Innovazione tecnologica e mondo della finanza si trovano in un abbraccio sempre più stretto da anni, ma l’accelerazione decisiva può essere data dalle Intelligenze Artificiali. Già da tempo i big di Wall Street utilizzano potenti algoritmi per migliorare l’efficienza dei propri esperti e la precisione delle analisi predittive, ora però le aziende Fintech lavorano per offrire ai guru finanziari soluzioni legate alle Intelligenze Artificiali.
L’obiettivo è sempre lo stesso: guadagnare soldi più in fretta e rischiare di meno. Per farlo, serve integrare software di analisi dei big data, algoritmi di machine learning e particolari modelli specializzati. A giugno il Preside della Facoltà di Artificial Intelligence and Robotics della Singularity University, Neil Jacobstein, ha presentato durante l’Exponential Finance Summit cinque esempi di aziende che sono riuscite a sviluppare proposte in questo senso. Scopriamo quali sono.
Gli investimenti di Numerai
Il sistema di Numerai raggruppa centinaia di migliaia di modelli finanziari e previsioni di singoli analisti per costruire il proprio modello, che tiene conto di tutte le informazioni presenti negli algoritmi degli altri membri di questa community. Si può considerare come un hedge fund costruito grazie alla conoscenza condivisa, una sorta di crowdsourcing nel network degli hedge fund classici. Un’idea apprezzata da First Round Capital e Union Square Ventures, che hanno deciso di investire somme interessanti.
Come AlphaSense vede le Ricerche di Mercato
Nel 2010 AlphaSense ha messo sul mercato il proprio motore di ricerca
per analisti finanziari, che possono chiedere qualunque cosa per le
proprie ricerche nel campo dell’alta finanza. Grazie all’intelligenza
artificiale, al sistema di ricerca linguistica avanzata e agli algoritmi
che processano i linguaggi, l’accuratezza e la rapidità di AlphaSense
sono decisamente superiori rispetto a Google o agli altri motori di
ricerca generici.
I Predictive Analytics proposti da Opera
Con Opera le compagnie possono utilizzare i big data che già hanno in
casa per sviluppare analisi predittive. Per individuare quelli che
chiamano “segnali”, cioè le informazioni riutilizzabili contenute nei
dati aziendali, Opera utilizza un sistema di riconoscimento creato ad
hoc in modo che i ricercatori possano comprendere e anticipare le future
condizioni di mercato per agire rapidamente anche nel campo degli
investimenti.
I report sulle spese rivisitati da AppZen
Una proposta, quella di AppZen, che permette alle aziende di risparmiare
molte ore di lavoro per registrare i processi di spesa dei propri
dipendenti. Con il supporto dell’Intelligenza Artificiale il sistema
traccia le spese di tutti i dipendenti ed elabora un report in tempo
reale. AppZen inoltre permette di “flaggare” le spese sospette.
CollectAI e il business della riscossione
Questo software basato sulla tecnologia cloud utilizza un algoritmo di
autoapprendimento per raccogliere le informazioni sui precedenti casi di
successo e applica queste evidenze per decidere come approcciare le
nuove modalità di riscossione. In pratica, impara dai diversi casi del
passato e continua a migliorarsi da solo.