L’intelligenza artificiale è una tecnologia dalle mille sfaccettature, potrebbe risultare un argomento fantascientifico ma attraverso l’eye-tracking è possibile risalire a ciò che cattura l’attenzione di un utente:attraverso ricerche condotte nel campo delle Neuroscienze, attraverso tecniche di rappresentazione cerebrali (brain imaging) e dei processi neurali (ad esempio, Risonanza magnetica funzionale, tracciamento dello sguardo detto eye-tracking) è possibile misurare le reazioni psico fisiologiche dell’organismo umano agli stimoli sensoriali esterni.
Ad esempio attraverso l’eye-tracking – che rileva la relazione tra il colore che attiva processi neurali che coinvolgono l’immaginario individuale e l’attenzione visiva di un acquirente potenziale – ha evidenziato che il colore blu nei prospetti informativi dei prodotti finanziari fa aumentare il grado di attrattività percepita, soprattutto di quelli con classe di rischio-rendimento elevata. Il rosso evoca, invece, una maggiore rischiosità.
Ma qual è l’immagine del mondo della finanza che ne hanno i clienti?
E’ una sala piena di fervore umano che gestisce tutte le operazioni, o un insieme di software complessi che gestiscono automaticamente la compravendita dei titoli?
La realtà è ben diversa dalle immagini cinematografiche, oggi, oltre il 70% delle operazioni finanziarie è robotizzato.
Siamo nell’epoca dell’Intelligenza Artificiale, sarebbe impensabile non applicarla al settore che gestisce la maggior parte dei dati in circolazione.
Il mondo della finanza è uno dei settori all’interno dei quali è possibile osservare la perfetta integrazione uomo-macchina, la mente umana studia la strategia migliore da applicare sul mercato dei titoli e il software accuratamente programmato la realizza.
Ma come?
Attraverso l’uso di tecniche e algoritmi di machine learning e AI e al potenziamento della componente hardware, è possibile attingere al valore dei dati. La corretta analisi di tali dati permette di sviluppare dei modelli di rischio più accurati, una gestione ottimale del portafoglio, sviluppare sistemi di trading algoritmico, rilevamento immediato di frodi o comportamenti ambigui ma anche la classica sottoscrizione di prestiti e assicurazioni.
Nonostante gli evidenti punti a favore, vi è difficoltà comunicativa, il settore finanziario si basa sul criterio della fiducia, come è possibile fare percepire l’affidabilità di un sistema che per sua natura si basa sullo storage dei dati raccolti?
Questa è la sfida che dovrà affrontare il sistema finanziario.
Vediamo alcune delle applicazioni dell’AI nel campo finanziario e più nello specifico nella finanza comportamentale:
La finanza associata all’intelligenza artificiale richiama quasi istintivamente il concetto di “predizione”, infatti una delle sue applicazioni riguarda l’analisi dei dati degli utenti alla ricerca di logiche comportamentali.
E’ possibile studiare il comportamento di una persone, individuando i pattern comportamentali alla base delle sue scelte, la tendenza al rischio ed altre caratteristiche. In questo modo è possibile profilare l’utente in modo da poter successivamente avanzare proposte personalizzate e dedicate.
Utilizzando questa tecnologia è possibile sviluppare modelli predittivi che godono di maggiore flessibilità, un modello matematico non ha generalmente queste capacità adattative richieste dal mercato odierno, ma con il supporto e l’affiancamento dell’AI è possibile elaborare informazioni complesse in poco tempo così da poter prendere decisioni giuste in modo rapido.
L’ausilio degli algoritmi aiuta nel mondo finanziario a non prendere decisioni “di pancia” dettate dalle emozioni umane, scegliendo per il nostro meglio filtrando quelli che potrebbero rivelarsi comportamenti controproducenti.
