L'automazione dei processi di lavoro in questi giorni non sorprende molte persone, anche nelle piccole imprese. Esistono già stalle automatizzate con parcheggi, linee di produzione complesse funzionano senza la partecipazione delle persone e lo smistamento delle merci nelle aziende di consegna assomiglia a un labirinto a più livelli in cui si precipitano piccoli robot caricatori. Tutti questi esempi hanno un denominatore comune: sostituire le persone con l'automazione.
Alla ricerca di benefici, l'umanità ha fatto un ulteriore passo avanti. Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale oggi consente ai programmi di svolgere il lavoro in cui è necessario pensare, analizzare e inventare. I programmi basati su reti neurali analizzano le tendenze del mercato. I robot scrivono notizie per i media. I chatbot intervistano i candidati e offrono prodotti migliori dei migliori venditori.
È ora possibile automatizzare completamente le piccole imprese con l'aiuto di programmi intelligenti ed eliminare analisti, strateghi e dipendenti creativi dal personale dell'azienda? E, soprattutto, è necessario? Diamo un'occhiata ad alcuni casi interessanti nella sfera della finanza.
Esempi illustrativi
Per capire perché l'uso di AI per la finanza sta diventando una tendenza globale nella digitalizzazione della sfera finanziaria, basti considerare alcuni casi tipici di utilizzo dell'IA nel fintech. Quando utilizzi l'intelligenza artificiale per assegnare un punteggio ai clienti, puoi ridurre il tempo necessario per approvare un'applicazione da giorni a minuti. Il prezzo del punteggio diminuisce e la sua qualità migliora, influenzando il ritardo. IA dentro assistenti vocali è, prima di tutto, un sistema di call routing intelligente all'interno dei call center. E in secondo luogo, è la comunicazione con il cliente tramite un assistente vocale all'interno delle applicazioni. Oggi può gestire da solo fino all'80% delle chiamate in modalità intelligente e fino al 10% delle chiamate da solo senza dover parlare con una persona. Il tempo di servizio per ogni cliente è diminuito in media di 40 secondi. Se l'assistente vocale viene implementato correttamente, i clienti aspetteranno molto meno e, quando aspettano, vengono indirizzati al dipendente giusto con la giusta richiesta del punto.
Trading
Usare la potenza di calcolo per scambiare azioni non è un'idea nuova. Il trading algoritmico è utilizzato da oltre 30 anni e occupa una quota di mercato significativa, spostandosi verso il trading ad alta frequenza.
L'intelligenza artificiale aiuta a gestire e integrare le regole di trading e altre decisioni di trading. L'intelligenza artificiale aiuta anche nell'elaborazione dei dati e nella creazione di nuovi algoritmi che corrispondono a schemi non precedentemente trovati empiricamente ma stabiliti sotto forma di strutture nascoste e difficili da distinguere. A questo proposito, i gestori e i trader di hedge fund non possono competere con l'intelligenza artificiale, che è in grado di elaborare matrici estremamente ampie di dati di serie temporali e migliorare le previsioni sulla base di precedenti successi ed errori. La ricerca ha dimostrato che gli hedge fund che utilizzano l'intelligenza artificiale mostrano risultati significativamente migliori rispetto a quelli in cui le decisioni chiave si basano sull'esperienza delle persone.
Investire
Le società di investimento applicano da anni schemi di trading basati su sentimenti e opinioni ottenuti dai social network e da altre fonti di informazione pubbliche. Nell'arena della gestione B2C, gli assistenti robot completano la gestione del portafoglio e riequilibrano le decisioni prese dalle persone analizzando il portafoglio stesso, la sua tolleranza al rischio e le precedenti decisioni di investimento.
prestito
Il machine learning sta cambiando le regole del gioco nel campo del prestito, aumentando la qualità del credit scoring e fornendo una valutazione più precisa del rischio del prestito. Pertanto, ci sono casi di richiesta di progressi nell'intelligenza artificiale derivati dalla genomica e dalla fisica delle particelle, che forniscono agli istituti di credito modelli dinamici non lineari del rischio di credito radicalmente superiori agli approcci tradizionali. Tali algoritmi possono essere applicati con successo alle brevi storie di credito di giovani e liberi professionisti. Ad esempio, per creare un modello di rischio di credito. Sembra scoraggiante, ma l'intelligenza artificiale ti consente di generare idee per coprire debiti insoluti.
Fornitura di servizi bancari
chatbots aiutare le banche a servire i clienti in modo più efficiente, anche se non possono sostenere i loro affari finanziari in modo indipendente. Grazie agli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale, i bot possono ascoltare le chiamate che coinvolgono i rappresentanti delle banche, richiedere rapidamente risposte accurate e offrire best practice per migliorare l'efficienza delle vendite. Le reti neurali aiutano gli agenti a rispondere alle richieste di servizio comuni ordinando ed etichettando i metadati, generando possibili risposte degli intervistati e indicando la probabilità di ciascuna di esse. Con questo approccio, è molto più facile organizzare un'assistenza clienti personalizzata e ridurre i tempi ei costi di lavoro con ciascun cliente.
Intercettazione di una frode
L'antifrode è anche uno degli esempi eclatanti che dimostrano i vantaggi dell'utilizzo dell'IA nella fintech. E l'uso dell'IA per rilevare attività atipiche consente di fermare ogni anno circa 7 miliardi di tentativi di frode negli Stati Uniti Recenti ricerche hanno dimostrato che i falsi positivi relativi a transazioni legittime erroneamente rifiutate a causa del sospetto di frode portano a perdite annuali nel commercio al dettaglio di $ 118 miliardi. Per non parlare dei clienti smarriti che rifiutano i servizi dell'emittente a causa di tali errori.
Gli algoritmi ML analizzano vari dati di input per identificare le transazioni fraudolente, riducendo al minimo il numero di falsi positivi, risparmiando così denaro sia per le banche che per i clienti.
Riconoscimento della personalità
I recenti progressi nel deep learning hanno aumentato la precisione del riconoscimento delle immagini a livelli superiori alle capacità umane. Ad esempio, l'autenticazione automatica dei documenti di identità o la connessione a vari database disponibili al pubblico consentirebbe ai datori di lavoro di verificare rapidamente l'identità e i dati personali, comprese le patenti di guida e il casellario giudiziario.
Conclusione
L'intelligenza artificiale ha possibilità illimitate di applicazione in tutti i campi di attività, in particolare nell'area dei servizi finanziari, che trasformeranno definitivamente il settore nei prossimi anni. Per un corretto lavoro con algoritmi e finanza, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nell'ambiente dei servizi finanziari sta diventando sempre più importante. L'utilizzo di assistenti automatici nel trading in borsa riduce la possibilità di sfruttare le inefficienze del mercato. Non sono più le persone, ma i modelli statistici a competere tra loro. Inoltre, l'utilizzo dell'IA semplifica e automatizza decisamente tutti i processi.
