La rivoluzione dell’intelligenza artificiale è ormai in atto e il settore finanziario non poteva esserne escluso. Con l’introduzione di metodi innovativi basati su machine learning ed elaborazione avanzata dei dati, la finanza è ormai entrata – a tutti gli effetti – in una nuova era. Di cui si conosce ancora poco l’impatto. Del resto, siamo ancora agli inizi di questa rivoluzione e per molti l’AI resta un territorio inesplorato, se non addirittura sconosciuto.

Un vero limite, perché i benefici dell’intelligenza artificiale in ambito finanziario sono notevoli e riguardano tutti: dalle grandi aziende agli investitori privati, persino quelli più piccoli. Oggi l’AI rappresenta un’opportunità – nuova, inaspettata ma da cogliere – nonostante i suoi limiti e rischi, che pure bisogna conoscere a fondo.

Certo, è chiaro: un sistema basato sulle macchine non sostituirà facilmente l’intervento degli esseri umani, ancora tanto necessario soprattutto nei processi decisionali aziendali. Tuttavia, è impossibile ignorare l’impatto trasformativo dei processi guidati dall’intelligenza artificiale. Ad oggi, si stima che circa il 70% delle operazioni finanziarie venga eseguito attraverso algoritmi.

Ecco perché è fondamentale avvicinarsi a questi strumenti, comprenderli e sfruttarli per crescere. In questo articolo esploreremo come l’intelligenza artificiale sta cambiando il settore finanziario, analizzandone benefici, rischi e potenzialità.

Che impatto ha l'intelligenza artificiale, se applicata al settore economico-finanziario?

Al momento, l’impatto dell’intelligenza artificiale (AI o, in italiano, IA) nel settore economico-finanziario è un fenomeno sfaccettato e in rapida evoluzione. Definirlo è difficile: i benefici sono innegabili, ma non annullano di certo i rischi – che sono legati soprattutto alla sicurezza e a un’eccessiva dipendenza tecnologica che pone anche una questione etica.

È vero però che, già da qualche anno, la trasformazione digitale ha profondamente modificato la gestione finanziaria aziendale, ottimizzandone i processi attraverso l’automazione o l’analisi digitale dei dati. Oggi, per esempio, la gestione della tesoreria è un campo in cui algoritmi sofisticati svolgono un ruolo centrale. Basti pensare ad attività di routine come la costruzione di un cash flow previsionale: qui il ricorso ad algoritmi predittivi è ormai essenziale per molte aziende, la tecnologia offre un livello di precisione prima impensabile.

Ecco, l’intelligenza artificiale si colloca come un’ulteriore frontiera di innovazione tecnologica, insomma una nuova tecnologia capace di perfezionare ancora di più certi meccanismi e generare così valore aggiunto. Vediamo allora qualche esempio qui sotto.

I vantaggi dell’IA per le imprese

L’impatto positivo dell’IA nella gestione finanziaria merita certamente un approfondimento. Ci sono infatti vantaggi che vanno considerati, tra cui:

1. Un'elaborazione più efficace dei dati finanziari

Gran parte della gestione finanziaria, in azienda, fa leva su raccolta e analisi dei dati. Oggi, però, i metodi tradizionali di gestione dei dati non sono più sufficienti. Prendiamo l’esempio dei fogli di calcolo Excel: quello che un tempo rappresentava uno strumento all’avanguardia per la registrazione e il monitoraggio dei dati finanziari, oggi appare sempre più inadeguato e limitante.

L’intelligenza artificiale ha invece introdotto, nei processi aziendali, una capacità di elaborazione e analisi dei dati che vanno ben oltre le possibilità tradizionali e umane. Del resto, è in grado di:

• elaborare un’enorme quantità di dati in frazioni di secondo
• individuare pattern e correlazioni invisibili all’occhio umano

cioè, in altre parole, è capace di sfruttare i Big Data (appunto, grossi set di dati) mettendoli al servizio della strategia aziendale. Oggi – in un clic – è possibile compiere un’analisi predittiva con un margine di errore minimo, e dunque identificare immediatamente rischi e opportunità (es. un cambiamento improvviso delle condizioni di mercato) e riadattare le strategie pianificate in precedenza. Un aspetto che agevola – e ottimizza – i processi decisionali.

2. Una gestione del rischio fluida e puntuale

L’impatto sulla gestione del rischio è un effetto diretto di quanto già spiegato nel paragrafo precedente. Se l’IA è in grado di analizzare grossi set di dati, questo vuol dire che può anche fare un’analisi predittiva migliore. Di conseguenza, le aziende possono adottare strategie di risk management (gestione del rischio, appunto) estremamente più sofisticate e proattive.

Il principale valore aggiunto risiede nella capacità di anticipazione. Mentre i metodi tradizionali si concentrano su un’analisi prevalentemente retrospettiva, i sistemi di intelligenza artificiale oggi possono:

• compiere un monitoraggio continuo dei flussi di informazione
• incrociare in tempo reale informazioni provenienti da diverse fonti
• comunicare tempestivamente potenziali rischi finanziari, imprevisti o sottovalutati

Ma non solo: l’adozione dell’intelligenza artificiale può tornare utile anche nella valutazione del rischio di credito. In realtà, già da tempo le aziende ricorrono all’IA per misurare il credit scoring delle aziende-clienti a cui fanno credito. Per fare un esempio: il machine learning è un modello di IA che poco c'entra con i sistemi di intelligenza artificiale generativa (es. ChatGPT): si tratta invece di un modello di apprendimento automatico che già da anni offre risultati straordinari nella valutazione del credit scoring.

Proprio per questo, le tecniche di machine learning rappresentano un metodo sempre più raffinato di analisi del credit scoring per le istituzioni finanziarie. Non per niente è – ad oggi – uno degli investimenti principali di società finanziarie e fintech, come ci dice anche uno studio di Experian-Forrester.

3. Strategie di investimento ottimizzate

Come nella gestione del rischio, anche nella gestione degli investimenti l’uso della AI sa offrire spunti interessanti. Analizzando i dati finanziari con un sistema tanto accurato quanto può esserlo un modello AI, è più facile infatti individuare eventuali surplus di cassada mettere a frutto con un investimento.

Qui parliamo quindi non soltanto di gestione degli investimenti – intesa come identificazione di asset redditizi, diversificazione del portafoglio, e così via – ma di una vera e propria ottimizzazione della liquidità, attraverso attività di investimento, che non può prescindere da un’analisi dei dati finanziari efficace.

Più in generale, però, possiamo confermare che l’analisi predittiva dei dati offre supporto anche nella costruzione di un portafoglio di investimenti (come già accade con i robo-advisor e il trading algoritmico). Tuttavia, trattandosi di ambiti molto esposti al rischio, è sempre meglio coinvolgere figure (umane) esperte nei processi decisionali.

Come gestire i soldi con l’intelligenza artificiale?

Se con soldi intendiamo nello specifico la liquidità aziendale, la risposta è presto detta. Come già accennavamo prima, l'incontro tra gestione della liquiditàeintelligenza artificiale è avvenuto già da tempo, a partire dal ricorso al machine learning. Oggi però un software di tesoreriaintegrato con sistemi di intelligenza artificiale può offrire alle aziende molto di più rispetto a prima.

[link a whitepaper: Chat GPT guida pratica]

Soprattutto se il software in questione ricorre a modelli di elaborazione del linguaggio naturale, che sfociano in assistenti virtuali e chatbot. Per fare un esempio, pensiamo a un software che in primo luogo analizza con l’AI grossi set di dati (es. transazioni, movimenti, ecc.), in seguito utilizza l’AI per rendere questi dati accessibili (es. interrogando un’assistente virtuale).

La vera svolta dell’intelligenza artificiale generativa sta lì: in questa sua modalità di accesso ai dati che è conversazionale, quasi umana. Il che rende un software di tesoreria – cioè, quindi, lo strumento di analisi – ancora più accessibile e intuitivo.

L'esempio della fintech Agicap

L’esempio di Agicap ci aiuta a capire meglio quanto l'applicazione della AI stia trasformando il nostro approccio ai software di gestione finanziaria. Nello specifico, Agicap non è un software basato sull’intelligenza artificiale; piuttosto, utilizza le tecnologie di AI per potenziare le sue funzionalità e offrire il massimo dell’efficienza operativa.

La piattaforma, di per sé, opera attraverso un processo innovativo: Agicap infatti registra in automatico e in tempo reale i movimenti monetari dell’azienda che arrivano da diverse fonti (es. conti correnti, piattaforme di pagamento, registri contabili). Questi dati vengono poi analizzati dal software, e utilizzati per elaborare previsioni e per aiutare l’azienda a ottimizzare la liquidità aziendale.

Agicap però offre anche un assistente virtuale AI che rappresenta, di fatto, la vera rivoluzione nel campo della gestione finanziaria aziendale. Grazie all’applicazione dell'assistente virtuale, le aziende possono accedere a un supporto personalizzato e costante nella gestione della loro liquidità. L’AI integrata risponde direttamente alle domande degli utenti, e lo fa in modo chiaro e conciso – elaborando, all’occorrenza, report personalizzati in base agli obiettivi.

L’intelligenza artificiale non sostituisce di certo l’intervento umano. Eppure, integrando la tecnologia con l’intuito e l’esperienza umana, possiamo massimizzare le nostre potenzialità, prendere decisioni più strategiche e concentrarci su ciò che conta davvero: guidare l’innovazione e creare valore reale.

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Riferimenti

Milano Finanza, L’AI sta cambiando il settore della finanza quantitativa. Ecco come, Dicembre 2024

Agenda Digitale, AI gen e credit risk management: cosa ci attende, Dicembre 2024

Experian-Forrester, RAISING THE BAR. The transformative effect of AI on risk, CX, and analytics, Settembre 2023