Gli operatori del settore riconoscono agli strumenti messi in campo dalle nuove tecnologie di AI la capacità di implementare settori specifici del risparmio quali analisi del rischio, il trading e la gestione dei portafogli.
La prima applicazione dell’Intelligenza Artificiale in ambito commerciale risale al 1982, dall’azienda Digital Equipment.
Oggi l’Intelligenza Artificiale è uno dei principali argomenti di interesse e sviluppo in ambito scientifico. Temi quali il Machine Learning o il Naturai Language Processing sono argomenti sui quali le aziende tecnologiche stanno investendo sempre di più.
Il Machine Learning, o apprendimento automatico, è un sistema in grado di apprendere dall’esperienza con un metodo simile a quello utilizzato dagli esseri umani fin dalla nascita. Per Naturai Language Processing si intendono algoritmi di intelligenza artificiale in grado di analizzare, rappresentare e comprendere il linguaggio naturale. È un sistema di interazione tra l’AI il linguaggio umano per lo sviluppo e l’analisi della comunicazione.
Analizzare una quantità enorme di dati
L’utilizzo delle nuove tecnologie di Intelligenza Artificiale in ambito finanziario è diventato fondamentale per raccogliere e analizzare una quantità enorme di dati. Gli operatori del settore riconoscono agli strumenti che ne derivano la capacità di implementare settori specifici del risparmio quali analisi del rischio, il trading e la gestione dei portafogli.
Il più conosciuto e forse importante strumento di AI è Chat GPT, creatura sulla quale Microsoft ha investito 10 miliardi di dollari. Tale strumento è capace di analizzare informazioni provenienti da innumerevoli fonti, fornendo a chiunque la interroghi informazioni sulla base di dati organizzati. Tra i vantaggi di questi provider di informazioni, oltre allo sviluppo tecnologico spicca la democratizzazione dell’ambito gestioni patrimoniali (fonte ESG News).
Gli strumenti di AI si sono inevitabilmente occupati dell’Agenda 2030, che comprende i 17 obiettivi stabiliti dall’ONU, e dei 581 progetti volti al loro raggiungimento. Tale lista è stata pubblicata da un’agenzia sovranazionale, l’AI for Sustainable Development Goals Think Tank, che coinvolge il lavoro di altre agenzie ben conosciute nel panorama internazionale.
Giusto equilibrio tra AI e presenza umana
L’utilizzo delle tecnologie di AI per l’analisi degli ESG è fondamentale per cercare di semplificare ciò che normalmente è di difficile lettura e omogenea interpretazione. L’enorme quantità di dati e le numerose fonti da cui attingere sono un’occasione privilegiata per gli strumenti di AI di offrire agli investitori informazioni circa l’efficienza degli ESG, in riferimento ai rischi ambientali, sociali e di governance.
Anche la Consob, l’Autorità italiana per la vigilanza dei mercati finanziari, ha intrapreso tale direzione. Nel Piano triennale 2022-2024 di Consob recentemente pubblicato si sottolinea lo sviluppo futuro dell’Istituto: “…il piano di avanzamento dell’ecosistema AI preve- derà un’evoluzione del quadro giuridico esistente in materia bancaria e finanziaria, sulla base dei valori e principi etici previsti dalla nostra Costituzione e della strategia europea in materia di sostenibilità ESG fatta propria dall’Italia”.
Le nuove tecnologie al di là delle affermazioni generiche, intervengono in maniera puntuale sull’analisi dei prodotti finanziari e le tecniche di controllo.Gli algoritmi utilizzati dall’AI mostrano in maniera chiara i benefici di cui potranno usufruire gli investitori/risparmiatori anche e forse con maggiore utilità in ambito ESG. Allo stesso modo resterà però probabilmente imprescindibile la presenza umana che decide e indirizza i criteri da utilizzare per lo sviluppo, evitando anche il rischio di un impoverimento causato dalle uniformità delle risposte.
di Tommaso Romagnoli
Specialist settore bancario
(da CSRoggi Magazine – Anno 8 – n.3 – Giugno/Luglio 2023; pag. 48)
(foto ©shutterstock)