I possibili effetti dell’intelligenza artificiale nel risparmio gestito

Roberto Carli - 18/07/2024 17:51:27

In una recente audizione presso il CNEL Assogestioni ha ragionato sui possibili effetti dell’ utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nel settore del risparmio gestito.

Si sottolinea in primo luogo come può aumentare la produttività del settore, migliorando l’efficienza del processo di gestione e di ricerca, l’efficienza dei processi operativi; le funzioni di gestione del rischio; migliorare la relazione con la clientela.

Si rimarca infatti come possa contribuire a elevare l’ efficienza del processo di gestione e di ricerca dal momento che l’Intelligenza Artificiale consente di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale e di identificare tendenze e modelli che potrebbero sfuggire all’analisi umana. Questa abilità può migliorare la precisione delle previsioni di mercato e delle decisioni di investimento.
Inoltre, gli algoritmi di IA possono creare portafogli personalizzati in base alle esigenze e agli obiettivi individuali degli investitori, migliorando il grado di soddisfazione del cliente e i rendimenti potenziali.

Si guarda ancora alla efficienza dei processi operativi dal momento che gli algoritmi di Intelligenza Artificiale possono automatizzare attività di routine o interi flussi di lavoro, consentendo di liberare risorse umane e abbassare i costi operativi ed ancora alla gestione del rischio . Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale possono infatti contribuire a rilevare più efficacemente comportamenti anomali e potenziali frodi, migliorando la sicurezza delle transazioni.

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L’Intelligenza Artificiale può inoltre aiutare a bilanciare i portafogli in modo da ottimizzare il rapporto rischio/rendimento, identificando e mitigando i rischi in modo più accurato.

Per quel che riguarda la relazione con la clientela l’Intelligenza Artificiale può fornire assistenza continua ai clienti attraverso chatbot, rispondendo a domande e gestendo richieste in tempo reale, migliorando l’esperienza del cliente, consentendo di analizzare meglio una varietà di dati relativi ai clienti e di costruire prodotti e servizi più personalizzati.

L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nel settore del risparmio gestito è foriero, tuttavia, non solo di benefici ma anche di rischi legati principalmente alla complessità, all’opacità e alla dipendenza dei risultati dall’integrità dei dati, prosegue Assogestioni che fornisce alcuni esempi.

Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale sono basati su dati storici e possono riflettere bias esistenti. Se non addestrati correttamente, possono prendere decisioni subottimali o discriminanti. Inoltre, le decisioni basate sull’Intelligenza Artificiale possono essere difficili da interpretare e spiegare agli investitori, creando problemi di fiducia e compliance.

L’uso estensivo di dati personali e finanziari da parte degli algoritmi di Intelligenza Artificiale aumenta poi il rischio di violazioni della privacy e di furti di dati. C’è poi il rischio che i dati raccolti possano essere utilizzati in modo non etico o senza il consenso degli utenti.

Vi sono poi profili legati al rischio sistemico dal momento che se molti sistemi di Intelligenza Artificiale reagiscono simultaneamente alle stesse informazioni, essi possono amplificare i movimenti di mercato e aumentare la volatilità. L’uso diffuso di algoritmi simili tra vari gestori di fondi può portare a una maggiore concentrazione dei rischi. Vi è poi il rischio di concentrazione e interconnessione legato alla posizione dominante di alcuni fornitori che potrebbe determinare il rischio di dipendenza.