Le FinTech sono aziende che negli ultimi due anni hanno subito un forte aumento passando da 278 nel 2020 a 301 nel 2021. Questo è quanto emerge dal quarto Osservatorio FinTech Pwc in Italia. Di pari passo sono aumentate anche le spese affrontate dalle aziende per essere al passo con l’evoluzione tecnologica, con l’intelligenza Artificile e le sue applicazioni e, secondo una recente indagine condotta da Banca d’Italia, nel biennio 2021-2022 sono stati spesi 530 milioni di euro in tecnologie FinTech.
Secondo il Financial Stability Board il termine “FinTech” (Financial Technology) indica l’innovazione finanziaria resa possibile dall’innovazione tecnologica, e in particolare dalle numerose applicazioni dell’Intelligenza Artificiale, che può concretizzarsi in nuovi modelli di business, processi o prodotti, generando un effetto determinante sui mercati finanziari, sulle istituzioni e sull’offerta di servizi.
Le nuove aziende FinTech hanno una connaturata capacità e velocità, rispetto alle banche nel trarre beneficio dai progressi della tecnologia digitale. Intelligenza Artificiale e finanza sono sempre più un binomio vincente, sia per soddisfare le esigenze dell’azienda ma anche e soprattutto del cliente, alla ricerca di soluzioni più smart, convenienti e sicure per risparmiare, investire e gestire i propri soldi. Un processo di alfabetizzazione finanziaria molto sofisticato che vede il cliente sempre più esigente e interessato nel fare scelte consapevoli e informate.
L’evoluzione tecnologica e la nuova alfabetizzazione finanziaria
L’uso dell’Intelligenza Artificiale è sempre più popolare tra le grandi imprese, è proprio la finanza a beneficiarne maggiormente.
Analytics, cognitive computing, chatbot, machine learning: le aziende stanno facendo tesoro dei numerosi strumenti offerti dall’AI per creare un’offerta sempre più ricca e personalizzata in grado di soddisfare clienti che non solo vogliono risparmiare, ma anche investire in modo intelligente i propri soldi. Guardando alle aziende FinTech attive oggi in Italia si possono cogliere le tante possibilità di declinare questa tecnologia per la realizzazione di nuovi servizi.
Sulla pervasività dei sistemi d’Intelligenza Artificiale si è espresso anche recentemente il fisico e matematico Mario Rasetti, del Politecnico di Torino, sottolineando come, in un contesto in cui l’uomo produce una quantità di dati sempre maggiore, l’Intelligenza Artificiale diventa fondamentale perché è in grado di decifrare quelle strutture che, in un mondo travolto dai Big Data, saranno via via destinate a recitare la parte del leone: i cosiddetti sistemi complessi. Un habitat in cui la tecnologia diventa essenziale anche sul fronte dei mercati finanziari.
Intelligenza Artificiale: applicazioni
Ecco alcune delle applicazioni dell’AI che mirano ad andare incontro ai bisogni del cliente con prodotti sempre più innovativi e inediti.
- Gestione del rischio. È questa una delle aree in cui la nuova tecnologia può diventare un’alleata infallibile. Se l’obiettivo del Risk Management è quello di effettuare previsioni il più possibile accurate sul mercato, l’Intelligenza Artificiale, per la sua capacità intrinseca di registrare e imparare autonomamente dai numerosissimi dati passati, può individuare i rischi e il modo migliore per aumentare le proprie finanze.
- Analisi del credito. Anche in questo campo l’Intelligenza Artificiale, è di grande aiuto. I dati sulle abitudini di rimborso di ogni individuo, il numero di prestiti attivi in quel momento, il numero di carte di credito intestate e altri dati simili possono essere utilizzati per personalizzare il tasso di interesse su una carta o su un mutuo.
- Robot Advisor. Oggi è possibile fornire una consulenza finanziaria potenziata dall’Intelligenza Artificiale applicando algoritmi e formule matematiche ai dati sui mercati e sui clienti con un’analisi attenta e tempestiva che permette di dare consigli sempre più precisi sulla gestione degli investimenti. Un altro campo in evoluzione è la consulenza bionica, che combina calcoli di macchine e intuizioni umane per fornire opzioni molto più efficienti.
- Cybersecurity e rilevamento delle frodi. Ogni giorno si verificano enormi quantità di transazioni digitali e con l’emergenza sanitaria sono aumentati gli attacchi da parte del cybercrime. La necessità di intensificare gli sforzi per la sicurezza informatica e il rilevamento delle frodi è quindi diventata una priorità. Addestrando il machine learning su tantissimi dati a disposizione si possono intensificare gli sforzi di cyber security fino a consentire ai software di distinguere l’utente reale e i bot.
- Gestione delle finanze. La gestione finanziaria è uno dei recenti sviluppi delle competenze dell’Intelligenza Artificiale. Anche in questo campo l’AI può far fare importanti passi avanti, costruendo degli algoritmi sempre più avanzati che aiutano gli utenti a prendere di volta in volta la decisione migliore, anche in questo caso basandosi su una enorme quantità e varietà di dati.
- Trading. Da tempo il computing, la possibilità di usare algoritmi avanzati e Big Data per prevedere l’andamento dei prezzi, sia a breve che a lungo termine, ha rivoluzionato il mondo del trading. Le macchine mostrano un’enorme efficacia da questo punto di vista, sia perché riescono ad avere un’enorme quantità di informazioni in tempi brevissimi, sia perché non sono influenzate da variabili e fattori esterni nel processo decisionale, ma si basano esclusivamente su dati oggettivi. Non esistono ancora strumenti infallibili ma sicuramente si può contare su previsioni efficaci, tempestive e accurate.