Il settore dei servizi finanziari continua ad evolversi, poiché l’innovazione e in particolare la crescita dell’Intelligenza Artificiale spingono le aziende ad adattarsi ai tempi.
Per decenni il settore dei servizi finanziari globali è rimasto bloccato nei suoi modi, non volendo adattarsi o cambiare i suoi processi diventando di conseguenza sempre più inefficiente. Tuttavia, l’avvento dell’Informatica e dell’Intelligenza Artificiale (AI) nei primi anni ’80 scatenò una reazione a catena nel settore che portò al significativo scossone che stiamo ancora osservando oggi.
Con grandi insiemi di dati e vasti e complessi mercati globali, l’industria dei servizi finanziari è pronta per l’innovazione, in particolare l’adozione dell’IA. Inoltre, una crescente domanda da parte dei consumatori di migliori esperienze, efficienza e trasparenza ha portato a una maggiore necessità di adottare tecnologie emergenti.
1 – Aumentare l’efficienza
Il processo decisionale nel trading tradizionale è storicamente basato esclusivamente sull’intuizione umana e anni di esperienza dei mercati. Tuttavia, era chiaro che il processo poteva essere reso molto più efficiente. In quanto tale, l’automazione era imbrigliata nel settore sotto forma di robot di negoziazione (le cosidette “macchinette”); programmi algoritmici che automatizzano le esecuzioni basandosi su una serie di regole sottostanti.
Basati su regole, in cui vengono analizzati sia i dati di mercato che quelli fondamentali, come le informazioni sui prezzi e sui volumi e le informazioni pubbliche sui beni scambiati, questi robot sono ancora ampiamente utilizzati. Hanno trasformato i mercati, aumentando l’efficienza, consentendo la realizzazione di molti altri scambi in tempi più brevi rispetto a prima.
2 – Tradare le commodities
Gli sforzi per perfezionare ulteriormente questi originali robot di negoziazione e aumentare le efficienze già viste hanno portato l’industria ad investire pesantemente in veri e propri programmi di apprendimento automatico. Sfruttando le conoscenze degli esperti del settore e creando sistemi di trading che consentano all’IA di svolgere un ruolo più importante nel processo, l’industria sta assistendo a uno dei più grandi sconvolgimenti dall’introduzione dei computer.
Uno dei migliori esempi di questo è visto nei trades sulle commodities. Sia che si tratti di energia, cibo o metalli, il trading sulle materie prime è un modo importante per diversificare un portafoglio di titoli tradizionali migliorandone il ritorno sull’investimento. In grado di analizzare grandi quantità di dati, sia ambientali che storici, il trading in materie prime con algoritmi AI coinvolgono un insieme diversificato di strategie di trading che sono sviluppate, implementate e messe a punto per ottimizzare i rendimenti. Variabili nella portata e nella specializzazione, insieme creano un approccio olistico e affidabile che è irraggiungibile per i traders umani.
3 – Democratizzare l’accesso
Per decenni, gli algoritmi di apprendimento automatico, insieme ad altre tecnologie, sono state esclusive dei migliori investment banker e hedge fund. Tuttavia, stiamo iniziando a vedere una democratizzazione della tecnologia AI, che consente ai consumatori di ogni giorno di sfruttare questa potente tecnologia per se stessi. L’aumento dei progetti open source ha reso questi programmi software disponibili alle masse.
Prendiamo il commercio in commodities come scritto precedentemente. Era solito che l’investitore medio raramente scegliesse questo come una forma di investimento in quanto richiede grande esperienza, tempo e denaro. Tuttavia, la democratizzazione dell’IA e gli algoritmi di apprendimento automatico stanno aprendo le porte anche a coloro che in precedenza non erano in grado di farlo.
4 – Aprire il trading delle criptovalute
Gli algoritmi basati su AI hanno anche permesso il successo del trading in mercati nascenti e inefficienti come la criptovaluta. Significativamente meno prevedibile rispetto ai mercati tradizionali, il mercato delle criptovalute non ha un valore definito e, come tale, è soggetto a oscillazioni volatili, sia in salita che in discesa.
In questo mercato selvaggiamente volatile, l’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale sono la chiave per sbloccare le dinamiche in rapida evoluzione. Mentre gli umani sono vulnerabili alle emozioni ed annebbiano il loro giudizio, gli algoritmi non hanno questo problema e possono lavorare per periodi di tempo quasi continui. Inoltre, gli algoritmi IA sono in grado di identificare i segnali di trading che gli umani non sono in grado di riconoscere, specialmente nei mercati che sono depressi dal pessimismo cieco come spesso accade nella criptovaluta.
5 – Ridurre il rischio di trading
Gli algoritmi basati su AI sono anche in grado di evitare margini e inefficienze ad alto rischio che si verificano inevitabilmente quando gli esseri umani si lasciano influenzare nel trading, specialmente nei mercati euforici. Inoltre, possono rilevare, analizzare e agire su eventuali anomalie del mercato, quando sono in tenera età, per contrastare la manipolazione del mercato; riducendo la possibilità di essere colti alla sprovvista o in errori di investimento.
Lo sfruttamento dell’IA rimuove anche il rischio di errore umano; Le strategie che potrebbero impiegare circa 300 analisti finanziari possono essere eseguite da una IA in 48 ore. Sostituendo l’istinto con i fatti, l’intelligenza artificiale, basata sui dati, fa sì che l’intero processo di negoziazione viene ottimizzato nei mercati nascenti e volatili.
Indubbiamente, l’AI continuerà a portare miglioramenti significativi all’industria dei servizi finanziari nei prossimi anni. Man mano che gli algoritmi di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale diventeranno ancora più sofisticati, permeeranno in più aree del settore, portando l’opportunità di investimento alle masse.
Tratto da: world finance – Author: Stefan Tittel