IA generativa: pioniere della prossima ondata nei mercati dei capitali

IA generativa: pioniere della prossima ondata nei mercati dei capitali

Timestamp: 14 luglio 2023 1:52
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  L’intelligenza artificiale generativa ha guadagnato importanza negli ultimi tempi grazie al suo potenziale veramente trasformativo e dirompente. L’evoluzione è iniziata con rapidi progressi nelle tecniche di machine learning per l’analisi predittiva e la generazione di insight, seguiti dall’adozione di modelli di deep learning. I modelli si sono ora evoluti in LLM (modelli di linguaggio di grandi dimensioni) più avanzati che costituiscono la base per i modelli di intelligenza artificiale generativa. I LLM hanno infranto le barriere sulla complessità del linguaggio consentendo la formazione su grandi quantità di dati tra cui testo, immagini e audio per comprendere il contesto, l'intento, ecc. attraverso le lingue, il che può portare a risultati contestualmente e semanticamente corretti. L’intelligenza artificiale generativa può ora essere sfruttata in molteplici casi d’uso come rispondere a domande basate su una base di conoscenza, riassumere argomenti, scrivere codice, ecc.

L'attuale set di applicazioni di intelligenza artificiale generativa include ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion, BARD, Midjourney, Deepmind e altre in grado di elaborare enormi dati organizzativi come testo, e-mail, chat, immagini, video e registrazioni audio che possono essere utilizzati per guidare le trasformazioni aziendali. Alcuni dei vantaggi includono una migliore esperienza del cliente, una maggiore produttività, uno sviluppo prodotto più rapido e costi ridotti.

Casi d’uso emergenti nei mercati dei capitali

Le principali società di investimento e fintech hanno già iniziato a sperimentare prove di concetti per vari casi d’uso nell’intelligenza artificiale generativa. La maggior parte dei casi d'uso si concentra sul miglioramento e sulla trasformazione del servizio clienti, delle operazioni, della ricerca e degli approfondimenti e sulla creazione di contenuti. Le applicazioni di intelligenza artificiale generativa forniscono API facili da usare che le aziende possono consumare così come sono o scegliere di personalizzare i modelli utilizzando dati proprietari. Queste API possono essere perfettamente integrate con le applicazioni aziendali per fornire una soluzione di piattaforma interconnessa.

L'immagine allegata offre una visione di alcuni dei potenziali casi d'uso per le diverse linee di business all'interno dei mercati dei capitali sulla base delle informazioni disponibili al pubblico.

  A nostro avviso, il servizio clienti, la generazione di contenuti e la ricerca sugli investimenti sono casi d’uso che la maggior parte delle aziende sta esplorando. Una breve descrizione dei casi d'uso è fornita nei paragrafi successivi.

  Il caso d'uso del servizio clienti include il chatbot del servizio clienti che può aiutare nella comunicazione comprendendo l'intento delle domande, formulare risposte e migliorare la qualità delle risposte. I dati acquisiti dalle interazioni possono anche essere analizzati per interessi e sentimenti per aprire la strada a una migliore relazione con i clienti attraverso l'iperpersonalizzazione. Le società di gestione patrimoniale potrebbero sfruttare la tecnologia per offrire consulenza di investimento personalizzata attraverso canali digitali, migliorando così l’esperienza del cliente.

 I gestori delle relazioni potrebbero anche sfruttare lo stesso per creare campagne di marketing personalizzate tra segmenti di clienti, aree geografiche e dati demografici, automatizzando così le vendite e il marketing digitali. Ciò potrebbe potenzialmente aumentare il valore, la conversione e la fidelizzazione del cliente per un lungo periodo di tempo. Il team legale e di conformità potrebbe anche trarre vantaggio dalla generazione di report normativi e di conformità, superando così le sfide multiformato del reporting.

 Le estese capacità di analisi dei dati dell'intelligenza artificiale generativa possono essere utilizzate dalle aziende per analizzare grandi volumi di rapporti e raccomandazioni testuali di analisti, trascrizioni vocali e dati provenienti da social media, notizie, articoli ecc. per rilevare modelli, tendenze, correlazioni, consentendo così approfondimenti e solide informazioni sugli investimenti. decisioni di investimento.

Sfide e rischi attuali nell’adozione dell’intelligenza artificiale generativa

Sebbene si tratti di una tecnologia innovativa, presenta sfide e rischi che devono essere gestiti in modo efficace dalle aziende per un utilizzo responsabile.

L’intelligenza artificiale generativa è al punto più alto del ciclo di hype. È importante che le aziende esplorino le capacità dell’intelligenza artificiale generativa identificando un caso d’uso adatto che offra valore aziendale e aiuti a comprendere meglio le capacità tecnologiche. Una delle considerazioni per la selezione del caso d'uso sono i dati. Poiché i risultati del modello dipendono fortemente dai dati, l’identificazione del giusto insieme di dati per la formazione, la qualità dei dati e le misure di sicurezza dei dati richiede uno sguardo più attento.

Rimangono le sfide legate allo sfruttamento dei modelli preesistenti che sono già addestrati su set di dati disponibili al pubblico, poiché potrebbero potenzialmente contenere informazioni false e fuorvianti che portano a errori decisionali.

Esistono rischi legali e di conformità relativi alla privacy e alla riservatezza dei dati, problemi di frode informatica e problemi relativi alla spiegabilità degli output generati rispetto a quelli generati dall'uomo

Come dovrebbero rispondere le aziende per realizzare il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale generativa? 

     L’intelligenza artificiale generativa promette di fornire vantaggi significativi alle aziende. È importante che le aziende esplorino ora questa tecnologia emergente per ottenere un vantaggio competitivo. Le aziende devono rivedere il proprio portafoglio di innovazioni esistente e fare dell’intelligenza artificiale generativa una delle loro aree di interesse immediato. Le aziende devono collaborare con fornitori esterni per offrire il meglio delle capacità tecnologiche per migliorare il percorso di trasformazione.

L'approccio consiste nell'eseguire un PoC che comporterebbe l'identificazione dei casi d'uso aziendali e la definizione delle priorità sulla base dell'apprendimento convalidato che può essere ottenuto dal caso d'uso. Uno degli approcci potrebbe essere quello di esplorare il design thinking e/o le metodologie di lean startup per ottenere il massimo beneficio. Analogamente ad altri modelli di intelligenza artificiale, è importante che le aziende dispongano di un solido quadro di intelligenza artificiale e di una governance con quadri di intelligenza artificiale spiegabili e affidabili.

 

Conclusione 

Si prevede che il mercato globale dell’intelligenza artificiale generativa crescerà del 34% entro il 2032 e raggiungerà i 165 miliardi di dollari. Le aziende investono sempre più in ricerca e sviluppo, costruendo POC (prova di concetti), stabilendo casi aziendali e integrandosi in piattaforme aziendali. Le aziende che integrano le capacità nelle loro funzioni di front, middle e back office otterranno il vantaggio di essere first mover sul mercato. Come per qualsiasi tecnologia emergente, i rischi devono essere gestiti con quadri di governance e conformità e garantire decisioni attente poiché richiedono investimenti significativi associati alle infrastrutture tecnologiche e alla forza lavoro.

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