Le 10 migliori applicazioni del machine learning nel Finance

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Le 10 migliori applicazioni del machine learning nel Finance

Le applicazioni di machine learning nel Finance portano benefici in tutte le aree grazie alla capacità di digerire grandi quantità di dati e apprendere

05 Feb 2020

di Redazione

Sono molteplici i benefici che derivano dall’adozione del machine learning nel Finance grazie alla capacità delle applicazioni basate su questa tecnologia di rilevare errori, migliorare l’efficienza, ottimizzare i processi decisionali e migliorare l’esperienza del cliente, con vantaggi sia sul front-end sia sul back-end.

Di seguito elenchiamo le 10 migliori applicazioni machine learning (ML) nel Finance.

  • Machine learning nel Finance, robo-advisor per la gestione del portafoglio

Il termine robo-advisor è relativamente recente ma in parte fuorviante, visto che non sono coinvolti robot. Il loro ruolo è fornire servizi per costituire e gestire in modo automatico il portafoglio investimenti di un cliente, sulla base della sua soglia di tolleranza al rischio, grazie ad algoritmi e statistiche.

  • Machine learning nel Finance per il trading algoritmico

Sofisticati sistemi di AI e ML riescono a rendere estremamente rapide le decisioni di trading. Si parla di “high-frequency trading” (HFT) quando si realizzano milioni di compravendite al giorno dove il ML gioca un ruolo sempre più importante nel calibrare in tempo reale le decisioni.

  • Machine learning nel Finance per la sottoscrizione di mutui o assicurazioni

Gli algoritmi ML possono essere addestrati con milioni di esempi di dati dei consumatori e di esiti di prestiti o di assicurazioni (fallimenti, restituzioni dei prestiti, incidenti di auto…). Grazie a questi dati, si possono individuare trend sottostanti, per prevedere, attraverso opportuni algoritmi, come si potranno comportare i sottoscrittori in futuro e stabilire se hanno i requisiti per accedere a un prestito o un’assicurazione.

  • Machine learning nel Finance per l’individuazione di frodi

A differenza dei precedenti sistemi di rilevamento delle frodi finanziarie che dipendevano fortemente da regole complesse e consolidate, il rilevamento delle frodi basato su ML non si limita a seguire una check list dei fattori di rischio, ma impara attivamente e calibra le nuove minacce, potenziali o reali. Gli algoritmi ML, confrontando ogni transazione con i dati storici sul comportamento del cliente, sono in grado di valutare la probabilità che una transazione sia fraudolenta.

  • Machine learning nel Finance per la gestione del rischio

Gli istituti finanziari che dipendono, per il successo delle loro attività, da accurate previsioni di mercato utilizzano sempre più sistemi ML per individuare le tendenze e prevedere meglio i rischi, a partire dall’analisi dei dati attuali.

  • Machine learning nel Finance per migliorare il customer service grazie ai chatbots

Il ML ha dato nuova vita all’interazione uomo-macchina, grazie a solidi motori di elaborazione del linguaggio naturale e alla capacità di apprendere dalle interazioni precedenti. I chatbot, basati su ML, sono in grado di risolvere in modo rapido e preciso le richieste dei clienti, adattarsi ad ognuno di loro e ai cambiamenti nel loro comportamento.

  • Machine learning nel Finance per prevenire il riciclaggi

Un rapporto ONU stima che la quantità di denaro riciclato a livello mondiale in un anno sia fra gli 800 e i 2mila miliardi di dollari (2%-5% del PIL globale), che candiderebbe il riciclaggio, se fosse una nazione, a diventare la quinta economia al mondo. Il ML fornisce strumenti utili a individuare segni di riciclaggio di denaro, basandosi sull’analisi di dati interni, dati pubblici e transazioni estratte dalla rete estesa del cliente.

  • Machine learning nel Finance per la sicurezza di dati e reti

Per il mondo finanziario e bancario, per il quale la sicurezza degli utenti è particolarmente delicata e sempre più lo sarà, diventa particolarmente preziosa la capacità fornita dal ML di identificare eventi sospetti, sulla base dell’analisi intelligente dei comportamenti, combinata con la capacità dei big data.

  • Machine learning nel Finance per l’analisi del sentiment

L’esame di enormi quantità di dati non strutturati (social media, pagine Web, articoli, video, foto, file audio, blog e documenti aziendali) è fondamentale per determinare il sentiment del mercato. Gli algoritmi ML consentono non solo di capire di cosa parlano le persone in rete, ma soprattutto cosa intendono con ciò che stanno dicendo.

  • Machine learning nel Finance per l’analisi dei documenti

L’analisi dei documenti è un perfetto esempio dei vantaggi, in ambito finanziario, del ML che ha la capacità di scansionare e analizzare rapidamente documenti legali e di altro tipo, aiutando le banche a soddisfare i problemi di conformità e combattere le frodi.

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Redazione

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