L’intelligenza artificiale è ormai un trend che permea tutti i settori. Anche quello finanziario. Di “Intelligenza Artificiale e il valore del dato” si è parlato ad Assiom Forex nel corso dell’edizione autunnale dell’evento Macro Trends in Financial Markets.
Secondo Mattia De Rosa, AI Director di Microsoft, l’impatto dell’I.A. calcolato per l’Italia è di 312 miliardi di dollari all’anno – equivalente al 18% del Pil – che libererebbe 5,7 miliardi di lavoro annuale. Quali sono i settori che ne sarebbero maggiormente impattati? Quello dei servizi finanziari e l’ICT.
Nel panel moderato da Andrea Prampolini, co-responsabile Commissione Fintech & Digitalization di Assiom Forex, Gabriele Astolfi (Associate partner) e Valerio Consorti (Data scientist) di Prometeia hanno evidenziato come la banca sia l’unica istituzione che abbia accesso a quello che facciamo in ogni singolo istante e che analizzando le transizione si può profilare il comportamento delle persone segmentandolo in ogni singola transazione per capire qual è la componente a rischio da mettere a reddito.
Imparare i comportamenti umani attraverso le transazioni è il progetto su cui stanno lavorando maggiormente gli algoritmi di machine learning, il cui obiettivo è la rappresentazione digitale del comportamento del cliente anche a fronte di una bassissima statistica di dati. “Quando parliamo di modelli comportamentali – dice Astolfi – la misurazione del rischio e la gestione che ne derivano sono gli strumenti che ci occorrono per strutturare processi di pianificazione strategica in grado di percepire i comportamenti che il cliente avrà nel breve termine”.
A causa della spinta inflazionistica, ad esempio, nell’ultimo anno in Italia è stata registrata una diminuzione dei depositi del 12% (un dato che supera quello del 2010-12) solo parzialmente controbilanciato dai depositi a tempo. In casi come questi, l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale avrebbe potuto supportare una reazione da parte della banca. Per comprendere i fenomeni comportamentali più volatili, i modelli statistici tradizionali entrano in crisi e nasce l’esigenza di segmentare sempre di più la clientela. Il machine learning, a differenza della statistica, è uno strumento molto più flessibile e riesce ad analizzare dinamiche che non si sono verificate nelle serie storiche precedenti.
Di intelligenza artificiale ed economia ha scritto anche Paul Wick, gestore del fondo Threadneedle (Lux) Global Technology di Columbia Threadneedle Investments. Riportiamo di seguito il suo intervento.
Da oltre 30 anni cerchiamo di replicare l’intelligenza umana nei sistemi informatici. L’aspetto oggi interessante di questo processo è la confluenza di tre elementi fondamentali: potenza di calcolo, connettività e archiviazione. Guardando ai processori, siamo passati da milioni di transistor a decine di milioni, poi centinaia e infine miliardi: così la potenza di calcolo è aumentata in modo esponenziale. A livello di connettività, oggi è possibile acquistare switch in grado di supportare 25,6 terabit al secondo e già il prossimo anno saranno disponibili switch da 51,2 terabit. Nello stesso tempo, infine, abbiamo assistito a un aumento della capacità di memoria.
L’IA è un argomento di attualità già da diversi anni ormai, ma lo scorso anno è avvenuta una svolta epocale, quando le aziende hanno finalmente avuto a disposizione la potenza di calcolo e i dati necessari per sfruttare al meglio le prestazioni delle reti neurali profonde. A fine novembre 2022, OpenAI ha rilasciato ChatGPT per uso pubblico, ricevendo una vasta copertura mediatica e attirando l’interesse degli investitori. Proprio ChatGPT ha aperto il sipario riportando l’attenzione di tutti sull’Intelligenza Artificiale: solo una settimana o due a seguito del rilascio dell’applicativo, si è scoperto che Microsoft aveva investito dieci miliardi di dollari per acquisire una partecipazione di controllo in OpenAI, destando non poche perplessità. L’IA può sembrare una novità, ma per noi non è così; è un settore che studiamo e in cui investiamo da molti anni, con l’aiuto del nutrito team di analisti e ricercatori dedicati al comparto tecnologico di Columbia Threadneedle Investments.
Internet, cloud computing e dispositivi mobili
Riteniamo che l’avvento dell’IA generativa (e dell’IA in generale), sia destinato a competere con l’avvento di Internet e del mobile computing quali trend significativi nel mercato tecnologico. Rispetto a queste due aree, però, l’IA non è necessariamente un motore di distribuzione. Pensate a Internet e ai dispositivi mobili: permettono di giocare, acquistare e vendere online, visualizzare annunci pubblicitari, etc. Tutte innovazioni che hanno rappresentato grandi sviluppi sia in termini di distribuzione che di nuove tecnologie. Ma l’IA generativa, a nostro avviso, sarà uno strumento rivoluzionario, che renderà Internet più facile da usare e molto più potente. Quest’ultima costituirà la prossima piattaforma di transizione. Dopo i PC, Internet, l’era della telefonia mobile e il cloud computing, ora assistiamo all’exploit dell’IA. Analogamente ad alcune di queste tecnologie, che hanno esercitato un’influenza duratura sull’economia, prevediamo che l’IA avrà un impatto economico globale di circa 7.000 miliardi di dollari in un arco temporale di 10 anni.
Accanto agli sviluppi puramente tecnologici, anche la velocità di innovazione delle aziende legate all’IA è impressionante: la frequenza di rilascio di nuovi prodotti non fa che aumentare, favorendo la creazione di prodotti sempre migliori per gli utenti finali. Microsoft, ad esempio, ha rilasciato diversi “co-pilot” che potrebbero implementare la produttività nella generazione di codici. Altre aree in cui le aziende potrebbero ricorrere all’IA sono il servizio clienti, i servizi di supporto informatico, la creazione di contenuti, il rilevamento di frodi, l’ottimizzazione delle catene di fornitura e la manutenzione predittiva.
L’avvento dell’IA sta poi ridisegnando le modalità di diagnosi, cura e monitoraggio dei pazienti nel settore sanitario; un fronte in cui Nvidia è in prima linea. Inoltre, i modelli linguistici di grandi dimensioni dovrebbero contribuire ad accelerare la scoperta di farmaci salvavita, e nel tempo prevediamo casi d’uso più avanzati nella guida autonoma e nella robotica.
Una tecnologia in rapida evoluzione
Già oggi le aree di concreta applicazione dell’IA sono ovviamente numerose. Ma, a nostro avviso, lo sviluppo più innovativo non è ancora avvenuto. Siamo convinti che un giorno qualcuno, magari un giovane studente universitario, si chiederà “Come sfruttare tutto questo?”.
Figura 1: la gamma di opportunità per l’IA è destinata ad espandersi
È certamente difficile prevedere la velocità del cambiamento e dell’innovazione tecnologica, ma finora si può dire che questa sia stata più rapida di quanto la maggior parte degli investitori si aspettasse: ChatGPT ha raggiunto in tempi davvero molto ristretti i 100 milioni di utenti e Nvidia ha recentemente presentato risultati trimestrali con una guidance anticipata di qualche anno. Inoltre, prevediamo che si susseguiranno ulteriori e nuove scoperte con l’evolversi della tecnologia.