L'intelligenza artificiale ha come obiettivo la creazione di macchine 'intelligenti' in grado di apprendere dal passato e dalle loro esperienze.Intelligenza Artificiale e Fintech cambiano banche e finanza

Nella vita come diceva Christopher Bullock, commediografo britannico e non come erroneamente si crede Benjamin Franklin, il padre fondatore degli Stati Uniti d’America si può essere sicuri solo di due cose: la morte e le tasse. Negli ultimi anni, le banche ci stanno abituando ad un’altra certezza che come ogni anno si ripete con una puntualità quasi disarmante: i tagli al personale.

Ovviamente non c’è niente di cui gioire nel sapere che sempre più persone in ambito bancario o finanziario stanno perdendo il proprio lavoro e sono alla ricerca di una nuova posizione lavorativa, ma tutto ciò, è anche conseguenze dell’immobilità che alcuni gruppi bancari hanno mostrato nei confronti dell’innovazione.

Spesso quando si parla di imprese fintech si tende a parlare di una innovazione disruptive concetto teorizzato nel 1995 da Joseph L. Bower e Clayton M. Christensen ricercatori all’Università di Harvard. Gli elementi che contraddistinguono una innovazione disruptive è la sua capacità di intercettare in maniera nuova i bisogni di un segmento di mercato che allo stato attuale viene poco soddisfatto con il rapporto presto/prestazione dalle soluzioni esistenti. Sempre lo stesso Christensen nel 1997, sottolinea che le innovazioni disruptive quando vengono introdotte, producono nel breve periodo prestazioni inferiori rispetto alle tecnologie in uso, ma sono in grado di offrire una diversa “proposta di valore” ai mercati.

Questi ultimi 10 anni, a seguito della crisi finanziaria del 2008, ci hanno fatto vedere il fintech più come una innovazione incrementale, quindi un tipo di innovazione che aumenta la competitività e la produttività delle imprese migliorando l’efficienza di utilizzo di tutti i fattori della produzione. Il successo di una innovazione di questo tipo è il risultato della somma di tante innovazioni e cambiamenti incrementali, e non necessariamente l’introduzione di una innovazione radicale come può essere la blockchain.

 

La parola fintech è dirompente per i sistemi finanziari esistenti e consolidati. Si parla di fintech quando parliamo di finanziamento ad un progetto attraverso il “crowdfunding” dove migliaia di persone accedono ad altrettante migliaia di piattaforme per aiutare il progetto che gli sta più a cuore o quando entriamo in ambito prestiti “peer-to-peer” arrivando fino ai pagamenti attraverso lo smartphone. Le imprese fintech permettono di fare tutto quello che permette di fare una banca ma a costi più ridotti, in modo trasparente, più veloce e quasi sempre più facile da comprendere. La banca, ovviamente, non è rimasta alla finestra a guardare e sta cercando di innovarsi. Molti gruppi bancari internazionali hanno iniziato a prendere provvedimenti. I gruppi italiani sono ancora un po’ fermi al palo, nonostante i tanti proclami sulle testate giornalistiche mainstream.



Molte fintech per crearsi un vero e proprio vantaggio competitivo rispetto all’offerta di prodotti e servizi bancari tradizionali hanno iniziato ad utilizzare l’intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale è una branca dell’informatica che ha come obiettivo la creazione di macchine ‘intelligenti’ che sono in grado di apprendere dal passato e dalle loro esperienze.  È un argomento molto ampio e che ha due sottocategorie degne di nota: apprendimento automatico (machine learning) e apprendimento profondo (deep learning).

Il Machine Learning consente alla tecnologia di migliorare le attività, ad esempio la previsione, in base all’esperienza (ad esempio, l’analisi dei dati storici). Anziché programmare un software per eseguire una determinata attività, si programma il software per fare in modo che sia in grado di analizzare un grande volume di dati e di algoritmi che danno ai computer, come descrisse Arthur Samuel uno dei pionieri del machine learning nel 1959, “la possibilità di apprendere senza essere programmati esplicitamente per farlo“.

Con Deep Learning ci si riferisce invece all’utilizzo di diversi livelli di reti neurali (algoritmi che imitano il cervello umano) per permettere al computer attraverso un software di “allenarsi” ed eseguire compiti di classificazione di vari dati tra cui immagini, suoni e testo. IBM Watson è sicuramente uno degli esempi più noti.

Molte imprese fintech hanno abbracciato tot court l’intelligenza artificiale e la utilizzano nella gestione dei dati che gli permette di sapere in anticipo per esempio, quando un cliente sta per effettuare un pagamento, quando un cliente sarà in grado di pagare in anticipo una parte del proprio mutuo, di che tipo di assicurazione ha bisogno o  di che tipo di finanziamento avrà bisogno e per quale obiettivo finanziario che si è posto.

Due esempi di imprese fintech che utilizzano l’intelligenza artificiale sono CollectAi e Appzen.

La prima ha sviluppato un software che utilizza un algoritmo in grado di apprendere e analizzare in modo automatico le informazioni precedenti sui casi di successo nella raccolta dei crediti e consiglia, l’impresa che lo utilizza, quali sono le migliori modalità per approcciare la riscossione di crediti nel futuro. In questo modo permette all’impresa di migliorare il suo capitale circolante netto.

La seconda permette di risparmiare ore di lavoro registrando le spese dei propri dipendenti perché automatizza il processo. Inoltre, con il supporto dell’Intelligenza Artificiale ha creato un sistema che è in grado di tener traccia delle spese di tutti i dipendenti, produce un report in tempo reale e segnala le spese sospette o che non rispondo alla policy aziendale.

Il futuro è già qui, bisogna solo avere gli occhi e la mente libera per vederlo.

Per approfondimenti le fonti citate:

Bower, J. L., Christensen, C.M. (1995) Disruptive Technologies: Catching the Wave. Harvard Business Review Press.

Christensen, C.M. (1997). The innovator’s dilemma: when new technologies cause great firms to fail. Harvard Business Review, Jan-Feb 1995.



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