{"id":3637,"date":"2023-08-09T08:29:27","date_gmt":"2023-08-09T08:29:27","guid":{"rendered":"http:\/\/the-codest.localhost\/blog\/the-age-of-ml-driven-financial-solutions-a-new-era-in-fintech\/"},"modified":"2024-08-09T11:21:45","modified_gmt":"2024-08-09T11:21:45","slug":"lera-delle-soluzioni-finanziarie-guidate-dai-ml-una-nuova-era-nel-fintech","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thecodest.co\/it\/blog\/the-age-of-ml-driven-financial-solutions-a-new-era-in-fintech\/","title":{"rendered":"L'era delle soluzioni finanziarie basate sul ML: Una nuova era nel settore Fintech"},"content":{"rendered":"

Nella mia recente conversazione sulla fusione di intelligenza artificiale <\/strong> (AI<\/a>) e apprendimento automatico<\/a> <\/strong> nel finanza<\/a> Ho avuto il privilegio di guidare il dialogo con domande mirate. A guidare la nostra immersione profonda \u00e8 stato Sebastian Niehaus, uno dei maggiori esperti del settore. Ingegnere Machine Learning <\/strong> specializzato in Finance quantitativo e il CTO<\/a> a Tecnologie SEKASA <\/a>. La vasta esperienza di Sebastian ha fornito spunti illuminanti sulla crescente simbiosi di AI e fintech<\/a> <\/strong>.<\/p>\n

Durante la nostra chiacchierata CTO, Sebastian e io abbiamo approfondito il mondo dell'intelligenza artificiale e della finanza. Nonostante i chilometri di distanza, la conversazione \u00e8 fluita senza sforzo! <\/p>\n

\"incontrarsi<em>schermo<\/em>two_people"noi<\/a> Perch\u00e9 una societ\u00e0 finanziaria dovrebbe considerare l'integrazione dell'IA nella sua attivit\u00e0 quotidiana?<\/b><\/p>\n

Sebastiano<\/b>: Semplicemente, consente l'analisi di grandi quantit\u00e0 di dati. dati<\/a> che non possono essere analizzati in altro modo, creando cos\u00ec una significativa mercato<\/a> vantaggi.<\/p>\n

Finance si occupa di analisi ed elaborazione dei dati. Sia che si tratti di fornitori di pagamenti, sia che si tratti di societ\u00e0 di investimento, banche<\/a> o market maker. Ogni operatore di mercato, per quanto piccolo, effettua analisi con i dati esistenti, magari non con algoritmi fantasiosi ma con altre forme di analisi.<\/p>\n

Il problema dei dati, tuttavia, \u00e8 che i punti di dati indipendenti sono solitamente inutili, e diventano interessanti solo quando si aggiunge un contesto. Questo contesto pu\u00f2 essere aggiunto confrontando i dati del caso corrente con casi simili o aggiungendo altri dati correlati e non. Si pu\u00f2 trattare, ad esempio, dell'integrazione di altri mercati o di dati ambientali nelle decisioni di investimento o di una gamma pi\u00f9 ampia di transazioni nel rilevamento delle frodi. <\/p>\n

Jakub: Da questo punto di vista, cosa sono l'IA e l'apprendimento automatico in generale? <\/b><\/p>\n

Sebastiano<\/b>: L'intelligenza artificiale (AI) \u00e8 lo sviluppo di sistemi informatici in grado di svolgere compiti che normalmente richiedono l'intelligenza umana, come l'apprendimento, il ragionamento, la risoluzione di problemi e il processo decisionale. <\/p>\n

Machine Learning<\/strong> \u00e8 un sottoinsieme dell'IA che si concentra sull'addestramento di algoritmi per apprendere modelli e fare previsioni da dati retrospettivi per svolgere un compito specifico. In questo modo, scopre modelli e meccanismi per automatizzare i compiti o generare nuova conoscenza su di essi. <\/p>\n

I metodi di intelligenza artificiale o di apprendimento automatico sono diventati molto popolari negli ultimi anni perch\u00e9 sono in grado di elaborare una grande quantit\u00e0 di dati diversi. Si tratta di una grande differenza rispetto ai classici modelli statistici che utilizziamo in finanza dagli anni '80. <\/p>\n

Jakub: \u00c8 un'intuizione interessante! Quindi, quali sono i vantaggi dell'apprendimento automatico per Aziende FinTech<\/a>?<\/b><\/p>\n

Sebastian:<\/b> In una frase: Stanno sfruttando tutto il loro potenziale! <\/p>\n

I FinTech sono produttori di dati puri e devono gestire grandi quantit\u00e0 di dati finanziari e alternativi. Da questi dati possono scoprire nuovi potenziali di business, proteggere i processi attuali, rendere le loro decisioni pi\u00f9 trasparenti e migliorarne la qualit\u00e0. <\/p>\n

Anche se i processi, o soprattutto i processi decisionali, sono chiaramente definiti e ben funzionanti, spesso ha senso aggiungere algoritmi di machine learning per fornire una seconda visione e ridurre l'errore soggettivo dell'uomo. Questo potrebbe, ad esempio, impedire alle societ\u00e0 di investimento di effettuare investimenti FOMO.<\/p>\n

Jakub: Qual \u00e8 la motivazione e il business case per l'integrazione dell'IA?<\/b><\/p>\n

Sebastiano<\/b>: Spesso si tratta di garantire vantaggi competitivi, di ottimizzare i processi o semplicemente di rispondere a domande specifiche. A ci\u00f2 si aggiungono argomenti come la redditivit\u00e0 futura, che rappresenta un problema per le societ\u00e0 finanziarie molto affermate, ad esempio. Spesso queste aziende non sanno nemmeno quale potenziale si nasconda nei loro dati e si presentano con una semplice richiesta: \"Vorremmo provare cosa si pu\u00f2 migliorare con l'Machine Learning nella nostra azienda\".<\/p>\n

Permettetemi di rendere la risposta pi\u00f9 tangibile con alcuni esempi: <\/p>\n