Automatizzare le attività, assumere decisioni efficaci in poco tempo e ottimizzare le performance finanziarie. Può l’intelligenza artificiale migliorare i processi e le applicazioni nel mondo finance? Come sta cambiando il modo in cui le persone e le imprese interagiscono con i propri patrimoni finanziari e qual è lo stato dell’arte dell’innovazione in questo campo? Le applicazioni di AI nel mondo finance sono molteplici e numerosi sono gli impatti innovativi e i benefici che l’AI sta apportando in questo settore: dalla riduzione dei costi alla trasformazione dei processi di gestione del patrimonio.
L’AI nel finance
L’intelligenza artificiale, ormai da tempo, sta rivoluzionando i processi delle aziende di tutto il mondo. E ciò sta avvenendo in maniera sempre più trasversale rispetto ai settori e alle industry. Un campo nel quale questa tecnologia sta portando grandi novità e cambiamenti è sicuramente quello finanziario. La progressiva adozione di tecnologie di AI nel finance si traduce in applicazioni a impatto innovativo, quali, per esempio: l’automazione di attività manuali altamente ripetitive, la gestione efficace del capitale, una maggiore accuratezza del reporting, la previsione del rischio di frodi e di perdite di denaro sui mercati esteri.
Automazione di processo
Sfruttando le potenzialità dei modelli di Natural Language Processing e di Computer vision, le soluzioni di AI di Intelligent document processing (IDP) permettono di tradurre documenti strutturati e non strutturati in informazioni azionabili, automatizzando processi complessi, quali: l’analisi delle fatture, dei contratti, della gestione della documentazione logistica e degli ordini d’acquisto. In questo caso il funzionamento dei modelli avviene per step: dal dialogo con le diverse sorgenti di dati, alla categorizzazione dei contenuti testuali dei documenti, fino alla validazione e gestione avanzata delle informazioni estratte.
Inoltre, attraverso i bot è possibile digitalizzare e automatizzare interi processi a basso valore aggiunto, che sono altamente ripetitivi e dispersivi e che richiedono un forte effort manuale da parte dell’utente umano. Grazie a questi sistemi efficienti, attivi 24/24 e 7/7, è possibile processare enormi moli di documenti in poche ore, a un livello di qualità estremo, con un significativo risparmio di tempo e di energia. Basti pensare all’enormità di documentazione cartacea e PDF che racchiude informazioni importanti e spesso non catalogate, o meglio, dalle quali si possono estrarre informazioni consistenti e di valore per il business.
Previsione del tasso di cambio della valuta estera
Un’altra applicazione dell’AI molto efficace e proficua nel mondo Finance consiste nella gestione predittiva della volatilità di mercato. Esistono infatti piattaforme di AI capaci di supportare gli operatori finanziari e produttivi con soluzioni che prevedono come si muoverà il tasso di cambio della valuta estera nelle settimane seguenti rispetto a una moneta di riferimento. Si tratta di una soluzione in grado di suggerire quali fatture coprire in anticipo, in che ordine e con quale prodotto finanziario, con l’obiettivo di minimizzare perdite da cambio. Basti pensare ad aziende che producono grandi macchinari su commesse pluriennali che hanno destinazione su mercati esteri. Il tutto all’interno di un unico tool, intuitivo e modulare, dove tutte le informazioni necessarie sono facilmente consultabili.
Rilevamento di frodi
In materia di previsione, un’attività a particolare valore aggiunto per il settore finanziario è l’attività di rilevamento frodi (conosciuta ai più come fraud detection). Identificare possibili casi di frode prima che tali casi si verifichino: obiettivo che viene realizzato grazie all’applicazione di modelli di machine learning (ML). Questo tipo di attività risulta particolarmente significativa, se non persino strategica, in campo assicurativo. Grazie a questo tipo di applicazione, infatti, le aziende possono dotarsi di strumenti in grado supportarle nella previsione e nel potenziale annullamento del rischio di perdita di ingenti quantità di denaro.
Recupero del credito
Un ultimo, ma non meno importante, campo nel quale l’applicazione di tecnologie di AI può generare degli impatti e dei benefici concreti è quello del recupero del credito. Per chi si occupa di Credit Management l’AI può rappresentare un prezioso alleato nella previsione degli insoluti, come ad esempio le bollette non pagate delle aziende del settore utilities. Per minimizzare gli insoluti e i minori incassi e anche per conoscere meglio i comportamenti dei propri clienti, può essere opportuno farsi supportare da strumenti di AI, i quali permettono di centralizzare le informazioni necessarie al fine di diminuire i tempi di avvio del recupero, aumentare quindi gli incassi e soprattutto avere un cruscotto informativo che metta in rilevanza i trend comportamentali in modo da supportare il manager nelle scelte di operative.
Conclusioni
In conclusione: perché adottare soluzioni di intelligenza artificiale (AI) in campo finance? I motivi sono molteplici. Prima di tutto l’adozione dell’AI può contribuire a migliorare l’efficacia nella gestione del capitale e del proprio patrimonio aziendale, a fronte di cambiamenti e/o di condizioni di forte instabilità di mercato. In secondo luogo, permette di aumentare l’efficienza delle attività, attraverso l’estrazione automatica di informazioni dai documenti e l’automazione dei processi, con conseguente recupero di ore di lavoro da dedicare ad attività a maggior valore aggiunto.
Infine, l’applicazione dell’AI in campo finanziario consente di potenziare il livello di sicurezza delle operazioni stesse, come nel caso del rilevamento di frodi mediante modelli di ML. Tutti questi benefici spesso si traducono in vantaggi strategici determinanti per le imprese, con impatti ampi sul livello di sicurezza e di efficienza dei processi e un conseguente aumento di competitività dell’azienda stessa sul mercato.
