La Finanza: Un Adottatore Precoce dell’IA Verticale
Il settore finanziario possiede caratteristiche uniche che lo rendono maturo per la disruption dell’IA. L’alto grado di digitalizzazione, unito a una forte propensione alle nuove tecnologie e, soprattutto, alla volontà di investire nell’innovazione, posiziona la finanza come un candidato ideale per l’adozione precoce dell’IA, secondo Li Jing, vicepresidente della startup di IA con sede a Shanghai, Stepfun.
Le istituzioni finanziarie sono già sommerse dai dati. Dispongono di sistemi robusti per l’elaborazione delle transazioni, la gestione del rischio e l’analisi delle tendenze del mercato. L’IA, in particolare l’IA verticale, può agire come un potente strato aggiuntivo su questa infrastruttura esistente, migliorando l’efficienza, l’accuratezza e il processo decisionale.
L’Ascesa delle Applicazioni di IA Verticale
Mentre i modelli di IA general-purpose hanno catturato l’attenzione dei media, la vera azione, secondo molti esperti, è nell’IA specifica per settore, o verticale. Wei Zhongwei, segretario del consiglio di amministrazione di MetaX Integrated Circuits, con sede a Shanghai, ha evidenziato la crescente domanda di applicazioni di IA verticale in vari settori, tra cui finanza, trasporti, istruzione e ricerca scientifica.
Cosa rende la finanza diversa?
La natura del lavoro è differente. A differenza dei modelli di IA generici che sono addestrati su vasti e diversi set di dati, i modelli di IA verticale sono adattati alle specifiche sfumature e ai requisiti di un particolare settore. In finanza, questo significa comprendere normative complesse, strumenti finanziari intricati e le sottili dinamiche del comportamento del mercato. Un’IA general-purpose potrebbe essere in grado di scrivere un articolo di notizie decente sul mercato azionario, ma un modello di IA verticale può potenzialmente prevedere i movimenti del mercato, identificare transazioni fraudolente o personalizzare i consigli di investimento con una precisione di gran lunga maggiore.
I Driver dell’Innovazione: Automobili e Smartphone
Oltre alla finanza, la discussione al Lujiazui Financial Salon ha toccato anche altri fattori chiave dell’innovazione dell’IA. Li Jing ha sottolineato che i settori automobilistico e degli smartphone dovrebbero essere al centro dei progressi nelle applicazioni e nei dispositivi di IA.
Qual è la connessione?
Questi settori, come la finanza, stanno generando enormi quantità di dati. Le auto a guida autonoma, ad esempio, si basano su un flusso costante di informazioni provenienti da sensori, telecamere e sistemi di mappatura. Gli smartphone raccolgono dati sul comportamento, le preferenze e le interazioni degli utenti. Questa valanga di dati fornisce un terreno fertile per gli algoritmi di IA per imparare, adattarsi e migliorare.
Si prevede inoltre che l’IA generativa, un sottoinsieme dell’IA che si concentra sulla creazione di nuovi contenuti, svolgerà un ruolo significativo, in particolare nel miglioramento della produzione di contenuti professionali. Immaginate strumenti di IA in grado di assistere nella stesura di rapporti finanziari, generare analisi di mercato o persino creare comunicazioni personalizzate per i clienti.
I Prossimi Anni: Un Periodo Critico per l’Integrazione dell’IA
I prossimi due o tre anni sono considerati un periodo cruciale per l’accelerazione dell’integrazione dell’IA in tutti i settori. Wei Zhongwei ha sottolineato l’importanza della versatilità, della stabilità e dell’affidabilità come parametri di riferimento chiave per le tecnologie di IA durante questo periodo. Ciò significa che i fornitori di infrastrutture dovranno migliorare il loro gioco, fornendo prodotti e servizi di alta qualità in grado di soddisfare le esigenze di vari settori.
Non si tratta solo di avere gli algoritmi di IA più potenti. Si tratta anche di garantire che questi algoritmi siano robusti, affidabili e adattabili a diversi casi d’uso. Considerate le potenziali conseguenze di un sistema di trading basato sull’IA che non funziona correttamente o fa previsioni imprecise. La posta in gioco è alta e l’affidabilità è fondamentale.
Concorrenza Differenziata nella Finanza
Yu Feng, chief information officer di Guotai Junan Securities, ha fatto luce sulla preferenza del settore finanziario per i modelli di IA verticale. Ha spiegato che sfruttando i dati proprietari, le strategie di ottimizzazione e la regolazione degli obiettivi di addestramento, le società finanziarie possono ottenere un vantaggio competitivo.
In altre parole, l’IA verticale consente alle istituzioni di differenziarsi dai loro rivali. Invece di affidarsi agli stessi modelli di IA generici, possono creare soluzioni personalizzate che sono unicamente adattate alle loro specifiche esigenze e strategie. Questo non solo le aiuta a evitare le insidie di approcci di investimento omogeneizzati, ma mitiga anche i rischi di una maggiore volatilità del mercato che possono derivare dall’uso diffuso di modelli di IA identici.
Affrontare le Sfide dell’Integrazione dell’IA
L’integrazione dell’IA nella finanza, e in effetti in qualsiasi settore, non è priva di sfide. Li Jing di Stepfun ha riconosciuto che sono necessari profondi cambiamenti.
Un aspetto chiave è l’accesso. I produttori di dispositivi, ad esempio, devono fornire un maggiore accesso ai loro sistemi per consentire una più profonda integrazione delle capacità di IA. Ciò significa aprire le API e consentire agli sviluppatori di IA di attingere all’infrastruttura hardware e software sottostante.
Un’altra sfida risiede nel campo dei fornitori di servizi di terze parti. Questi fornitori devono riprogettare fondamentalmente i loro framework sotto architetture di agenti. Si tratta di un passaggio dai paradigmi di sviluppo software tradizionali a un approccio più incentrato sull’IA, in cui gli agenti software agiscono in modo autonomo e intelligente.
Il Ruolo del Supporto Politico
Oltre agli ostacoli tecnologici, Li Jing ha anche sottolineato il ruolo cruciale del supporto politico nel promuovere l’adozione dell’IA. I governi e gli organismi di regolamentazione devono creare un ambiente che incoraggi l’innovazione, affrontando al contempo i potenziali rischi e le preoccupazioni etiche.
Ciò potrebbe comportare lo sviluppo di linee guida chiare per la privacy dei dati, la definizione di standard per la sicurezza e l’affidabilità dell’IA e la fornitura di incentivi alle aziende per investire nella ricerca e nello sviluppo dell’IA.
Affrontare le Preoccupazioni sulla Privacy dei Dati
La privacy dei dati è una considerazione importante nell’era dell’IA, in particolare nel settore finanziario, dove le informazioni sensibili dei clienti vengono costantemente gestite. Li Jing ha affrontato questa preoccupazione in modo diretto, affermando che la protezione della privacy non è una sfida insormontabile.
‘Tecnologicamente, abbiamo già identificato direzioni promettenti da esplorare’, ha affermato Li.
Cosa significa?
Ciò suggerisce che sono già in fase di sviluppo soluzioni tecnologiche in grado di mitigare i rischi per la privacy associati all’IA. Queste potrebbero includere tecniche come l’apprendimento federato, in cui i modelli di IA vengono addestrati su set di dati decentralizzati senza accedere direttamente ai dati grezzi, o la privacy differenziale, che aggiunge rumore ai dati per proteggere la privacy individuale consentendo al contempo un’analisi significativa.
Il Percorso Futuro: Collaborazione e Innovazione
Il messaggio generale del Lujiazui Financial Salon è chiaro: l’IA, in particolare l’IA verticale, è destinata a trasformare il settore finanziario. I prossimi anni saranno critici e richiederanno una stretta collaborazione tra fornitori di tecnologia, istituzioni finanziarie e responsabili politici. L’attenzione sarà rivolta allo sviluppo di soluzioni di IA robuste, affidabili e sicure in grado di sbloccare nuove opportunità e guidare l’innovazione, affrontando al contempo le potenziali sfide. Il viaggio sarà senza dubbio complesso, ma le potenziali ricompense sono immense. La chiave del successo risiede nella capacità di adattarsi rapidamente, collaborare efficacemente e mantenere un focus costante sull’etica e sulla sicurezza. L’IA verticale non è solo una questione di tecnologia, ma anche di strategia, governance e, soprattutto, di fiducia. Le istituzioni finanziarie che sapranno navigare in questo nuovo panorama saranno quelle che prospereranno nel futuro.