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L'IA nel finance, ecco la soluzione di Teorema

L'IA nel finance, ecco la soluzione di Teorema

Da sempre, Teorema si occupa di risolvere problemi concreti e di massimizzare l’efficienza dei suoi clienti mediante l’impiego di tecnologie innovativeTra tutti i trend ‘maggiori’ che si sono succeduti negli anni, il tema dell’Intelligenza Artificiale nel finance è senza dubbio uno dei più affascinanti e, soprattutto, uno di quelli dal potenziale maggiore.Il motivo è semplice da comprendere: qualsiasi banca, assicurazione, startup fintech o altro soggetto che opera nel mercato finanziario ha quotidianamente a che fare con un’infinità di processi, alcuni dei quali ripetitivi e altri, più strategici, a forte valore aggiunto. La possibilità di integrare l’IA nel financeo meglio nei processi di aziende che operano nel settore finanziario, non si rivolge dunque a un processo o a un servizio specifico, ma può essere integrato in mille attività diverse, che vanno dal risk management ai rapporti con la clientela, dall’automazione delle procedure di back office alla compliance normativa. Tenendo conto i pilastri della massimizzazione dei risultati e della riduzione delle spese, Teorema può dunque sviluppare svariate soluzioni ad hoc sulla base delle esigenze peculiari dei suoi clienti, integrandole nei sistemi informativi esistenti con il minor livello di disruption possibile.  

 

IA nel financerisk management al centro 

Fatta questa doverosa premessa, è chiaro che certi ambiti e processi siano più adatti all’integrazione dell’Intelligenza Artificiale rispetto ad altri. Tra i primi, un’attività core all’interno del mercato finanziario è il risk management. Solo due parole per inquadrare il fenomenoil concetto di rischio fa parte del mondo della finanza e non può essere eliminato, ma di sicuro può essere (anzi, deve) essere gestito. La concessione di un prestito (in una delle sue mille varianti) comporta l’assunzione di un rischio, così come un investimento o la proposta di una polizza assicurativarisk management significa dunque, per l’operatore finanziario, gestire con cura un processo di identificazione, analisi, quantificazione e mitigazione del rischio connesso all’attività, poiché non può esistere un guadagno senza una controparte di incertezza. Per questo motivo, le conseguenze di un imperfetto risk management possono essere disastrose, e il 2008 ce l’ha insegnato.  

Normale, dunque, che la gestione del rischio rappresenti, per le aziende, uno degli ambiti di maggiore interesse e ricerca di soluzioni tecnologiche. Questo, almeno per due motivi: di uno si è detto, ma anche perché l’immensa disponibilità di dati è perfettamente allineata con la capacità di elaborazione e di generazione di insight di valore offerta delle moderne tecnologie di Intelligenza Artificiale.  

 

La versatilità e le caratteristiche dei tool di Teorema 

Ecco perché Teorema offre una piattaforma altamente evoluta di referenziazione rischi dedicata agli operatori del settore finance. Il suo scopo, che prescinde dall’applicazione concreta come abbiamo visto, il rischio connesso alla concessione di un finanziamento non è uguale al rischio legato ai sinistri o a quello territoriale -consiste nella raccolta in tempo reale di dati non strutturati da fonti diverse, dati che possano fornire informazioni utili ai fini della valutazione del rischio concreto. Il tool raccoglie i dati, li struttura in modo tale da permetterne l’analisi e ne offre una visualizzazione oggettiva: sulla base di questa, è poi possibile effettuare una valutazione dell’entità del rischio e prendere decisioni data-driven. Il beneficio evidente è quello dell’attendibilità dei risultati, ma c’è anche un fattore di automazione da prendere in considerazione nonché di rapidità dei processi, aspettfondamentali quando operazioni di questo tipo sono piuttosto comuni (si pensi alla proposta di una polizza vita) e vengono realizzate svariate volte al giorno. La soluzione, che tecnicamente consta di un crawler e di una piattaforma web che analizza e riporta i dati raccolti, fa chiaramente affidamento su algoritmi di Intelligenza Artificiale: è infatti grazie al Machine Learning che si può ottenere un sentiment preciso e, sulla base di questo, prendere decisioni supportate da dati oggettivi 

Oltre all’utilità pratica e ai risultati concreti che può produrre, il bello di una soluzione del genere è anche la sua versatilità: qualsiasi operatore attivo nel campo della finanza si trova a dover gestire i rischi connessi alle sue attività e può sfruttare i dati per minimizzarliTeorema, di sicuro, sa come fare. 

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