{"id":141,"date":"2017-09-06T17:30:54","date_gmt":"2017-09-06T17:30:54","guid":{"rendered":"http:\/\/business-plan.it\/blog\/?p=141"},"modified":"2017-10-18T11:26:31","modified_gmt":"2017-10-18T11:26:31","slug":"come-lintelligenza-artificiale-va-cambiando-il-mondo-della-finanza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.business-plan.it\/blog\/come-lintelligenza-artificiale-va-cambiando-il-mondo-della-finanza\/","title":{"rendered":"Come l\u2019intelligenza artificiale va cambiando il mondo della finanza"},"content":{"rendered":"

I software analizzano migliaia di grafici e dati di bilancio, e scrivono il report. Poi l\u2019uomo legge e sfrutta per prendere decisioni. Ancora: il sistema neurale, valutando variabili come volumi e volatilit\u00e0 dei mercati, indica in tempo reale qual \u00e8 la migliore strategia d\u2019investimento. Sono due esempi, ma se ne potrebbero riportare altri mille, di come l\u2019intelligenza artificiale va cambiando il mondo della finanza. Una realt\u00e0 sempre pi\u00f9 rilevante e destinata a crescere. Tanto che per la societ\u00e0 di consulenza Tractica, nel 2025, i ricavi generati dai software di Artificial intelligence (Ai) arriveranno a circa 60 miliardi di dollari<\/b>. E una grande parte sar\u00e0, per l\u2019appunto, appannaggio del mondo finanziario.<\/p>\n

\"Come
Come l\u2019intelligenza artificiale va cambiando il mondo della finanza<\/figcaption><\/figure>\n

Il trading \u00abintelligente\u00bb<\/b><\/p>\n

In prima linea, di certo, c\u2019\u00e8 la compravendita di titoli. Secondo Aite Group lo scorso anno, a livello globale, il 66% del controvalore nominale in azioni \u00e8 stato scambiato da algoritmi<\/b>. Robot-trader che \u00abinvadono\u00bb anche altri mercati: sui future, sempre a livello globale, le compravendite automatiche sono arrivate al 49% mentre nelle Borse valutarie si \u00e8 saliti al 39%. Insomma: il software recita il ruolo da protagonista<\/b>. Un mondo elettronico dove grazie alla maggiore potenza di calcolo, i minori costi e la digitalizzazione dell\u2019economia gli algoritmi utilizzati diventano sempre pi\u00f9 sofisticati. Acquisiscono una loro autonoma intelligenza<\/b>. La riprova arriva dagli stessi investitori automatici. Fino a poco tempo fa la logica a base del robot-trader era spesso riconducibile alla seguente struttura: \u00abSe qualcosa accade…, allora compra (o vendi)\u00bb. Cio\u00e8: l\u2019algoritmo, semplificando al massimo, passa ai raggi X diverse variabili e serie storiche (ad esempio, l\u2019andamento del prezzo di un titolo in 10 anni). Poi, attraverso l\u2019analisi statistica, individua l\u2019eventuale livello di prezzo sensibile. Alla fine il messaggio diventa: \u00abSe il titolo supera 10 euro…, allora compra\u00bb. Ebbene: quest\u2019approccio comincia, per l\u2019appunto, a cedere il passo. \u00abNoi – spiega Henri Waelbroeck, direttore della ricerca della societ\u00e0 statunitense Portware – offriamo servizi che superano la logica indicata. Abbiamo sviluppato un\u2019intelligenza artificiale che \u201ccostruisce\u201d sistemi predittivi praticamente su tutto<\/b>: dai volumi alla volatilit\u00e0 fino alle anomalie nel flusso degli ordini\u00bb. Un sistema che, in tempo reale e soprattutto autonomamente, \u00absceglie la strategia migliore a fronte del contesto che cambia<\/b>\u00bb.<\/p>\n

La conoscenza profonda…<\/b><\/p>\n

Ma non \u00e8 solo una questione di valutazioni quantitative. Ci sono anche strategie d\u2019investimento che sfruttano ci\u00f2 che viene scritto nei social network e pu\u00f2 impattare le stesse Borse: dai tweet agli articoli fino ai post su Facebook<\/b>. Fantafinanza? Assolutamente no. iSentium, una startup fondata nel 2008 (ovviamente negli Usa), ha sviluppato algoritmi d\u2019intelligenza artificiale che scandagliano continuamente le conversazioni in rete. Queste, poi, creano un punteggio compreso nella forchetta da -100 fi-no a +100. Valori che, alla fine, vengono uniti e sfruttati per creare la strategia di trading. Gi\u00e0, la strategia di trading. Detto cos\u00ec pare semplice. Ma come pu\u00f2 una macchina comprendere il linguaggio umano? \u00abOrmai – spiega Marco Varone, presidente e responsabile area sviluppo di Expert System – \u00e8 realt\u00e0. \u00c8 la cosiddetta \u201ccomprensione profonda\u201d\u00bb. L\u2019algoritmo, utilizzando ci\u00f2 che gli \u00e8 stato insegnato a monte, realizza dapprima l\u2019analisi grammaticale. Poi, si passa a quella logica. Infine entra in gioco \u00abil riconoscimento semantico. Vale a dire: l\u2019intelligenza artificiale riconosce il significato della parola\u00bb. Una capacit\u00e0 che, nel caso di Expert System, consegue alla creazione negli anni di un grande database della conoscenza dove i vocaboli sono stati, da una parte, concettualizzati e resi riconoscibili al robot. E, dall\u2019altra, correlati tra loro. Un esempio? \u00abBasta pensare al vocabolo \u201ctavolo\u201d. Questo pu\u00f2 rappresentare l\u2019oggetto d\u2019arredamento. Oppure il modo per descrivere dei negoziati (tavolo delle trattative). Ebbene: se l\u2019algoritmo trova, nel testo, altre parole quali \u00abbicchiere\u00bb o \u00absedia\u00bb allora le correlazioni gli permettono di capire che si tratta, per l\u2019appunto, dell\u2019oggetto d\u2019arredamento.<\/p>\n

…e il sentiment<\/b><\/p>\n

Superfluo dire che, a fronte di simili abilit\u00e0, gli investitori si sono buttati nella grande rete. Ma il meccanismo funziona? Secondo iSentium parrebbe di s\u00ec: sfruttando gli algoritmi sul sentiment riferiti all\u2019S&P500, la societ\u00e0 tra inizio 2014 e luglio 2016 ha generato un ritorno cumulato del 67,23% (rispetto al 23,33% di una tradizionale strategia \u00abbuy and hold\u00bb sullo stesso indice). Ci\u00f2 detto, per\u00f2, c\u2019\u00e8 chi invita alla prudenza. Un gruppo di esperti della Scuola Normale Superiore di Pisa, insieme all\u2019Imt di Luccae QuantLab, da un lato, analizzando le informazioni fornite dal portale Yahoo! Finance, ne ha definito il sentiment. E, dall\u2019altro, ha confrontato quest\u2019ultimo con l\u2019andamento delle azioni cui le news erano riferite. Ebbene: \u00abIl sentiment individuato – afferma Fabrizio Lillo coautore della ricerca- \u00e8 risultato, da solo, avere scarsa rilevanza\u00bb. Diverso, invece, il discorso con l\u2019utilizzo di un\u2019ulteriore variabile: il numero dei click, fornito dal portale stesso, alla notizia interessata. Ebbene, in questo caso il carattere \u00abpredittivo\u00bb del sentiment \u00e8 aumentato di parecchio. Insomma: \u00abL\u2019intelligenza artificiale – dice Lillo – sar\u00e0 indubbiamente in grado di effettuare le corrette selezioni. E tuttavia riuscire a definire nella giusta maniera le variabili in gioco \u00e8 difficile. Rispetto alle notizie bisogna, ad esempio, capirne la reale rilevanza e portata innovativa. Il che non \u00e8 immediato\u00bb.<\/p>\n

\u00abChattare\u00bb con il robot<\/b><\/p>\n

Fin qui alcune considerazioni sulla compravendita di titoli. E, per\u00f2, l\u2019intelligenza artificiale ha ulteriori applicazioni in finanza. Tra le altre la consulenza via internet. GreenwichAssociates, in uno studio, sottolinea come la tecnologia in oggetto possa aiutare a rispondere alle domande dei clienti. Ad esempio: un investitore, attraverso una chat, pu\u00f2 chiedere al suo broker-robot se l\u2019operazione di acquisto di un\u2019azione \u00e8 stata accreditata sul conto titoli; oppure se il prezzo medio di un ordine \u00e8 corretto oppure no. Tutte operazioni interessanti, indubbiamente. Ma con un minimo comune denominatore: sono di routine. Tanto che sorge il quesito: il robot-advisory sar\u00e0 mai in grado di compiere operazioni pi\u00f9 complesse come dare consigli sulla compravendita di titoli? \u00abL\u2019ipotesi -risponde Paolo Sironi, Thought Leader Wealth Management FinTech di Ibm – \u00e8 difficile da concretizzare. In primis c\u2019\u00e8 un problema di carattere tecnologico. L\u2019Intelligenza artificiale in senso stretto, cio\u00e8 quella oggi disponibile, quando si trova di fronte a un tema su cui non \u00e8 stata \u201callenata\u201d si ferma. Non \u00e8 in grado di proseguire\u00bb. E non solo. \u00abIl rapporto tra consulente e risparmiatore – aggiunge Anna Kukl, partner di Be Consulting – richiede comunque l\u2019interazione umana. Soprattutto in Paesi \u201ccaldi\u201d, dal punto di vista comunicativo, quali ad esempio l\u2019Italia\u00bb. Cos\u00ec \u00ablo scenario pi\u00f9 probabile, e auspicabile – conclude Sironi- \u00e8 quello della soluzione ibrida. Cio\u00e8: la combinazione tra l\u2019intervento umano e quello della macchina\u00bb.<\/p>\n

La rivoluzione del front office<\/b><\/p>\n

A ben vedere la combinazione uomo-macchina trova da tempo applicazione nelle aziende: dalle banche alle assicurazioni. \u00abBasta ricordare – dice Samanatha Chow, analista senior di Aite Group – la societ\u00e0 Conversica . Si tratta di una start up che fornisce sistemi d\u2019intelligenza artificiale che gestiscono il processo di vendita\u00bb. Il loro software risponde alle e-mail dei clienti. Ne comprende le esigenze e, dopo conversazioni anche complesse, li indirizza al suo responsabile \u00abumano\u00bb. \u00c8 la rivoluzione del \u00abfront office\u00bb aziendale. Non pi\u00f9 la delocalizzazione o l\u2019outsourcing<\/b>. Bens\u00ec l\u2019uso, ovviamente se possibile, della tecnologia. In questo modo l\u2019uomo, da un lato, lascia alla macchina l\u2019attivit\u00e0 a minore valore aggiunto; e, dall\u2019altro, ha pi\u00f9 tempo per seguire le esigenze del cliente<\/b>. Quel clienti le cui richieste, in altri settori della finanza, sono gi\u00e0 gestite in maniera profonda dal robot. \u00c8 il caso della piattaforma per prestiti Upstart. \u00abNel nostro caso – spiega Dave Girouard, fondatore e ceo del gruppo – circa un terzo di tutte le erogazioni sono completamente automatizzate. Il rimanente prevede l\u2019intervento di un analista e la telefonata al cliente\u00bb. Ci\u00f2 detto l\u2019intelligenza artificiale, sfruttando anche i big data, \u00abdecide lei a chi concedere il credito e con quali interessi\u00bb. Non solo. L\u2019algoritmo, osservando la dinamica dei mutui erogati, si aggiorna progressivamente. In questo modo ridefinisce i prezzi per quelli nuovi. I vantaggi? \u00abI minori costi e la velocit\u00e0 nella decisione di erogazione<\/b>\u00bb.<\/p>\n

La costruzione di report<\/b><\/p>\n

Dai mutui alla scrittura di report. Quest\u2019ultima attivit\u00e0, a ben vedere, \u00e8 un altro campo (oltre a quello della compliance e della sicurezza) dove l\u2019intelligenza artificiale viene utilizzata. Un esempio? Le case d\u2019investimento. I mercati finanziari, va ricordato, generano una valanga di numeri strutturati: dai bilanci aziendali fino ai dati macroeconomici. Numeri e informazioni finora passati ai raggi X da eserciti di giovani analisti. I quali, dopo ore di lavoro, consegnanole loro sintesi ai colleghi pi\u00f9 esperti. Un simile contesto rischia di sparire. La tipologia d\u2019intelligenza artificiale della Natural language generation \u00e8 infatti adatta ad eseguire l\u2019attivit\u00e0 dei giovani analisti. \u00abSi tratta di algoritmi – affermaArden Manning, senior vicepresident della FinTech americana Yseop – che consentono di analizzare migliaia e migliaia di informazioni. Il tutto per, da una parte, produrre report che costituiscano il riassunto dei dati stessi\u00bb. E, dall\u2019altra, velocizzare il lavoro. \u00abI nostri software leggono fino a 2mila pagine al secondo\u00bb, conclude Manning. Una realt\u00e0, quindi, decisamente complessa. Non solo l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 essere, come sottolinea la rivista del Mit, \u00aboscura\u00bb agli stessi esperti che l\u2019hanno creata. Ma crea anche il nodo dell\u2019occupazione.<\/p>\n

Il robot ci ruba il lavoro?<\/b><\/p>\n

La risposta \u00e8 controversa. In una lunga inchiesta il Wsj sottolinea come, ad esempio nel mondo Usa del retail, da un lato la digita-izzazione avrebbe comportato la perdita trail 2007 e il 2017 di 140mila impieghi; ma, dall\u2019altro, l\u2019e-commerce avrebbe implicato la creazione di oltre 400mila posti di lavoro<\/b>. Insomma, non solo l\u2019impatto sarebbe tutt\u2019altro che terrificante. Ma, addirittura, la rivoluzione digitale costituirebbe una vera e propria \u00abmanna\u00bb. A ben vedere la considerazione sembra eccessiva. La disintermediazione dell\u2019e-commerce, infatti, non impatta solamente il mondo retail. Bens\u00ec estende i suoi e-fetti anche su altri settori della filiera produttiva. Insomma, il problema \u00e8 pi\u00f9 complesso. La stessa Ocse, non certo un\u2019organizzazione anti-capitalistica, ha stimato che circa il 9% delle attivit\u00e0 lavorative pu\u00f2 essere oggetto d\u2019automazione. Un\u2019eventualit\u00e0 che, inevitabilmente, dar\u00e0 luogo a disoccupazione. Al che il signor Rossi ribatte: l\u2019innovazione, per\u00f2, consentir\u00e0 nuove tipologie di lavoro<\/b>. Vero! L\u2019obiezione, tuttavia, sottovaluta la velocit\u00e0 della rivoluzione tecnologica. Senza, poi, considerare il fatto che, nel caso dell\u2019Intelligenza artificiale, non viene sostituita la forza fisica dell\u2019uomo ma, al contrario, la sua attivit\u00e0 intellettuale<\/b>. Una dinamica che, a differenza del passato, render\u00e0 difficile la creazione di un ampio indotto. E non solo. La sempre maggiore sofisticazione degli strumenti di lavoro richieder\u00e0 delle competenze non facili da acquisire<\/b>. \u00ab\u00c8 l\u2019altra faccia della medaglia dell\u2019innovazione. La tecnologia, da una parte, consente nuove opportunit\u00e0 e crea posti. Dall\u2019altra per\u00f2 elimina forza lavoro. La sfida, nel medio periodo, \u00e8 quella della formazione: una strada per riuscire a rendere questa rivoluzione inclusiva e allargare l\u2019occupazione\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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