Glossario: IA per il settore Finance: 13 termini da conoscere

Il settore Finance sta cambiando a un ritmo forsennato. Oggi si fa un gran parlare di intelligenza artificiale (IA): c’è chi ne è entusiasta, chi non nasconde un certo panico e chi reagisce come di fronte a un audit a sorpresa.

Questo glossario riassume i concetti chiave per orientarsi nel mondo selvaggio, meraviglioso e talvolta bizzarro dell'intelligenza artificiale applicata al settore Finance. Un mondo in cui gli algoritmi incontrano la contabilità e l'apprendimento automatico si mescola alla chiusura di fine mese.

Dopotutto, per comprendere l'IA finanziaria non dovrebbe servire un dottorato... o un foglio di calcolo con 12 schede.

Vuoi fare bella figura alla prossima riunione dirigenziale? Ecco, in ordine alfabetico, i 13 termini più importanti dell'IA per il settore Finance.

1. IA agentica

Definizione: sistemi di IA in grado di pianificare, decidere e intraprendere autonomamente azioni in più fasi per raggiungere un obiettivo, spesso ricorrendo a specifici strumenti e coordinando i flussi di lavoro. I sistemi di IA agentica combinano il ragionamento con la capacità di richiamare API, avviare processi e monitorare i risultati nel rispetto di linee guida prestabilite. La supervisione umana e i vincoli normativi garantiscono che le azioni siano in linea con gli obiettivi aziendali e di conformità.

Applicazione Finance: nella gestione delle prestazioni aziendali, un “agente” IA potrebbe eseguire automaticamente previsioni o riconciliazioni.

Esempio di frase: “La nostra IA agentica ha appena eseguito una previsione, riconciliato i libri contabili e programmato una riunione, il tutto mentre noi discutevamo di cosa ordinare a pranzo”.

2. Governance dell’IA

Definizione: le policy, i controlli e i quadri normativi che garantiscono un utilizzo dell'IA responsabile, etico e conforme alle normative.

Applicazione Finance: la governance dell'IA garantisce che i sistemi di IA funzionino in modo trasparente, etico e conforme alle normative finanziarie, proteggendo gli stakeholder da rischi quali pregiudizi, usi impropri e violazioni normative.

Esempio di frase: “La governance dell'IA è il motivo per cui il nostro chatbot non consiglia più investimenti in criptovalute dopo mezzanotte”.

3. Intelligenza artificiale

Definizione: la scienza che studia la creazione di sistemi in grado di svolgere compiti che richiedono un'intelligenza simile a quella umana, come l'apprendimento, il ragionamento o la risoluzione di problemi.

Applicazione Finance: l'IA migliora il processo decisionale analizzando vasti set di dati per individuare modelli, prevedere le tendenze di mercato e automatizzare compiti complessi come l'individuazione delle frodi e la gestione dei rischi. Questa analisi porta a un incremento nell’efficienza, nell’accuratezza e nell’agilità strategica nelle operazioni finanziarie.

Esempio di frase: “L’IA ci ha segnalato un'anomalia di mercato in meno tempo di quanto ne occorre a Bob per dire ‘Compra a poco, vendi a tanto’ - e Bob parla veloce”.

4. IA spiegabile (XAI)

Definizione: garantisce che i risultati dell'intelligenza artificiale siano trasparenti e interpretabili.

Applicazione Finance: la XAI assicura ai team Finance la fiducia nelle previsioni e nelle raccomandazioni.

Esempio di frase: “Grazie alla XAI, il nostro team Finance è finalmente in grado di capire perché il modello ha raccomandato di riallocare il budget, e non è solo questione di ‘fidarsi dell'algoritmo’. Abbiamo potuto contare su una logica effettiva da presentare in riunione”.

5. IA generativa

Definizione: un nuovo ramo dell'IA in grado di creare nuovi contenuti (testi, immagini, scenari) attraverso l'apprendimento anziché la semplice analisi.

Applicazione Finance: l'IA generativa supporta la reportistica narrativa, la pianificazione di scenari e l'interazione conversazionale con i dati.

Esempio di frase: “L'IA generativa ha stilato il nostro riepilogo finanziario, ha aggiunto alcune opzioni sugli scenari e ha persino suggerito un titolo che non suonasse come un modulo per la dichiarazione dei redditi”.

6. Machine Learning (ML, apprendimento automatico)

Definizione: un sottoinsieme dell'IA in cui, senza essere esplicitamente programmati, gli algoritmi apprendono modelli dai dati per formulare previsioni o prendere decisioni.

Applicazione Finance: l'apprendimento automatico consente ai sistemi di rilevare automaticamente modelli in vasti set di dati, come cronologie delle transazioni o movimenti di mercato. I sistemi possono quindi effettuare previsioni accurate, ottimizzare le strategie di investimento e identificare anomalie, come ad esempio le frodi, senza intervento manuale.

Esempio di frase: “L'apprendimento automatico ha imparato così bene le nostre abitudini di spesa che ora è in grado di prevedere anche quando andremo nel panico e taglieremo i budget”.

7. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Definizione: un’intelligenza artificiale che consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Combina la linguistica computazionale con l'apprendimento automatico per analizzare dati testuali e vocali. La NLP alimenta applicazioni come chatbot, strumenti di traduzione, analisi del sentiment e assistenti vocali. Il suo obiettivo è colmare la distanza tra la comunicazione umana e la comprensione dei computer.

Applicazione Finance: la NLP consente ai sistemi di interpretare e rispondere al linguaggio umano, semplificando attività come la rendicontazione finanziaria, le previsioni e l'analisi dei dati. In OneStream, la NLP consente agli utenti di interrogare i sistemi o creare report narrativi utilizzando un linguaggio semplice, riducendo la dipendenza da interfacce tecniche. Ciò consente ai team Finance di interagire con i dati in modo più intuitivo, accelerando il processo decisionale e migliorando l'accessibilità. La NLP supporta anche l'automazione di attività di routine, come l'estrazione di informazioni dai documenti finanziari o la sintesi delle metriche di performance.

Esempio di frase: “Con la NLP, il nostro team Finance può chiedere al sistema ‘Cosa è successo nell'ultimo trimestre?’ e ottenere effettivamente una risposta che non richiede la decodifica di tabelle pivot”.

8. Reti neurali

Definizione: sistemi informatici ispirati al cervello umano che alimentano l'intelligenza artificiale moderna, compresi i modelli di deep learning e di intelligenza artificiale generativa.

Applicazione Finance: le reti neurali sono alla base di modelli avanzati di IA in grado di analizzare relazioni complesse e non lineari nei dati finanziari, consentendo previsioni più accurate, rilevamento delle frodi e servizi Finance personalizzati.

Esempio di frase: “La nostra rete neurale ha analizzato cinque anni di report trimestrali, ha individuato una tendenza nascosta nei ricavi e ci ha gentilmente suggerito di ripensare la nostra strategia di budgeting dettata dall'istinto”.

9. Analisi predittiva

Definizione: si riferisce all'uso di tecniche statistiche e algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati storici e prevedere i risultati futuri. Identifica modelli e tendenze per formulare previsioni informate su comportamenti, rischi o opportunità. In contesti aziendali, l'analisi predittiva supporta il processo decisionale anticipando le esigenze dei clienti, i risultati finanziari o le sfide operative.

Applicazione Finance: aiuta le organizzazioni ad anticipare le tendenze, ottimizzare il budget e prendere decisioni proattive. I risultati forniti possono includere ricavi, spese e rischi, consentendo ai team Finance di pianificare in modo più strategico e contenere potenziali problemi. Questa funzionalità è particolarmente preziosa per la modellazione di scenari, la pianificazione degli investimenti e la previsione delle prestazioni.

Esempio di frase: “Grazie all'analisi predittiva, sapevamo, prima ancora che il caffè fosse pronto, che nel quarto trimestre i nostri ricavi sarebbero aumentati vertiginosamente”.

10. IA quantitativa

Definizione: chiamata talvolta intelligenza artificiale tradizionale o ML, l'intelligenza artificiale quantitativa si basa su dati numerici strutturati e tecniche statistiche per analizzare modelli, prevedere risultati e ottimizzare i processi.

Applicazione Finance: l’IA quantitativa consente l'analisi predittiva, il rilevamento delle anomalie e le previsioni basate su fattori, aiutando i team Finance a prendere decisioni più rapide e sicure sulla base di prove oggettive. Ciò porta a una maggiore precisione, a una riduzione dei rischi e a una pianificazione finanziaria più efficiente.

Esempio di frase: “L'IA quantitativa ha appena esaminato 10.000 fogli di calcolo e ha elaborato una previsione migliore, come non ne abbiamo mai avute”.

11. Dati strutturati

Definizione: informazioni organizzate in un formato chiaro e predefinito, come numeri in fogli di calcolo, bilanci o registrazioni transazionali. I dati strutturati sono il fulcro dell'IA quantitativa in quanto possono essere facilmente analizzati per individuare modelli, previsioni e metriche di prestazione.

Applicazione Finance: i dati strutturati consentono un'analisi precisa dei bilanci, delle registrazioni transazionali e delle metriche di prestazione, il che permette previsioni accurate, valutazioni dei rischi e monitoraggio della conformità. Grazie alla loro intrinseca chiarezza e coerenza, i dati strutturati sono ideali per alimentare modelli di IA quantitativa che portano a decisioni finanziarie più intelligenti.

Esempio di frase: “I dati strutturati sono il sogno di ogni team Finance: righe ordinate, colonne pulite e nessuna sorpresa... l’esatto contrario dell’audit dell'anno scorso”.

12. Dati sintetici

Definizione: dati creati artificialmente che imitano i dati reali e servono all'addestramento dei modelli di IA quando i dati disponibili sono limitati o sono dati sensibili.

Applicazione Finance: i dati sintetici consentono di addestrare i modelli di IA su set di dati realistici e privi di rischi quando i dati finanziari effettivi sono sensibili, scarsi o soggetti a restrizioni. Questa funzionalità supporta l'innovazione preservando la privacy e la conformità, consentendo uno sviluppo solido dei modelli senza compromettere la sicurezza o la riservatezza.

Esempio di frase: “Abbiamo addestrato il nostro modello usando dati sintetici, per cui è abbastanza intelligente da rilevare le frodi, ma, per fortuna, non abbastanza da chiedere un aumento”.

13. Dati non strutturati

Definizione: informazioni che non seguono un formato fisso, come i testi delle e-mail, i commenti degli analisti, i contratti, le presentazioni o persino i file audio e video. L'IA generativa è progettata per comprendere e lavorare con dati non strutturati, trasformandoli in insight o nuovi contenuti narrativi.

Applicazione Finance: i dati non strutturati contengono contesti e insight preziosi, come sentiment, intenzioni e segnali di rischio, nascosti in fonti quali commenti degli analisti, contratti e comunicazioni. L'IA generativa è in grado di interpretare e trasformare questi dati in informazioni utili in termini pratici, migliorando il processo decisionale e la pianificazione strategica.

Esempio di frase: “I dati non strutturati sono lo specchio della realtà: e-mail, sfoghi degli analisti e quel promemoria vocale intitolato ‘Niente panico’”.

Conclusione

L'intelligenza artificiale per il settore Finance non si riduce a robot che sostituiscono i fogli di calcolo (anche se, non sarebbe bellissimo durante la chiusura?). L'intelligenza artificiale per il settore Finance ti consente anche di...

• Prendere decisioni più intelligenti
• Individuare i rischi prima che finiscano sulle prime pagine dei giornali
• Dedicare meno tempo alla gestione dei dati e più tempo alla guida dei tuoi team

Detto ciò, questo glossario ti sarà utile ogni volta che avrai bisogno di un ripasso. Aggiungilo ai preferiti, condividilo e non aver paura di sfoggiare qualche nuovo termine nella tua prossima e-mail. (Se riesci a usare “dati sintetici” in una frase che non riguarda la fantascienza, guadagnerai un sacco di punti).

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