L’intelligenza artificiale è probabilmente il concetto a cui si fa più riferimento da almeno un paio di anni a questa parte. Quali possono essere le applicazioni dell’AI al settore bancario e del credito?
AI nel settore bancario: tre macroargomenti
Il settore bancario e del credito, grazie alla sua natura quantitativa, è uno dei settori più floridi in cui si può applicare l’intelligenza artificiale. In particolare, ci sono tre macroargomenti che al momento hanno più seguito:
- l’analisi documentale intelligente, che è alla base di Readoc
- la previsione del default sui prestiti
- il forecasting dei mercati finanziari.
Readoc: cos’è e come utilizza l’intelligenza artificiale?
Readoc è una soluzione di elaborazione documentale intelligente che utilizza tecniche di Computer vision e Natural Language Processing per digitalizzare e ottimizzare il back office. Si tratta di un sistema in grado di riconoscere, estrarre e organizzare informazioni da documenti in modo automatico. Questo aspetto è ad oggi uno degli aspetti più critici per molte aziende. La grande presenza di dati non strutturati, ovvero testi, immagini, video e audio, comporta un grande impiego di risorse per la loro organizzazione e comprensione. Readoc, grazie ai suoi algoritmi di Deep learning, gestisce carichi di dati disordinati, compila moduli predefiniti e garantisce l’inserimento preciso dei dati.
È fornito di diverse pipeline analitiche, ognuna delle quali si occupa di un aspetto specifico del processo di gestione e ottimizzazione delle informazioni. Questo lo rende anche personalizzabile e flessibile secondo le esigenze dei nostri clienti.
Quali algoritmi sono maggiormente utilizzati in Readoc
Readoc ha un motore di AI che usa molteplici tecniche e algoritmi. Per quanto riguarda il riconoscimento di dati non strutturati di tipo visuale, come documenti, immagini e video, utilizza tecniche quali l’Image classification, l’Image segmentation e l’Object detection. Grazie a queste tecniche è possibile ricostruire una rappresentazione matematica del documento e quindi analizzarli. Per quanto riguarda l’analisi del linguaggio naturale, NLP, vengono utilizzate principalmente tecniche di NER, text clustering, text summarization e AI Generativa per simulare conversazioni e per fare operazioni astrattive sul testo, come per esempio capire da un testo la relazione tra più beni o comprendere la perizia di un professionista.
Si tratta sempre di una ricostruzione matematica, in particolare vettoriale e matriciale, dei documenti non strutturati, in questo caso dei testi.
Le tecniche più comuni utilizzate per i default sui prestiti
Tradizionalmente, le banche utilizzavano modelli statistici come la regressione logistica per poter predire il default. Con l’avvento dei Big data e dell’intelligenza artificiale sono stati sviluppati metodi più avanzati. Oggi, algoritmi di machine learning come Random Forest, Gradient Boosting o le Neural Networks permettono di raggiungere performance molto più accurate e precise. Questi algoritmi possono analizzare enormi quantità di dati e identificare pattern complessi che indicano un alto rischio di default.
Ma non solo: possono anche essere usati algoritmi di XAI (eXplainable Artificial Intelligence) per mettere in risalto le motivazioni per le quali gli algoritmi prendono determinate decisioni, in modo da comprendere informazioni nascoste dai clienti e rendere il processo più equo e trasparente.
Le variabili chiave vengono considerate in questi modelli
Le variabili utilizzate per gli algoritmi variano molto a seconda dei dati in possesso della banca. Non esistono variabili obbligatorie, ma sicuramente alcune tendenzialmente sembrano avere un maggior potere predittivo rispetto ad altre. Alcune variabili importanti possono essere dati demografici – come età e stato civile -, dati finanziari – come reddito, livello di indebitamento e comportamento di spesa – come le transazioni con carte di credito.
Inoltre, anche le informazioni macroeconomiche, come i tassi di disoccupazione, tendenze economiche generali, PIL e condizioni economiche del territorio possono giocare un ruolo significativo.
I benefici e le sfide nell’uso di queste tecniche avanzate
I benefici principali includono una riduzione del rischio per le istituzioni finanziarie, una gestione più efficace dei portafogli di prestiti e una maggiore trasparenza nel processo decisionale. La qualità dei dati è fondamentale; se i dati non sono accurati o completi, le previsioni possono essere imprecise. Inoltre, i modelli possono riflettere bias presenti nei dati storici, portando a decisioni potenzialmente ingiuste. Infine, la gestione di grandi volumi di dati sensibili solleva importanti questioni di privacy e sicurezza.
La previsione dei mercati finanziari, una funzione molto complessa
La previsione dei mercati finanziari è complessa perché i mercati sono influenzati da una vasta gamma di fattori, tra cui dati economici, eventi geopolitici, sentiment di mercato e molto altro. Tuttavia, è anche affascinante perché offre l’opportunità di ottenere rendimenti elevati e gestire i rischi in modo più efficace. Anticipare i movimenti di mercato consente agli investitori di prendere decisioni informate e sfruttare le opportunità. Si tratta di utilizzare complessi modelli matematici che cercano di anticipare il mercato nel modo più accurato possibile.
Le principali tecniche utilizzate per prevedere i mercati finanziari
Precedentemente venivano utilizzate tecniche come l’analisi tecnica, che si basa sull’analisi dei dati storici dei prezzi e dei volumi di scambio, e l’analisi fondamentale, che esamina i fondamentali economici e finanziari di un’azienda o di un settore. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale, del Machine learning e del Deep learning queste tecniche sono state integrate con altri algoritmi. In particolar modo, per la previsione del trend di mercato vengono usate soprattutto delle Reti Neurali Ricorrenti, algoritmi specializzati nelle serie storiche, ovvero quei dati che comprendono al proprio interno una forte dimensione temporale. Queste tecniche permettono infatti di considerare il tempo come variabile ma anche altre variabili sia di tipo quantitativo sia qualitativo.
Quali sono le variabili considerate in questi modelli
Le variabili chiave includono dati storici dei prezzi, indicatori economici come tassi di interesse e inflazione, dati aziendali come utili e ricavi, e il sentiment di mercato, che può essere misurato attraverso notizie economiche e social media. Ognuna di queste variabili porta con sé l’informazione sul tempo, ovvero il momento in cui viene registrato quel valore. Questo aspetto è molto importante e permette di creare modelli predittivi in grado di anticipare determinati movimenti del mercato.
I principali benefici e le sfide nella previsione dei mercati finanziari
I benefici principali includono la possibilità di ottenere rendimenti più elevati e una migliore gestione del rischio. Tuttavia, le sfide sono molteplici. I mercati finanziari sono imprevedibili e influenzati da numerosi fattori difficili da prevedere. Inoltre, i dati di mercato possono contenere molto “rumore”, ovvero variazioni casuali che non rappresentano tendenze reali. Un’altra sfida è il rischio di overfitting, dove i modelli complessi si adattano troppo ai dati storici e non generalizzano bene ai dati futuri. Infine, le previsioni possono essere influenzate da bias umani e dalla manipolazione del mercato. Si tratta di un ambito molto complesso e che richiede elevata competenza.
Le prospettive future per la previsione dei default sui prestiti e dei mercati finanziari
Le prospettive future sono promettenti grazie ai continui sviluppi nella tecnologia e nell’analisi dei dati. L’intelligenza artificiale e il machine learning continueranno a migliorare la precisione delle previsioni, mentre nuove fonti di dati, come i dati comportamentali e i social media, offriranno ulteriori insight. Tuttavia, sarà fondamentale affrontare le sfide legate alla qualità dei dati, ai bias degli algoritmi e alla privacy per garantire previsioni affidabili ed eque. L’Ethical AI è il settore che vedrà una maggior crescita ed espansione nei prossimi anni.
articolo in collaborazione con Genio Diligence
