funzioni come la revisione contabile ei conti da pagare, inclusa l'acquisizione delle fatture e l'elaborazione. Con funzioni di deep learning, i modelli GPT specializzati in contabilità possono raggiungere alti tassi di automazione nella maggior parte dei compiti contabili.
Società di servizi finanziari
2-Finanza conversazionale
I modelli di IA generativa possono produrre risposte più naturali e contestualmente rilevanti 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 finanziari e dei chatbot fornendo interazioni più accurate, coinvolgenti e sfumate con gli utenti.
La finanza conversazionale offre ai clienti:
- Miglioramento del supporto clienti
- Consulenza finanziaria personalizzata
- Notifiche di pagamento
- Generazione di documenti, come riepiloghi degli investimenti o domande di prestito.
Ad esempio, Morgan Stanley impiega chatbot alimentati da OpenAI per supportare i consulenti finanziari sfruttando la ricerca interna e i dati dell'azienda come risorsa di conoscenza.
Per ulteriori informazioni 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 servizio clienti, guarda il nostro articolo dedicato sull'IA conversazionale per il servizio clienti.
3-Generazione di spiegazioni di diniego amichevoli per i richiedenti
L'IA svolge 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, determinare limiti di credito appropriati e fissare i prezzi dei prestiti in base al rischio.
Tuttavia, sia i decisori che i richiedenti prestiti hanno bisogno di spiegazioni chiare delle decisioni basate sull'IA, come le ragioni dei dinieghi delle domande, per favorire la fiducia e migliorare la consapevolezza dei clienti per le future domande.
Una rete avversariale generativa (GAN) condizionale, un tipo di IA generativa, è stata utilizzata per generare spiegazioni di diniego facili da usare per l'utente. Organizzando le ragioni del diniego in modo gerarchico dal semplice al complesso, viene impiegata una 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 delle relazioni con gli investitori 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 conferenza sugli utili.2
Un analista importa i dati finanziari dal trimestre corrente e da quelli precedenti in un foglio di calcolo e utilizza uno strumento di IA generativa. All'IA viene fornito il contesto dalle conferenze sugli utili passate e informazioni specifiche per generare commenti pertinenti.
Lo strumento di IA genera uno script per la conferenza sugli utili, incluse 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 manageriale e 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 '80. Trovare sviluppatori che conoscano COBOL è quasi impossibile, ma questo software gestisce transazioni critiche e non può semplicemente essere spento.
I modelli di IA generativa possono:
- Leggere il codice legacy in COBOL, Fortran o altri linguaggi vecchi
- Convertirlo in linguaggi moderni come Python o Java
- Mantenere la stessa logica di business migliorando le prestazioni
- Generare documentazione che spiega cosa fa effettivamente il codice
Goldman Sachs ha confermato che l'IA generativa è ora centrale nei suoi sforzi di sviluppo e miglioramento delle applicazioni. Gli sviluppatori di una banca validano il codice generato dall'IA, individuando errori prima della distribuzione, ma l'IA fa il lavoro pesante.
I costi tecnologici costituiscono circa il 10% delle spese tipiche di una banca. Accelerare lo sviluppo e ridurre i costi di manutenzione migliora direttamente la redditività.3
5-Modernizzazione delle applicazioni
Le banche mirano a evitare di affidarsi a software obsoleto e stanno investendo continuamente in sforzi di modernizzazione. I modelli Enterprise GenAI possono convertire il codice da linguaggi software legacy a linguaggi moderni, consentendo agli sviluppatori di validare il nuovo software e risparmiando tempo significativo.
I dipendenti di Goldman Sachs confermano che l'IA generativa è un aspetto forte dello sviluppo e del miglioramento delle applicazioni.4
6-Generazione automatica di documenti
Le banche producono migliaia di documenti ogni giorno: riepiloghi degli investimenti, domande di prestito, rapporti per i clienti e presentazioni normative. Questi documenti attingono da modelli, ma personalizzarli richiede tempo.
L'IA generativa ora gestisce questo:
- Generare documenti professionali da semplici prompt
- Recuperare dati pertinenti da più sistemi
- Applicare la formattazione appropriata in base al tipo di documento e al destinatario
- Garantire la coerenza con i requisiti normativi
7-Proiezioni e analisi finanziarie
L'IA generativa migliora le previsioni imparando dai dati finanziari storici per catturare modelli e relazioni complessi. Quando opportunamente fine-tuned per banche e contesti economici specifici, questi modelli fanno previsioni su:
- Movimenti dei prezzi delle attività
- Traiettorie dei tassi di interesse
- Probabilità di default creditizio
- Volatilità del mercato
- Tendenze degli indicatori economici
La frase chiave: "opportunamente fine-tuned". I modelli pronti all'uso allucinano e fanno previsioni sicure basate su modelli che non esistono. Le banche che hanno successo con le previsioni basate sull'IA investono molto nell'addestrare modelli sui loro dati specifici e nel validare gli output 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 prezzi delle azioni, tassi di interesse e indicatori economici.
Esempio reale
Un'istituzione finanziaria asiatica sta eseguendo un PoC per fornire la funzionalità da prompt a rapporto a 2.000 analisti e utenti.5
9-Generazione di rapporti finanziari
Reporting automatizzato
L'IA generativa può creare automaticamente rapporti finanziari ben strutturati, coerenti e informativi basati sui dati disponibili. Questi rapporti possono includere:
- Bilanci
- Conti economici
- Stati dei flussi di cassa
Questa automazione snellisce il processo di reporting, riducendo lo sforzo manuale e garantendo coerenza, accuratezza e consegna tempestiva dei rapporti.
10- Reporting basato su scenari
L'IA può simulare diversi scenari normativi e generare rapporti per aiutare le istituzioni finanziarie a garantire la conformità a tutti i necessari requisiti in varie condizioni.
Scopri i casi d'uso e gli esempi reali della generazione di testo con l'IA.
11-Rilevamento delle frodi
L'IA generativa può essere utilizzata per il rilevamento delle frodi in 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 differenziare tra modelli legittimi e fraudolenti nei dati finanziari.
La comprensione migliorata dei modelli di frode consente a questi modelli di identificare attività sospette in modo più accurato ed efficace, portando a un rilevamento e una prevenzione delle frodi più rapidi. Incorporando l'IA nei sistemi di rilevamento delle frodi, le istituzioni finanziarie possono:
- Migliorare la sicurezza e l'integrità complessiva delle loro operazioni
- Minimizzare le perdite dovute alle frodi
- Mantenere la fiducia dei consumatori
Esplora come le applicazioni legali dell'IA generativa possono aiutare ad intraprendere azioni contro attività fraudolente.
Esempio reale
Mastercard aveva bisogno di un modo più veloce e accurato per rilevare le transazioni fraudolente mentre i truffatori sfruttavano i dati delle carte di pagamento rubate. Utilizzando l'IA generativa, Mastercard ha scansionato i dati delle transazioni attraverso milioni di commercianti per prevedere e rilevare carte compromesse, aiutando le banche a bloccarle più velocemente e prevenire le frodi.
Risultati:
- Doppio tasso di rilevamento delle carte compromesse.
- Riduzione dei falsi positivi nel rilevamento delle frodi fino al 200%.
- Aumento della velocità di rilevamento delle frodi da parte dei commercianti del 300%.
12-Risposta alle richieste dei regolatori
In quanto operatori del settore altamente regolamentati, le banche ricevono regolarmente richieste dai regolatori.
Esempio reale
Le banche stanno eseguendo PoC per vedere se possono utilizzare LLM per rispondere a query semplici e meno critiche da parte dei regolatori. 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 di attività e gli investitori a identificare la gestione ottimale delle attività e della ricchezza, 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 sulle prestazioni del portafoglio. Questo consente ai professionisti finanziari di sviluppare e perfezionare le loro strategie di investimento, ottimizzare i rendimenti aggiustati per il rischio e prendere decisioni più informate sulla gestione dei propri portafogli. Questo porta infine a risultati finanziari migliorati per i loro clienti o istituzioni.
15-Gestione del rischio
Test di stress
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 punteggio di credito e delle previsioni di default.
17-Rilevamento di Anomaly
I modelli di IA generativa possono essere addestrati a comprendere i modelli normali delle transazioni e generare punti dati che rappresentano valori anomali o anomalie. Questo aiuta a identificare potenziali attività fraudolente o modelli di transazioni insoliti che potrebbero indicare riciclaggio di denaro.
18-Dati sintetici per l'addestramento
Dato che le transazioni fraudolente reali sono rare, l'IA generativa può creare esempi sintetici di attività fraudolenta, aiutando ad addestrare algoritmi di rilevamento migliori.
19-Generazione di dati sintetici
I dati finanziari dei clienti sono proprietari e regolamentati da GDPR, CCPA e altre leggi sulla privacy. Questo crea problemi:
- Non è possibile condividere 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 abilitano:
- Addestramento di modelli di machine learning senza esporre informazioni sui clienti
- Test di stress dei sistemi con volumi di dati realistici
- Validazione dei modelli attraverso diversi segmenti di clienti
- Condivisione di dati con partner per test di integrazione
I clienti sintetici hanno punteggi di credito realistici, modelli di transazioni, livelli di reddito e comportamenti finanziari, ma non sono persone reali, quindi non si verificano violazioni della privacy.
Dato che le informazioni sui clienti sono dati proprietari per i team finanziari, pongono sfide per il loro utilizzo e la regolamentazione. L'IA generativa può essere utilizzata dalle istituzioni finanziarie 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 wealth management e migliorare le interazioni tra consulente e cliente attraverso strumenti di IA avanzati, mantenendo la sicurezza dei dati e minimizzando 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 lancio più ampio.
Lo strumento di IA ha migliorato la capacità dei consulenti di elaborare in modo efficiente grandi volumi di dati. Morgan Stanley sta scalando la piattaforma affrontando rischi come errori dell'IA e problemi di sicurezza dei dati.7
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, le dimensioni del mercato globale dell'IA generativa nel trading dovrebbero essere di 208,3 milioni di USD entro il 2024 e di 1.705,1 milioni di USD entro il 2033. Nel 2024, il mercato dovrebbe crescere a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 26,3%.8
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. Questo è particolarmente utile per i robo-consulenti e le piattaforme di wealth management.
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 diversi clienti.
23-Sottoscrizione e prezzi
Modelli di prezzi dinamici
L'IA generativa può aiutare le assicurazioni e i prestatori a sviluppare modelli di prezzi dinamici 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 potenziali risultati e fissare premi o tassi di interesse appropriati.
Applicazioni comuni
24-Risposte a domande finanziarie
Sfruttando la sua comprensione dei modelli linguistici umani e la sua capacità di generare risposte coerenti e contestualmente rilevanti, l'IA generativa può fornire risposte accurate e dettagliate a domande finanziarie poste dagli utenti.
Questi modelli possono essere addestrati su grandi dataset di conoscenze finanziarie per rispondere a un'ampia gamma di query finanziarie con informazioni appropriate, inclusi argomenti come:
- Principi contabili
- Rapporti finanziari
- Analisi delle azioni
- Conformità normativa
Ad esempio, BloombergGPT può rispondere accuratamente 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 dell'NLP, classifica testi, immagini o video in toni emotivi negativi, positivi o neutri. Ottenendo informazioni sulle emozioni e opinioni dei clienti, le aziende possono elaborare strategie per migliorare i loro servizi o prodotti in base a questi risultati.
Le istituzioni finanziarie possono beneficiare dell'analisi del sentiment per misurare la loro reputazione del 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 fine-tuned per la finanza, BloombergGPT, che è in grado di eseguire analisi del sentiment, classificazione delle notizie e alcuni altri compiti finanziari, superando con successo i benchmark.
Consulta il nostro articolo sull'analisi del sentiment del mercato azionario per saperne di più.
Aggiungi come fonte preferitaSfide 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 inaccurati 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.11
- Distorsione nei modelli: I modelli di IA possono ereditare distorsioni dai dati su cui sono addestrati, portando a decisioni ingiuste o distorte, in particolare in aree come il punteggio di credito o le raccomandazioni di investimento.
- Per rilevare tale distorsione dell'IA, le aziende possono adottare una piattaforma di IA responsabile.
- Generalizzazione limitata: Le aziende possono affidarsi a modelli linguistici di grandi dimensioni pronti all'uso o fine-tune LLMs per i loro casi d'uso. I modelli pronti all'uso potrebbero non funzionare bene in contesti finanziari specifici e altamente specializzati senza un adeguato fine-tuning, il che potrebbe portare a output inaccurati o irrilevanti.
- Adotta strumenti LLMOps per costruire, testare, monitorare e fine-tune meglio i tuoi LLM.
- Allucinazioni: L'IA generativa può produrre informazioni inaccurate o fabbricate, il che è rischioso in finanza dove le decisioni si basano su dati precisi, portando a consigli di investimento scadenti o violazioni normative.
- Applica strumenti di sicurezza LLM e IA estrattiva per superare questo problema e garantire l'accuratezza del modello.
- Regolamentazioni: Il settore finanziario è altamente regolamentato e l'IA deve rispettare rigorosi standard su trasparenza, responsabilità e uso dei dati, ponendo sfide per garantire la conformità a quadri legali in evoluzione.
- Distribuisci 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 utilizzi impropri, è fondamentale per mantenere la fiducia dei clienti ed evitare sanzioni normative.12
Esplora 10 principali rischi LLM e il loro impatto.
Spese per l'IA generativa e aspettative di mercato
Le simulazioni e le previsioni finanziarie prodotte con l'aiuto dell'IA generativa aziendale sono utili per il trading, la gestione del portafoglio e i mercati finanziari. Nonostante i suoi molti vantaggi, inclusi risparmi di tempo, grandi dataset e 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 USA per l'intelligenza artificiale generativa (IA), crescendo a un notevole tasso di crescita annuale composto del 55,55 percento.13
- Si prevede che J.P. Morgan investirà 17 miliardi di dollari in IA generativa quest'anno, in aumento del 10% rispetto ai 15,5 miliardi di dollari del 2023. I professionisti con esperienza in IA e machine learning stanno lavorando a un task force per trovare applicazioni in varie verticali aziendali.15
- Secondo il McKinsey Global Institute (MGI), l'uso della Gen AI nel settore bancario potrebbe risultare in un valore aggiunto annuale di 200 miliardi di dollari a 340 miliardi di dollari, o dal 2,8 al 4,7 percento del fatturato totale del settore. Questo valore aggiunto deriverebbe principalmente dall'aumento della produttività.16
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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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
title = {{I 25 principali casi d'uso della finanza con l'IA generativa}},
year = {2026},
month = may,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-finance}},
note = {AIMultiple. Consultato il 14 Maggio 2026}
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