Intelligenza artificiale e analisi
dei dati saranno sempre più cruciali nella finanza per prevedere
i rischi, il comportamento dei clienti e il trend di mercato in
modo da poter così prendere le giuste scelte strategiche.
Nell'evento Macro Trends in Financial Markets di Assiom Forex è
emersa anche l'importanza della normativa europea e della sua
attuazione da parte degli operatori di mercato, Per Vincenzo Di
Mase Co-responsabile Commissione Regolamentazioni Assiom Forex,
"siamo consapevoli che una maggiore qualità" dei dati "comporti
una crescita della complessità ma anche una maggiore robustezza
dell'infrastruttura tecnologica" ha rimarcato Di Mase.
Nel panel Andrea Prampolini, co-responsabile Commissione
Fintech &Digitalization di Assiom Forex, Gabriele Astolfi
(Associate partner) e Valerio Consorti (Data scientist) di
Prometeia "si è 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".
Secondo Astolfi "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".
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