L’AI nella Rivoluzione del Settore Finanziario

Verso un Nuovo Paradigma di Differenziazione e Efficienza (riflettendo sull’ADVISORY)

La crescente integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nel settore finanziario sta trasformando radicalmente i processi di investimento e la valutazione aziendale. Tuttavia, il vero valore dell’AI non risiede semplicemente nell’ottimizzazione dei processi o nell’efficienza operativa. Al contrario, il vantaggio competitivo si otterrà dalla capacità di riconfigurare servizi, modelli di business e persino interi settori.

Questo articolo vuole rappresentare il canovaccio di un prossimo incontro del nostro Gruppo di Studio ( parteciperanno il team P|DC ed i professionisti degli studi con cui collaboriamo) che successivamente sarà riproposto a clienti ed amici interessati allargando le considerazioni a più settori. Riprendiamo alcune considerazioni sugli impatti dell’AI sul settore finanziario ben sintetizzate in un quaderno AIFI, per allargarle al mondo della consulenza. Uno degli imperativi dei prossimi mesi sarà sperimentare e rassicurare. Sperimentare perché per testare soluzioni ed affidabilità bisogna giocarci un po’ (molte soluzioni sono ancora acerbe ma miglioreranno velocemente), rassicurare perché l’AI può spaventare le persone (non sempre viene fatta una comunicazione corretta, spesso terrorizzare fa rima con vendere). Noi siamo invece convinti che saranno proprio le persone a fare la differenza. Bisognerà, come diciamo sempre, tornare a fare cose difficili. Vedo molti vantaggi e personalmente sono ottimista nonostante non sottovaluti i rischi (soprattutto a dire il vero legati alla sfera politica ed alla manipolazione dell’informazione e dell’opinione pubblica). L”immagine di copertina è stata creata con l’AI.

La Rivoluzione dell’AI nel Private Equity

Un esempio emblematico di questa rivoluzione è rappresentato da un fondo di private equity americano all’avanguardia nell’uso di strumenti quantitativi e dell’AI. Questo fondo contatta i target avendo già completato una due diligence dettagliata, basata sull’analisi di tutti i dati pubblici disponibili, inclusi social media, internet e sentiment analysis. Tale approccio ribalta la dinamica tradizionale in cui la start-up fa outreach e la due diligence segue un primo colloquio. In questo scenario, l’intero processo di verifica e investimento viene snellito e accelerato, oltre ad essere quasi interamente basato su dati provenienti da fonti disparate.

Integrazione tra AI e Competenze Umane

Una delle lezioni più evidenti di questa evoluzione è l’importanza di una profonda integrazione tra competenza umana e capacità dell’AI. Sebbene gli algoritmi AI offrano analisi e previsioni avanzate, la supervisione umana rimane cruciale per interpretare i risultati in contesti complessi e per prendere decisioni strategiche. Questo equilibrio tra intuizione umana e precisione algoritmica è fondamentale per massimizzare i benefici dell’AI nel settore finanziario.

Siamo convinti che saranno proprio le persone a fare la differenza. Share on X

Dati di Qualità: il Cuore dell’AI

Per sviluppare modelli AI efficaci, le aziende devono assicurarsi di avere accesso a dati accurati, pertinenti e in quantità sufficiente. Ciò implica spesso un lavoro preliminare di pulizia e organizzazione dei dati, oltre alla creazione di processi per la raccolta e l’analisi continua dei dati. La qualità e la quantità dei dati alimentano le capacità di previsione dell’AI, rendendo essenziale un impegno costante nella raccolta e pulizia dei dati, nonché nella valutazione della loro rilevanza.

Differenziazione e Protezione dell’Unicità

L’AI porta con sé il rischio della mercificazione dell’offerta di un’impresa, riducendone il valore anziché amplificandolo. Pertanto, è fondamentale per le aziende che impiegano l’AI definire il “core” dei propri prodotti e servizi, mantenendo e proteggendo l’unicità della propria offerta nel tempo. Questo richiede un’evoluzione continua verso un livello di servizio sempre più proprietario ed eccellente.

Il Premium price non arriverà dall’ ottimizzazione dei processi e dall’efficienza (tutti dispongono o disporranno di AI) ma dalla capacità di riconfigurare il servizio, il modello, addirittura il settore Share on X

AI nella Consulenza Finanziaria: Un Caso di Successo

Un altro esempio di successo si trova nell’ambito della consulenza finanziaria, dove i cosiddetti “robot advisor” basati su AI forniscono raccomandazioni di investimento personalizzate a costi significativamente inferiori rispetto ai consulenti tradizionali. Questo dimostra come l’AI possa democratizzare l’accesso ai servizi finanziari, pur mantenendo un alto livello di personalizzazione e qualità.

L’analisi dei dati, la personalizzazione dei servizi e l’ottimizzazione dei processi

L’AI sta rivoluzionando il mondo della consulenza e dell’M&A Advisory, offrendo strumenti avanzati per l’analisi dei dati, la personalizzazione dei servizi e l’ottimizzazione dei processi. Le aziende che sapranno integrare efficacemente l’AI nelle loro operazioni avranno un vantaggio competitivo significativo, potendo offrire servizi più efficienti, accurati e personalizzati.

La Sfida della Democratizzazione dell’AI

Nonostante i benefici potenziali, esistono ancora dubbi sulla capacità dell’AI di democratizzare realmente il settore finanziario. I grandi fondi, che dispongono di più strumenti e dati, avranno modelli educati a prendere decisioni migliori su investimenti e valutazioni. Di conseguenza, i benefici dell’AI potrebbero concentrarsi sui fondi di private equity o venture capital, piuttosto che diffondersi uniformemente nel mercato. Lo stesso potrebbe accadere nel mondo della consulenza. L’analisi della base informativa pubblica (dati disponibili) a basso costo potrebbe però suggerire nuovi e più interessanti modelli di business rendendo competitive le boutique.

Conclusione

L’AI sta trasformando il dialogo tra start-up e imprese, rendendolo più basato sui fatti e trasparente. L’AI funge da acceleratore di analisi e suggeritore di azioni, supportando la crescita delle start-up attraverso varie fasi fino a diventare PMI o aziende quotate. Tuttavia, il successo nell’implementazione dell’AI richiede una chiara comprensione di come questa tecnologia possa supportare e potenziare la visione e la strategia di business, nonché un equilibrio tra competenza umana e capacità algoritmica.

Tabella: Vantaggi e Sfide dell’Implementazione dell’AI nel Settore Finanziario

Vantaggi	Sfide
Ottimizzazione e accelerazione dei processi	Privacy, qualità e quantità dei dati
Raccomandazioni personalizzate e a basso costo	Rischio di mercificazione dell’offerta
Analisi avanzate e previsione	Necessità di supervisione umana (fare la differenza)
Democratizzazione dei servizi finanziari	Concentrazione dei benefici sui grandi fondi (se non cambi il modello di business)

Per approfondire

 Quaderno AIFI: Intelligenza artificiale: scienza del fare impresa e finanza