L'intelligenza artificiale nella finanza: Tre passi verso la trasformazione digitale

Oliver Christie è consulente di intelligenza artificiale, futurista e relatore. Ha vinto il premio Moonshot di Google, il premio Watson di IBM ed è stato inserito nella classifica di CBR 10 influencer che guidano l'intelligenza artificiale nelle aziende. La grande promessa dell'IA è che con i dati giusti è possibile migliorare ogni singola attività, aumentare i ricavi e ridurre i costi. La sfida è da dove iniziare con questa tecnologia, cosa pensare e cosa costruire. In un ambiente commerciale, ci sono tre approcci principali da considerare quando si pensa di applicare l'IA.

1: Utilizzare l'IA per risolvere i problemi aziendali

Il primo consiste nell'utilizzare l'IA per affrontare un problema, una questione o un errore aziendale esistente. Questa serie di problemi comprende, ma non solo, la sicurezza informatica, le frodi, la catena di fornitura, la conformità legale e normativa. Include anche gli errori umani di base, in tutti i numerosi e variegati modi in cui si verificano. In ogni settore esistono soluzioni efficaci che utilizzano l 'intelligenza artificiale per affrontare meglio questi problemi complessi. Poiché la maggior parte di queste situazioni può essere chiaramente definita, l'ostacolo principale consiste nel trovare un buon adattamento tecnologico e commerciale per qualsiasi soluzione. Il miglioramento della sicurezza, la riduzione delle frodi, il miglioramento della catena di approvvigionamento e la riduzione degli errori umani hanno tutti un impatto sui profitti di qualsiasi azienda. Tuttavia, l'impatto misurato sarà molto più che un semplice valore in dollari. Anche altre aree aziendali saranno migliorate grazie a una migliore intelligenza o intuizione (guidata dalle macchine). Risolvere i problemi esistenti (utilizzando l'IA) è spesso il miglior punto di partenza per la maggior parte delle aziende, poiché il ritorno è rapido, l'interruzione è minima e ci sono buone soluzioni esistenti. [bctt tweet="Risolvere i problemi esistenti utilizzando l'IA è spesso il miglior punto di partenza per la maggior parte delle aziende, poiché il ritorno è rapido, l'interruzione è minima e ci sono buone soluzioni esistenti. - @OliverChristie" username="prophix"]

2: Utilizzare l'IA per ottimizzare i processi

Il secondo approccio consiste nell'utilizzare l'IA per ottimizzare i processi aziendali esistenti. Qualsiasi funzione all'interno di un'azienda può essere più veloce, più economica o più efficiente utilizzando il giusto approccio. Questa è la maggior parte dell'IA di cui si parla attualmente per le applicazioni aziendali. Sapere da dove iniziare, quale "strumento" di IA utilizzare e quali dati sono preziosi sono tutte decisioni non banali. Qualsiasi approccio deve comprendere la conoscenza del funzionamento dell'IA, insieme a un'idea del valore delle informazioni contenute nei dati e, allo stesso tempo, la comprensione delle domande da porre al processo aziendale. È qui che conta un team forte e che le conoscenze tecniche devono essere bilanciate con quelle aziendali. L'obiettivo dell'ottimizzazione è produrre la versione più raffinata (o alfa) dell'azienda. Sebbene il lavoro possa essere impegnativo, il risultato finale avrà un grande impatto sui profitti. Le aziende che adottano l'IA per tempo avranno un vantaggio sleale sulla concorrenza. Recuperare in seguito diventerà sempre più difficile, man mano che gli apprendimenti aziendali (derivanti dall'utilizzo della tecnologia) verranno applicati e il pensiero aziendale si evolverà. [bctt tweet="Le aziende che adottano l'IA in anticipo avranno un vantaggio sleale sulla concorrenza. - @OliverChristie" username="prophix"]

3. Utilizzare l'IA per creare nuovi modelli di business

Il terzo approccio è quello di guardare al futuro e alla creazione di un modello aziendale incentrato sull'IA: Un'azienda in cui i dati vengono utilizzati per ogni decisione nel modo più intelligente possibile. L'IA che si sta costruendo oggi è diversa da quella del passato; sapere cosa è possibile fare ora e presto è fondamentale per qualsiasi strategia. È inoltre necessario un punto di partenza pulito (per qualsiasi modello incentrato sull'IA), senza software e hardware legacy e, soprattutto, senza pensiero legacy. I vecchi modi di fare business saranno sempre più messi in discussione dalla prossima ondata di IA. Sebbene la comprensione dell'IA sia importante, è altrettanto importante porsi la giusta domanda sulla tecnologia in un contesto più ampio. Che cosa è possibile? Come può essere il prodotto o il servizio del futuro? Cosa conta nella società di domani? Il modo e il motivo per cui un prodotto viene realizzato sarà diverso. Sarà personale, personalizzato per migliorare in situazioni ristrette e più reattivo. Anche il funzionamento del servizio e il valore creato saranno diversi. L'intelligenza o l'intuizione sostituiranno il volume o la soluzione unica. Anche il risultato finale sarà molto diverso. L'economia dell'informazione, le criptovalute decentralizzate e la sharing economy sono tutti buoni esempi di pensiero dirompente, in cui l'approccio tradizionale è stato messo in discussione. Le persone e le aziende che sapranno guardare al futuro in questo modo costruiranno le prossime grandi imprese. Un mondo incentrato sull'intelligenza artificiale è alle porte, l'unica domanda è: voi resterete indietro? Per ulteriori approfondimenti da parte di esperti di AI e finanza, consultate la nostra guida interattiva su L'intelligenza artificiale nella finanza.