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L'uso dell'intelligenza artificiale nella finanza può risolvere i maggiori problemi del settore? Dal sovraccarico di dati all'affaticamento normativo, gli investitori sono sempre più in difficoltà. La ricerca e la convalida dei dati, la conduzione di una due diligence e la soddisfazione delle crescenti richieste di divulgazione sono diventate una perdita di tempo e di risorse. Eppure, la pressione competitiva sta aumentando.
Secondo Oliver Wyman, i gestori patrimoniali e i wealth manager che adottano l'IA potrebbero ottenere un aumento della produttività fino al 40% , semplificando le attività amministrative e di ricerca manuali. Questo tipo di aumento non riguarda solo l'efficienza, ma potrebbe essere la chiave per scoprire nuove fonti di alfa e guadagnare un vantaggio in un mercato affollato.
In questa conversazione Neil Brown, Head of Equities di GIB Asset Management, si unisce al Chief Sustainability Officer di Clarity AI, Lorenzo Saa, per raccontare come l'AI stia già cambiando il modo in cui il suo team affronta la ricerca, la compliance e il reporting dei clienti. La conversazione offre uno sguardo di prima mano sugli strumenti, i rischi e i vantaggi reali che stanno alla base della trasformazione dell'IA e sul perché l'adozione tempestiva possa offrire un vantaggio competitivo.
Incontro con gli esperti
Lorenzo Saa
Chief Sustainability Officer
Clarity AI
Neil Brown
Responsabile Azioni
GIB Asset Management
Ne emerge una visione sfumata dell'uso dell'intelligenza artificiale nella finanza. Neil sottolinea l'importanza di utilizzare questi strumenti in aree in cui gli investitori hanno già una profonda conoscenza del settore, consentendo loro di convalidare i risultati, individuare gli errori e prendere decisioni più rapide senza sacrificare la qualità. La discussione tocca anche il modo in cui l'intelligenza artificiale può rimodellare le dinamiche di mercato, influenzare l'infrastruttura dei dati e creare un nuovo standard per ciò che i clienti si aspettano dai team di investimento sostenibili.
Momenti chiave
| 00:00 - 00:48 | Introduzione |
| 00:49 - 02:30 | Come l'intelligenza artificiale alimenta gli investimenti sostenibili |
| 02:40 - 5:34 | Introduzione a Neil Brown |
| 05:35 - 08:19 | L'intelligenza artificiale può aggiungere valore al processo decisionale di investimento? |
| 08:20 - 10:11 | Come Neil utilizza l'intelligenza artificiale nelle decisioni di investimento |
| 10:12 - 11:22 | La potenza esponenziale dell'IA |
| 11:23 - 14:29 | Come le aziende sfruttano l'IA per migliorare la reportistica |
| 14:30 - 18:42 | L'IA e il paradosso dei dati: troppi dati o non abbastanza? |
| 18:43 - 21:02 | Come l'IA sta risolvendo le lacune dei dati |
| 21:03 - 24:56 | Risolvere gli oneri di reporting e conformità con l'IA |
| 24:57 - 27:08 | Gli strumenti di intelligenza artificiale possono migliorare le prestazioni? |
| 27:09 - 29:34 | Governance responsabile dell'IA nella gestione patrimoniale |
| 29:35 -31:24 | Domande a raffica |
| 31:25 - 34:28 | L'arte della sostenibilità |
| 34:29 - 37:13 | Commento di chiusura |
Citazioni e approfondimenti degni di nota
Questi momenti dell'episodio evidenziano come l'IA sia già integrata nei flussi di lavoro degli investimenti, dall'accelerazione della ricerca alla riorganizzazione del modo in cui le società affrontano la compliance e l'analisi dei dati. Ecco cinque spunti di riflessione di Neil Brown che si sono fatti notare:
1. I flussi di lavoro della ricerca vengono ricostruiti
La ricerca sugli investimenti tradizionale segue spesso un processo lineare: un'attività, un set di dati, un risultato alla volta. Ma Neil spiega come l'IA consenta ai team di eseguire più livelli di analisi in parallelo, accelerando drasticamente il ritmo e la profondità del processo decisionale.
"Stiamo passando dal calcolo lineare... al calcolo parallelo. Così, mentre il GPT risponde alle domande sui principali indicatori negativi, io posso caricare i fattori di rilevanza SASB. E posso chiedere a un altro di guardare il peer".
2. I GPT personalizzati stanno già ridisegnando la ricerca
Invece di affidarsi a strumenti generici, Neil ha costruito GPT specializzati che si basano esclusivamente sui documenti societari e sulle trascrizioni degli utili. Questi modelli personalizzati restituiscono risposte con citazioni a livello di pagina, offrendo velocità senza sacrificare la tracciabilità o il rigore.
"Abbiamo costruito delle GPT che analizzano dieci anni di relazioni e di comunicati sugli utili, citando poi pagine specifiche per la verifica. Questo ha cambiato il ritmo della nostra ricerca".
3. Anche la conformità viene automatizzata
L'impatto dell'IA non riguarda solo la ricerca , maanche iprocessi normativie quelli rivolti ai clienti vengono trasformati. Neil descrive come la sua azienda utilizza l'IA per generare risposte accurate e tempestive ai questionari di due diligence, liberando tempo prezioso in tutta l'azienda.
"Abbiamo un incredibile motore di questionari RFP, due diligence, in grado di raccogliere tutti i nostri processi, le nostre filosofie e i nostri team e di fornire una risposta rapida".
4. L'intelligenza artificiale rende possibile l'elaborazione dei dati su larga scala, ma richiede ancora competenze specifiche
Neil chiarisce che, sebbene l'IA sia in grado di elaborare rapidamente enormi quantità di dati, non è una soluzione plug-and-play. Gli investitori hanno ancora bisogno di competenze nel settore per interpretare i risultati, individuare gli errori ed evitare di essere fuorviati da risultati errati.
"Si tratta di semplificare la capacità di bere dal tubo di scarico. Si tratta di riassumere, aggregare, distillare, estrarre le cose materiali... [ma] fatelo dove siete esperti, perché quando usate... qualcos'altro per riassumere i vostri dati, dovete individuare questi errori".
5. Ci sono ancora incognite sull'IA negli investimenti
Mentre i vantaggi a breve termine dell'IA sono evidenti - maggiore velocità, approfondimento, migliore efficienza - le implicazioni a lungo termine per il settore degli investimenti si stanno ancora delineando. Neil pone domande cruciali sul vantaggio competitivo, sul comportamento del mercato e sulla possibilità che l'adozione generalizzata dell'IA finisca per appiattire i vantaggi anziché approfondirli.
"La prima cosa è: ci dà un vantaggio? La seconda è: per quanto tempo persisterà? E poi la terza è: cosa fa alla struttura del mercato sottostante?".
Scoprite come sono in realtà le intuizioni rapide e precise
L'intelligenza artificiale sta già trasformando il modo in cui gli investitori affrontano la ricerca, il reporting e la comunicazione con i clienti. Ma gli strumenti che utilizzate e il modo in cui li applicate sono più importanti che mai.
Per vedere cosa è possibile fare, esplorate un campione dei Brief aziendali di Clarity AIalimentati da GenAI. Vedrete come la nostra tecnologia distilla istantaneamente migliaia di punti di dati in intuizioni chiare e attuabili.
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