Settore finanziario: prosegue la marcia verso la piena integrazione dell’IA

C’è ormai un consenso pressoché unanime tra gli esperti nel considerare l’intelligenza artificiale quale la prossima general purpose technology (GPT), in grado di influenzare pesantemente le sorti a livello globale di tutti i campi del sapere.
Tale convinzione deriva dal fatto che l’IA ingloba nella propria ontologia molti tratti salienti caratterizzanti una GPT.

Innanzitutto, il fatto di necessitare di innovazioni e miglioramenti incrementali al fine di poter esprimere appieno il proprio potenziale. Proprio per questo, la classica concettualizzazione teorica della crescita generata da una GPT ipotizza che gli impatti sull’economia siano inizialmente contenuti nel breve periodo, per poi aumentare esponenzialmente col passare del tempo.

Un secondo elemento essenziale è la sua complementarità con altre tecnologie costituenti il paradigma tecnologico in un dato periodo storico. A tal proposito si ricordi il vivace dibattito attuale concernente la possibilità di sfruttare delle sinergie tra IA e Quantum Computing.

Infine, ultimo, e principale ai nostri fini, elemento da considerare è la capacità di una GPT di pervadere orizzontalmente gran parte del tessuto economico globale. Proprio a tal proposito, in questo approfondimento si tenterà di analizzare la “forza distruttiva” manifestata dall’intelligenza artificiale in un settore specifico, ovvero in quello finanziario, esplorandone recenti tendenze da un punto di vista economico e principali applicazioni. In particolare, l’obiettivo ultimo sarà quello di dare risposta ai seguenti tre interrogativi:

• Come il rallentamento post pandemico, dovuto ad un mix di fattori economici e geopolitici, sta impattando su grandezze macroeconomiche di interesse, su tutti gli investimenti, e quali sono le prospettive future;
• Quale sono da una parte il sentiment di fondo dei leader del settore nei confronti dell’IA e dall’altra le principali barriere che ne ostacolano ancora l’adozione;
• Se, ed eventualmente con quanta intensità, un comparto tipicamente tradizionale quale quello bancario stia attivamente implementando soluzioni basate sull’IA.

LA DECRESCITA DOPO IL BOOM DEL 2021

Un primo dato rilevante da cui partire lo si può estrapolare dal database OECD e riguarda il valore complessivo degli investimenti dei venture capital (VC) in intelligenza artificiale (Fig. 1.1). Tale serie storica ci offre lo spunto per effettuare diverse considerazioni rilevanti ai nostri fini.
Innanzitutto, nel 2023 il finanziario, con un dato di 7.702 milioni di dollari, ha occupato la quinta posizione in questa classifica, precedendo numerosi altri settori strategici, ovvero quelli della robotica, della sicurezza digitale, della logistica, e dei processi di supporto.

Analizzando più dettagliatamente la serie storica in questione, si può in primo luogo notare come essa sia tutt’altro che stazionaria (a media costante), presentando al contrario un significativo trend crescente tra i due estremi, ovvero il 2012 ed il 2023.
In secondo luogo, vi è stata una crescita piuttosto moderata fino al 2020, per poi subire una brusca variazione in aumento che ha portato al picco raggiunto nel 2021, grazie ad un valore di 19.140 milioni di dollari. Dopodiché, già a partire dall’anno successivo, si è avuto un lento declino portandoci a chiedere se i VC abbiano nel frattempo rintracciato altri settori più remunerativi in cui impiegare le proprie risorse. A tal proposito, sembra ragionevole rispondere in maniera negativa per due ordini di ragioni.

In primis, per il fatto che detto calo è un fatto stilizzato osservato altresì aggregando la totalità dei settori inclusi nel database dell’OECD. Anche in questo caso, infatti, si è passati da un massimo storico del 2021 di 212.621 milioni di dollari, ad un seguente calo nel 2022 con un valore di 125.746.
Un secondo elemento chiave è il fatto che, effettuando una previsione sulla base dei dati passati, essa suggerisce un’immediata ripresa, che dovrebbe portare ad un dato per il 2028 di 16.585 milioni di dollari (Fig. 1.2).

Peraltro, è interessante notare come, nel momento in cui ponderiamo il valore di detti investimenti col loro numero complessivo, il settore finanziario superi diversi altri comparti arrivando alla terza posizione, grazie ad un valore medio di 24 milioni di dollari.
Ciò potrebbe stare ad indicare una strategia di focalizzazione da parte dei VC, oltre che un’alta attrattività del settore per pochi progetti ma ad alto potenziale.

È inoltre bene sottolineare che quanto detto in precedenza a proposito dei VC sembra essere riflesso anche nella spesa totale del settore finanziario in intelligenza artificiale. Facendo leva su dati statista, si osserva come il dato del 2023, pari a circa 35 miliardi di dollari, sia destinato ad aumentare negli anni a venire, con una previsione relativa al 2027 di 97 miliardi di dollari.

LA PERCEZIONE SULL’UTILIZZO DELL’IA

Una survey condotta da NVIDIA nel 2023 ci dà modo di ragionare sulle principali modalità di utilizzo dell’intelligenza artificiale a livello globale all’interno dei business del settore finanziario (Fig. 1.4).

Nello specifico, le prime due posizioni sono occupate dall’impiego dell’IA all’interno del contesto del “Data analytics” e del “Data processing”, grazie ad una percentuale di adozione rispettivamente del 69% e del 57%. Tutto ciò di certo non stupisce se pensiamo ai numerosi vantaggi che l’IA offre nel mondo della gestione dati, con particolare riferimento al “Data cleaning”, consistente nell’automazione della pulizia e della preparazione dei dati, ed al “Data integration”, ovvero all’efficientamento della combina di informazioni provenienti da fonti multiple. Le due posizioni successive sono occupate dal “Natural language processing (NLP)” e dal “Large language models (LLM)”, con rispettivamente le percentuali del 47% e del 46%. Secondo la stessa survey, all’ultima posizione si trova l’intelligenza artificiale generativa (Gen IA), utilizzata solamente dal 43% dei soggetti intervistati (N.B. I risultati non includono rispondenti residenti in Cina).

D’altronde, come ci dà contezza un’indagine condotta da EY, sussistono ancora barriere non affatto trascurabili, le quali sono da impedimento ad un generalizzato utilizzo dell’IA generativa nel contesto del settore finanziario. Tra le principali messe in luce dalla survey (Fig.1.5), che ha interessato 300 manager di compagnie finanziarie statunitensi con ricavi almeno pari a due miliardi di dollari, vi sono carenze da un punto di vista giuridico-istituzionale, ed inadeguatezze nelle infrastrutture disponibili e nel commitment espresso dalla leadership. Allo stesso tempo, la maggior parte dei soggetti intervistati ha espresso fiducia verso l’implementazione dell’IA generativa nel settore finanziario, con una grande fetta dei rispondenti che ritiene che occorrerà attendere ancora diversi anni prima che si possa godere appieno del potenziale offerto da questa tecnologia. Parallelamente, permane ancora dello scetticismo, soprattutto in relazione al suo utilizzo nel comparto assicurativo (Fig. 1.6). Nonostante ciò, come riportato da Marketresearch.biz, la crescita del valore di mercato dell’IA generativa nel settore finanziario è tutt’altro che lungi dall’arrestarsi. Infatti, se il dato relativo al 2023 è “solamente” di 1.09 miliardi di dollari, quello proiettato al 2033 raggiunge la soglia dei 12.14 miliardi, ad indicare un’esponenziale crescita nel corso degli anni del valore strategico di questo asset tecnologico nel contesto finanziario.

UN FOCUS SUL SETTORE BANCARIO

Anche il comparto bancario, nonostante sia storicamente molto tradizionale, si è da anni attivato per partecipare alla corsa riguardante l’adozione dell’IA nelle proprie operazioni di business. Secondo dati di CB Insights, gli USA sono il paese leader nell’utilizzo dell’IA data la presenza di due banche statunitensi nei primi due posti della classifica stilata, con rispettivamente un dato di 89 per JPMorgan Chase e di 91 per Capital one (Fig. 1.7). Questi valori sono definiti come “Artificial intelligence readiness index”, rappresentando una misura sintetica con cui ottenere una rapida indicazione della predisposizione di un istituto bancario a sfruttare le potenzialità dell’IA. L’indice altro non è che una summa di diversi elementi tra cui: domande di brevetti, accordi di partnership e di licenze, attività di negoziazione, caratteristiche del personale, nuovi prodotti lanciati, ed altri ancora.

Analizzando poi i singoli segmenti di business separatamente, le stime indicano che quello che presumibilmente riuscirà a godere della maggior parte dei benefici sarà il corporate banking, mentre in misura leggermente inferiore il retail. Un’analisi di McKinsey & Company di fine 2023 ci suggerisce, infatti, come nei prossimi anni il valore aggiunto derivante dall’IA sarà rispettivamente di 321 e di 306 miliardi di dollari nei due segmenti poco fa citati.

Guardando invece alla sola Unione Europea, secondo dati IDC, nel 2023 il bancario si è affermato come tra i principali settori “AI-based”, raccogliendo un bacino di spesa di oltre 5 miliardi di dollari. Tale dato, corrispondente a quasi il 16% della spesa complessiva europea in IA per settore, lascia ben sperare circa un sempre più rapido sviluppo delle nuove tecnologie anche all’interno del nostro continente.

Questa peraltro sembra essere ad oggi l’unica ragionevole strada da percorrere, affinché gli istituti di credito comunitari possano con forza opporsi a due pressioni cui sono negli ultimi anni sottoposti. Da una parte quella delle banche operanti oltreoceano, le quali risultano essere particolarmente dinamiche nel campo dell’implementazione dell’intelligenza artificiale e che potrebbero dunque in futuro appropriarsi di ingenti quote di mercato se non contrastate; dall’altra la proliferazione di innovative società operanti in ambito finanziario (le cosiddette Fintech), che basano la propria forza competitiva sull’intenso utilizzo dell’ampia gamma di tecnologie innovative, di cui l’IA è un solo, seppur illustrissimo, esempio.