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Intelligenza Artificiale, finanza e sostenibilità: il Fintech ad ESOF 2020 Trieste

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In questi giorni a Trieste, sede dei nostri uffici, è in corso ESOF 2020 -EuroScience Open Forum, coordinato dall’organizzazione pan-europea di ricercatori e scienziati fondata nel 2004, che avrebbe dovuto tenersi a Giugno di quest’anno ma, a causa degli strascichi della pandemia di Covid-19, è stata rimandata a Settembre. L’evento biennale riunisce scienziati, accademici, ricercatori, comunicatori, imprese e professionisti, ed un pubblico generalista, al fine di presentare le ultime ricerche, dibattere gli sviluppi tecnologici e confrontare diversi punti di vista.

Fin dalle prime fasi, l'Intelligenza Artificiale ha trovato nella finanza uno dei campi di applicazione più prolifici. Le tecnologie di intelligenza artificiale sono state adottate con successo per gestire questioni economico-finanziarie, dimostrandosi estremamente efficienti nell'elaborazione di enormi quantità di dati e dando prova di avere capacità previsionali al di sopra di qualsiasi aspettativa. Allo stesso tempo, algoritmi e soluzioni Fintech si sono diffusi rapidamente nella nostra vita quotidiana, ridefinendo il nostro approccio alla finanza a diversi livelli: dalla compravendita di titoli sui mercati azionari, alla digitalizzazione delle procedure interne bancarie per l'approvazione di muti e prestiti, fino all’automazione delle valutazioni di rischio. Più recentemente, accuratezza e capacità predittive di tali teorie e tecnologie hanno fatto un passo avanti grazie all'inclusione di fonti di dati non tradizionali.

L'integrazione di dati finanziari (come i bilanci delle società, l’andamento dei conti bancari, le prestazioni dei mercati, gli importi dei mutui, le rate ed i tassi, e così via) e dati alternativi (le notizie quotidiane, gli approfondimenti sui social media, i dati satellitari e telemetrici, le geolocalizzazioni generati dai sensori) permette ad algoritmi basati sull'IA di fornire risultati altamente rilevanti agli analisti, consentendo loro di identificare la strategia più adatta; ciò, al fine di prendere decisioni migliori rispetto al passato.

La tavola rotonda: come governeremo gli algoritmi di AI in maniera sostenibile? Come influenzeranno imprese e mercati finanziari?

L’opportunità di ascoltare, e confrontarsi con, accademici e professionisti del settore, ha guidato l’evento “Artificial Intelligence in Finance: who will run our money towards sustainability” che modefinance ha avuto il piacere di ospitare virtualmente e moderare, assieme ad un panel di esperti d’eccezione. Assieme al nostro CEO, infatti, hanno portato il loro contributo e presentato il proprio punto di vista professori universitari e ricercatori, investitori e manager: il professor Paolo Giudici, dell’Università di Pavia -a capo anche del progetto Fintech_HO2020 che ci ha visto tra i protagonisti-, Enrico Piccolini financial risk manager di Generali Investments, Gabriele Sabato romano di nascita e londinese d’adozione, risk manager e co-fondatore di Wiserfunding -assieme al professor Ed Altman della NYU Stern Business School- ed a Tommaso Sanzin, direttore dell’area asset management di UBP in Svizzera e Gran Bretagna.

Undialogo proficuo tra scienza, finanza e tecnologia, che ha portato ad unaconcordanza d’opinioni sulle infinite possibilità dell’Intelligenza Artificialee del Machine Learning, dimostrando ancora una volta quanto esse siano in gradodi migliorare il flusso di lavoro e la gestione delle aziende. L'intelligenzaartificiale riduce la probabilità di errore, permette di risparmiare risorse edenaro, e ridurre gli sprechi nel processo di produzione.
Al fine di consentire ai decisori di adottare una strategia di adozione di talitecnologie in maniera consapevole, e dunque sostenibile, si è individuato unpunto critico comune: la mancanza di conoscenza.

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Blackbox e privacy

Da mito a realtà, con un effetto dirompente frenato dalla difficoltà intrinseca nella divulgazione: l’Intelligenza Artificiale negli ultimi dieci anni ha fatto passi da gigante nelle applicazioni, ma rimane una scatola nera quando si tratta di capirla e applicarla. Se l’intersechiamo poi alla finanza, altro mondo poco conosciuto e ancor meno compreso (secondo una recente analisi condotta dalla Commissione Europea, nei 28 Paesi l’Italia si posizione tra gli ultimi 4), provoca altrettanti problemi, ed è per questo che di pari passo si sta portando avanti il concetto di explainability: la capacità di sviluppare tecnologie e renderle comprensibili a quei professionisti che si trovano poi ad impiegarle nella quotidianità. In particolare, ci si propone di suddividere la materia in tanti bricks, mattoni, concetti da sovrapporre man mano che le necessità operative evolvono.
E il ruolo dell’educazione è fondamentale: non solo accademia, ma l’adozione di un regime di continua formazione interno alle imprese, rivolto a manager, professionisti e stakeholder.

In tal senso, altro passaggio imprescindibile è costituito dal superamento della paura diffusa del replacement: i robot ci sostituiranno, annientando la specie umana. La fantascienza ha trovato terreno fertile, ma la realtà è ben diversa e vede una stretta e proficua interazione tra uomo e “macchina” dove quest’ultima rappresenta l’esoscheletro in grado di aumentare le capacità (diminuire tempistiche e velocizzare processi) dell’analista.

Tra le tematiche affrontate, le sfide che i regolatori dovranno affrontare nel prossimo futuro, e le problematiche legate all’uso della IA. Si è riflettuto sulla privacy, e sulla discordanza di dati e informazioni pubbliche accessibili a livello globale: se in alcuni Paesi i bilanci aziendali sono pubblicati e accessibili, gratuitamente o meno, in banche dati, in altri c’è differenza nelle informazioni disponibili, mentre in altri ancora il riserbo è totale -non permettendo così un funzionamento univoco in tutto il mondo di piattaforme tecnologiche per la gestione finanziaria. È dall’unificazione dei regolamenti che si deve partire, al fine di permettere a tutte le imprese di ogni Paese di poter competere ad armi pari anche nella gestione dei cicli monetari, per una comune sostenibilità operativa.

A chiusura, le visioni di tutti i panelist hanno confermato l’ottica collaborativa di tutti i soggetti coinvolti, per una Intelligenza Artificiale down to the ground dalla teoria alla pratica quotidiana, coinvolgendo attivamente imprese e istituzioni finanziarie.  

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