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'Intelligenza artificiale sempre più cruciale in finanza'

'Intelligenza artificiale sempre più cruciale in finanza'

Evento Assion Forex, analisi dati per prevedere rischi e trend

ROMA, 20 ottobre 2023, 18:55

Redazione ANSA

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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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