Intelligenza artificiale nelle operazioni finanziarie aziendali: una guida introduttiva

Nell’era dell’informazione, l’intelligenza artificiale si è affermata come una delle forze più rivoluzionarie, trasformando industrie e modi di vita. In particolare, il settore finanziario, sempre alla ricerca di precisione, efficienza e innovazione, ha abbracciato l’AI con entusiasmo e aspettative elevate. Questa guida esplora in che modo l’intelligenza artificiale sta ridefinendo il panorama finanziario, offrendo opportunità senza precedenti e presentando sfide uniche. 

L’AI, con le sue capacità di apprendimento automatico, analisi predittiva e elaborazione di grandi quantità di dati, ha trovato un terreno fertile nel settore finanziario. Da un lato, ha il potenziale per ottimizzare le operazioni esistenti, rendendo i processi più rapidi e accurati. Dall’altro, apre la strada a nuove strategie e servizi, che fino a poco tempo fa erano considerati impossibili. 

La finanza, tradizionalmente un settore guidato da numeri e dati, si trova ora al centro di una rivoluzione guidata dall’AI. Questa tecnologia non solo migliora le capacità analitiche e decisionali, ma sta anche ridefinendo il modo in cui le istituzioni finanziarie e aziende interagiscono con i clienti, gestiscono i rischi e si conformano alle normative in continua evoluzione. 

Fondamenti di Intelligenza Artificiale nel settore finanziario 

L’intelligenza artificiale può essere definita come la capacità di un computer o di una macchina di eseguire compiti che, tradizionalmente, richiedono l’intelligenza umana. Questi compiti includono il ragionamento, l’apprendimento, la percezione e il linguaggio naturale. L’AI non è un singolo strumento o tecnologia, ma piuttosto un campo di studio che comprende diverse tecniche e metodologie. 

L’uso dell’AI nel settore finanziario non è un fenomeno recente. Già negli anni ’80, le istituzioni finanziarie iniziavano a sperimentare con modelli algoritmici per il trading e l’analisi di mercato. Tuttavia, è stato con l’avvento di Internet e l’aumento esponenziale della disponibilità dei dati che l’IA ha iniziato a trasformare radicalmente il settore. 

Negli ultimi decenni, abbiamo assistito a un’evoluzione significativa: dall’uso di semplici algoritmi a sistemi di apprendimento automatico sempre più sofisticati. Questo progresso ha permesso una maggiore precisione nelle previsioni di mercato, una gestione del rischio più efficace e un miglioramento nell’efficienza operativa. 

Ma in che modo nel concreto l’intelligenza artificiale può essere impiegata con successo nella gestione finanziaria delle aziende, a partire dalle esigenze delle PMI? 

Le tecnologie AI attualmente più diffuse in ambito finanziario sono: 

• Apprendimento Automatico (Machine Learning, ML): il ML è una branca dell’AI che si concentra sulla creazione di sistemi in grado di apprendere dai dati, identificare pattern e prendere decisioni con minima interferenza umana. Nel settore finanziario, il ML è utilizzato per analisi predittive, gestione del rischio e personalizzazione dei servizi. 
• Deep Learning e Reti Neurali: il deep learning, una sottocategoria del ML, utilizza reti neurali artificiali ispirate al funzionamento del cervello umano. Queste reti sono particolarmente efficaci nell’elaborazione di grandi quantità di dati non strutturati, come immagini, testi e dati di mercato. 
• Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): l’NLP permette alle macchine di comprendere e interpretare il linguaggio umano. Nel settore finanziario, viene utilizzato per analizzare documenti legali e finanziari, nonché per migliorare l’interazione cliente attraverso chatbot e assistenti virtuali. 

Le applicazioni dell’intelligenza artificiale in azienda 

Dopo aver esplorato i fondamenti dell’intelligenza artificiale, è il momento di entrare nel dettaglio delle sue applicazioni pratiche nel settore finanziario. 

La prima cosa che dobbiamo sapere è che non esiste un’unica tipologia di AI: si parla di AI predittiva, di AI conversazionale, di AI autonoma e infine anche di AGI (ovvero di Artificial General Intelligence). Le prime tre tipologie di intelligenza artificiale sono già di utilizzo quotidiano, nella maggior parte dei casi anche e soprattutto a livello aziendale.  

Pensiamo alle imprese che offrono dei servizi di assistenza ai clienti o potenziali tali mediante agenti virtuali e chatbot, con delle applicazioni in grado di simulare in modo soddisfacente una normale conversazione tra essere umani, così da dare delle risposte efficaci in tempo reale, liberando tempo prezioso per i dipendenti; ma si pensi anche alla generazione di testi, di immagini, di video e persino di codici mediante AI, o ancora, alle opportunità della AI predittiva. Sono infatti sempre di più le aziende che utilizzano l’Intelligent Data Processing per delle operazioni di forecasting, nei più differenti ambiti, nonché peraltro per rilevare tempestivamente delle frodi, individuando facilmente degli elementi non coerenti o non conformi.  

Non va infine trascurato l’impiego sempre maggiore delle soluzioni AI nel campo della cybersecurity, dai filtri antispam avanzati fino agli algoritmi di rilevamento delle minacce relative alle attività online.  

L’intelligenza artificiale, gestione del rischio e compliance 

Gli istituti bancari sono stati tra i primi a intuire e sfruttare le potenzialità dell’intelligenza artificiale e del machine learning per prevenire disagi finanziari: tecnologie di questo tipo possono infatti essere preziose per prevedere sofferenze, elementi non performanti e via dicendo.  

Non stupisce quindi scoprire che tra le applicazioni più importanti dell’intelligenza artificiale, anche a livello d’imprese, ci sia quella relativa all’analisi del credito, attività di suprema importanza quando si tratta di mitigare i rischi d’impresa e di verificare e misurare la solvibilità. Un mondo come quello della gestione del rischio di credito risulta caratterizzato da un’enorme mole di dati da controllare, nonché da processi tutt’altro che lineari: l’AI trova quindi qui un terreno favorevole per il proprio sviluppo.  

Ogni azienda dovrebbe infatti comportarsi nello stesso modo di un istituto bancario o di una compagnia assicurativa, andando cioè a valutare la propria clientela in un sistema razionale di rating. Grazie alle attuali soluzioni di intelligenza artificiale la valutazione dei clienti e dei partner dell’impresa diventa più semplice elaborare credit rating e credit scoring, ovvero, rispettivamente, la capacità di un’impresa di far fronte ai propri impegni e il livello di affidabilità creditizia della stessa azienda. Anche qui il ruolo dell’intelligenza artificiale è presto spiegato: al crescere degli input dei modelli, più completo e più esatto sarà il giudizio finale, con dei panieri di dati più ampi e più diversificati da cui partire.  

Inoltre, in ambito aziendale l’AI può essere un valido alleato anche nell’analisi della tesoreria, soprattutto quando si parla di operazioni come la riconciliazione dei movimenti contabili automatica. Ad esempio, con strumenti come TS Pay di TeamSystem è possibile leggere i movimenti e i saldi aggregati e riconciliarli con i movimenti contabili in maniera automatica, eliminando errori manuali. 

AI e decisioni di investimento 

Un’area in cui l’AI sta avendo un impatto significativo è nelle decisioni di investimento, migliorando la capacità degli investitori di prendere decisioni informate e tempestive. 

In particolare, l’IA può analizzare enormi quantità di dati di mercato per identificare le migliori combinazioni di asset per un portafoglio, tenendo conto del rischio, del rendimento desiderato e di altri fattori specifici dell’investitore. Gli algoritmi di IA possono adattare le raccomandazioni di investimento alle preferenze individuali, aiutando a costruire portafogli personalizzati che rispondono alle esigenze specifiche di ciascun cliente. 

L’AI, infatti, può adottare strumenti di analisi predittiva per gli investimenti, quali: 

• Previsione dei Trend di Mercato: utilizzando tecniche avanzate di apprendimento automatico, l’AI può prevedere i movimenti del mercato, fornendo agli investitori informazioni preziose per anticipare le tendenze. 
• Analisi Sentimentale: l’A analizza i dati provenienti dai social media, le notizie e altri canali per valutare il sentiment del mercato, che può essere un indicatore potente delle tendenze future. 

Per quanto riguarda la valutazione del rischio di investimento, l’AI aiuta a identificare e quantificare i rischi associati a specifici investimenti o strategie di mercato, consentendo una gestione del rischio più sofisticata e informata. 

Pertanto, l’AI può affiancare gli investitori, offrendo loro: 

• Supporto alle decisioni: l’AI fornisce agli investitori strumenti avanzati per l’analisi e l’interpretazione dei dati, migliorando la qualità delle decisioni di investimento. 
• Riduzione dei bias umani: l’AI può aiutare a mitigare i bias cognitivi che spesso influenzano le decisioni di investimento, conducendo a scelte più razionali e basate sui dati. 

Le applicazioni dell’AI nei pagamenti di domani 

L’AI sta rivoluzionando il modo in cui le transazioni vengono elaborate, monitorate e rese sicure, portando a un’esperienza di pagamento più fluida, sicura e personalizzata sia per i consumatori che per le aziende. 

In primo luogo, l’AI può automatizzare il processo di elaborazione dei pagamenti, riducendo gli errori e aumentando l’efficienza. Inoltre, grazie all’uso di assistenti virtuali basati sull’AI per facilitare i pagamenti tramite comandi vocali sta diventando sempre più comune, offrendo un’esperienza utente senza mani e intuitiva. 

L’impiego del machine learning e dell’AI nella creazione, si può prevedere quando un cliente è più propenso a effettuare un acquisto e facilitare il processo di pagamento, migliorando la conversione delle vendite. Inoltre, l’AI analizza i dati di acquisto per offrire raccomandazioni personalizzate, migliorando l’esperienza di shopping e potenzialmente aumentando le vendite. 

Ma si pensi anche e soprattutto all’utilizzo di soluzioni di intelligenza artificiale per la sicurezza e la prevenzione delle frodi: l’AI è in grado di monitorare le transazioni in tempo reale per rilevare attività sospette, riducendo significativamente il rischio di frodi. Utilizzando l’analisi comportamentale, inoltre l’AI può identificare schemi di acquisto insoliti e segnalare o bloccare transazioni potenzialmente fraudolente. 

Per tutti questi motivi, la presenza dell’intelligenza artificiale e del machine learning nell’universo – in continua evoluzione – dei pagamenti è destinata a crescere velocemente nei prossimi anni, in parallelo a un utilizzo sempre più diffuso della tecnologia blockchain (mediante la quale avere ulteriori benefici relativi alla sicurezza e alla trasparenza).  

Check Up Impresa, il software per la gestione degli indicatori di crisi d’impresa 

Si è quindi visto quanto le soluzioni di intelligenza artificiale possano essere preziose per le imprese, nei più diversi comparti, non ultimo quello della gestione finanziaria. E non si parla di soluzioni futuribili o ipotetiche: le imprese più evolute utilizzano già oggi soluzioni di questo tipo. Si pensi per esempio al software per la gestione degli indicatori di crisi d’impresa Check Up Impresa di TeamSystem.  

A livello generale, in base all’evoluzione normativa conosciuta negli ultimi anni, un software dedicato alla prevenzione della crisi è fondamentale; Check Up Impresa nello specifico si mette al fianco dell’azienda come strumento assolutamente completo e allo stesso tempo di facile utilizzo. Questa soluzione – completamente in cloud – dà all’impresa la possibilità di monitorare senza interruzione tutti gli indici di allerta, così da prevenire criticità, quali situazioni di insolvenza, il tutto attraverso un percorso guidato di accompagnamento in tutti gli step necessari. Diventa così facile acquisire le informazioni di partenza, analizzare la CR, elaborare gli indicatori ed effettuare il rating aziendale.