Un contributo di Sophie Hundertmark (Sophie su Linkedin: https://www.linkedin.com/in/sophie-hundertmark/)

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando numerosi settori e la sua influenza sta crescendo rapidamente soprattutto nel settore finanziario. Sempre più banche, compagnie assicurative e gestori patrimoniali utilizzano sistemi supportati dall’intelligenza artificiale per automatizzare i processi, migliorare l’esperienza dei clienti e soddisfare i requisiti normativi in modo più efficiente. Secondo i nostri studi presso l’Institute of Financial Services Zug (IFZ) dell’Università di Scienze Applicate e Arti di Lucerna, l’IA è diventata indispensabile per le società finanziarie e altri settori. E i dati di utilizzo continuano a crescere.
ChatGPT svolge un ruolo centrale come assistente linguistico specializzato: grazie alla sua capacità di analizzare volumi di dati complessi e di tradurli in linguaggio naturale, ChatGPT apre nuove possibilità, dalla creazione rapida di report all’analisi delle tendenze di mercato e all’interazione diretta con i clienti. Allo stesso tempo, la gestione di dati finanziari sensibili e i requisiti normativi impongono un’implementazione responsabile di questa tecnologia.

In questo articolo, mostro in modo compatto e pratico come la ChatGPT può cambiare il settore finanziario nel lungo termine – e quali aree specifiche di applicazione possono essere stabilite con successo già oggi.

Applicazioni della ChatGPT nel settore finanziario

1. generare rapporti

Significato: i dipartimenti finanziari devono preparare regolarmente dei report strutturati.
Implementazione: ChatGPT può formulare e riassumere automaticamente i report a partire dai dati grezzi esistenti.
Esempio: creazione di un report trimestrale basato sui dati di vendita e di spesa.

2. analizzare i dati e i messaggi di testo

Significato: le informazioni finanziarie provenienti da notizie o rapporti devono essere analizzate rapidamente.
Implementazione: ChatGPT analizza grandi volumi di dati testuali e filtra le informazioni finanziarie rilevanti.
Esempio: riepilogo dei risultati più importanti delle notizie finanziarie quotidiane.

3. fare domande su rapporti specifici

Significato: le domande dettagliate sui rapporti finanziari completi spesso richiedono molto tempo.
Implementazione: grazie a richieste mirate, ChatGPT può cercare rapidamente i report e fornire risposte precise.
Esempio: in risposta a una richiesta di informazioni, ChatGPT spiega le deviazioni nel report del budget.

4. analisi dei dati con visualizzazioni

Significato: Spesso le analisi dei dati devono essere preparate in modo comprensibile.
Implementazione: ChatGPT può interpretare i dati di Excel e suggerire o creare visualizzazioni adeguate.
Esempio: creazione di un diagramma per visualizzare le tendenze delle vendite.

5. creare una panoramica degli investimenti

Significato: I portafogli di investimento devono essere presentati in modo chiaro e aggiornato.
Realizzazione: ChatGPT struttura i dati esistenti in una chiara sintesi degli investimenti.
Esempio: Panoramica di tutti gli investimenti attuali con l’andamento dei rendimenti.

6. rispondere alle richieste dei clienti

Significato: i fornitori di servizi finanziari ricevono molte richieste di informazioni su conti, transazioni o prodotti.
Realizzazione: ChatGPT può rispondere alle domande dei clienti in modo rapido, corretto e personalizzato.
Esempio: risposta rapida a una richiesta del cliente sulla gestione del conto o sulle condizioni di credito.

7. preparare testi per gruppi target specifici

Significato: i testi finanziari devono essere formulati in modo diverso a seconda del gruppo target.
Realizzazione: ChatGPT adatta la tonalità e la complessità dei testi finanziari a diversi gruppi di lettori.
Esempio: preparazione di un report per professionisti e clienti privati.

8. istruzione e formazione

Significato: i dipendenti del settore finanziario hanno bisogno di una formazione continua su nuovi strumenti e processi.
Implementazione: ChatGPT supporta la creazione di materiale formativo e contenuti didattici.
Esempio: creazione di un modulo di apprendimento sulle nuove linee guida di conformità.

ChatGPT in finanza – ATTENZIONE

Ci sono alcuni punti importanti da tenere a mente quando si utilizza ChatGPT in relazione ai dati finanziari. Ricorda i seguenti punti e non agire in modo irresponsabile con i dati sensibili:

Non inserire alcun dato da proteggere in ChatGPT.

Utilizza alternative sicure, ad esempio SwissGPT o OnPremise.

Le risposte di ChatGPT potrebbero essere errate

Ogni risultato è controllato da esseri umani.

ChatGPT deve essere in grado di elaborare e comprendere i dati.

Tutti i dati devono essere preparati in modo pulito.

Passi per una pulizia dei dati efficace

I dati giusti e ben strutturati sono la base per un supporto AI di successo nel settore finanziario. Ecco alcuni consigli su come preparare i tuoi dati per un LLM come ChatGPT.

1. esamina accuratamente i tuoi dati prima di iniziare il processo di pulizia.

Significato: comprendere il set di dati prima della pulizia aiuta a riconoscere i campi ridondanti o i formati incoerenti.
Implementazione: usa gli strumenti di profilazione dei dati per analizzare le distribuzioni, i valori mancanti e gli schemi insoliti.
Esempio: Controlla in un database clienti se tutte le voci contengono un indirizzo e-mail o un numero di telefono.

2. standardizzare i formati dei dati uniformi

Significato: i campi ricorrenti come date, numeri di telefono o valute devono essere formattati in modo standardizzato.
Implementazione: crea un modello standardizzato con funzioni Excel o script Python.
Esempio: Converti tutte le date nel formato AAAA-MM-GG.

3. automatizzare le attività di pulizia dei dati per risparmiare tempo

Significato: la pulizia dei dati spesso comporta attività ripetitive. L’automazione accelera il processo e riduce gli errori.
Implementazione: usa le macro in Excel o librerie come pandas in Python.
Esempio: scrivi uno script che segnali e rimuova automaticamente le voci duplicate.

4. modificare i valori mancanti per migliorare la qualità dei dati

Significato: i dati mancanti possono distorcere le analisi. Devi decidere se riempirli, stimarli o rimuoverli. L’imputazione può essere utile in caso di modelli prevedibili.
Implementazione: utilizzare modelli statistici o algoritmi di apprendimento automatico per l’imputazione.
Esempio: Aggiungi i dati di vendita mancanti in base alla media delle voci precedenti.

5. convalidare i dati ripuliti rispetto al set di dati originali

Significato: dopo la pulizia, devi verificare i risultati rispetto ai dati originali per assicurarti che la qualità sia effettivamente migliorata.
Implementazione: confronta il set di dati aggiustato con quello originale su base casuale.
Esempio: Verifica se le voci duplicate sono state rimosse senza perdere record di dati univoci.

Sfide frequenti nella pulizia dei dati

La mia esperienza dimostra che la maggior parte delle aziende si trova ad affrontare le seguenti sfide quando si tratta di trovare i dati adatti per un LLM.

1. volume dei dati – suddivisione di grandi insiemi di dati

Problema: grandi quantità di dati provenienti da fonti diverse rendono più difficile la pulizia e aumentano la suscettibilità agli errori.
Soluzione: suddividi i grandi set di dati in parti più piccole e gestibili e utilizza strumenti di elaborazione scalabili come Hadoop o Apache Spark.

2. incoerenze dei dati – standardizzare le diverse fonti

Problema: formati, valori e strutture diverse rendono difficile l’unione e l’analisi dei dati.
Soluzione: creare un dizionario dati uniforme e utilizzare strumenti di trasformazione per standardizzare automaticamente i formati.

3. standard di qualità poco chiari – definire parametri di riferimento chiari

Problema: senza criteri fissi, è difficile stabilire quando i dati sono stati sufficientemente puliti.
Soluzione: definire standard di qualità specifici e misurabili, come tolleranze di errore o quote di completezza.

4. costi elevati e dispendio di tempo – utilizzare l’automazione

Problema: la pulizia manuale dei dati costa molto tempo e risorse.
Soluzione: Investi in strumenti automatizzati che si occupano delle attività di routine e aumentano l’efficienza.

5. mantenere i dati puliti – eseguire aggiornamenti regolari

Problema: i dati diventano rapidamente obsoleti e, in assenza di manutenzione, possono diventare inaffidabili.
Soluzione: stabilire cicli di pulizia fissi e utilizzare la convalida in tempo reale per mantenere i dati sempre aggiornati e corretti.

Come ChatGPT ti aiuta a lavorare con i dati in Excel

Quando si tratta di utilizzare ChatGPT in ambito finanziario, Excel entra subito in gioco. Ecco alcuni consigli aggiuntivi per utilizzare ChatGPT insieme a Excel.

1. avere i dati riassunti in Excel

Come funziona: Carica i tuoi dati (ad esempio i feedback dei clienti o i dati di vendita) in Excel e usa ChatGPT per creare dei riepiloghi, ad esempio con richieste come "Riassumi i tre problemi più comuni nella colonna B" o "Identifica i temi più importanti nei feedback dei clienti".
Esempio pratico: Scenario: analizzare il feedback dei clienti di un negozio online. Risultato: ChatGPT riconosce che la maggior parte dei reclami riguarda i ritardi di consegna e propone suggerimenti per migliorarli.

2. creare formule di Excel con ChatGPT

Come funziona: Descrivi le tue esigenze di calcolo, formula una richiesta del tipo "Crea una formula per calcolare il margine di profitto con la colonna B (vendite) e la colonna C (costi)" e ChatGPT ti fornirà la formula appropriata, ad esempio =(B2-C2)/B2.
Esempio pratico: Scenario: una piccola azienda vuole calcolare i margini di profitto, ma non ha molta dimestichezza con Excel. Risultato: ChatGPT crea le formule rapidamente e senza errori.

3. ripulire i dati in Excel con ChatGPT

Come funziona: Carica il tuo set di dati in Excel e descrivi il tuo compito, ad esempio "Rimuovi i duplicati nella colonna A" o "Standardizza le date nella colonna B nel formato MM/GG/AAAA".
Esempio pratico: Scenario: ripulire un elenco di clienti con formati email irregolari e voci duplicate. Risultato: ChatGPT garantisce formati e-mail standardizzati e rimuove gli indirizzi duplicati.

4. categorizzare i dati in Excel

Come funziona: Prepara il tuo set di dati e utilizza suggerimenti come "Categorizza i commenti della colonna A come positivi, neutri o negativi" o "Assegna i prodotti della colonna B alle categorie elettronica, abbigliamento o articoli per la casa".
Esempio pratico: Scenario: un negozio online vuole classificare le recensioni dei prodotti in base all’umore. Risultato: ChatGPT etichetta i commenti in modo efficiente e risparmia ore di lavoro manuale.

5. analisi dei dati e previsioni in Excel con ChatGPT

Come funziona: Carica i dati storici sulle vendite o sulle prestazioni in Excel e poni domande di analisi o di previsione come "Come si stanno sviluppando le vendite nelle colonne B e C?" o "Prevedi le vendite per il prossimo trimestre".
Esempio pratico: Scenario: una catena di negozi vuole pianificare le vendite trimestrali. Risultato: ChatGPT prevede una crescita del 15% e supporta così la pianificazione del magazzino.

6. creare rapporti automatici in Excel

Come funziona: Carica i tuoi dati grezzi in Excel e assegna a ChatGPT compiti come "Crea un report riassuntivo delle performance di vendita del 1° trimestre 2024″ o "Evidenzia i risultati chiave delle colonne da A a D".
Esempio pratico: Scenario: un responsabile marketing ha bisogno di un report settimanale sulle performance. Risultato: ChatGPT crea rapidamente un report finito che può essere utilizzato direttamente.

Prospettive future: Come la ChatGPT potrebbe trasformare ulteriormente la finanza

L’uso di ChatGPT e di tecnologie AI simili nel settore finanziario è ancora agli inizi. L’influenza di questi sistemi è destinata ad aumentare in modo significativo nei prossimi anni.
La consulenza supportata dall’intelligenza artificiale sta diventando sempre più uno standard: i robo-consulenti che creano piani finanziari personalizzati e comunicano con i clienti in linguaggio naturale potrebbero integrare o addirittura sostituire i consulenti bancari personali. Il ChatGPT avrà anche un ruolo più importante nell’ambito della prevenzione delle frodi, riconoscendo e valutando più rapidamente le transazioni insolite.
Allo stesso tempo, le aziende stanno sviluppando modelli di intelligenza artificiale personalizzati e adattati ai requisiti normativi e ai processi specifici del settore – i cosiddetti "LLM FinTech".
A lungo termine, potremmo assistere a una maggiore fusione tra l’IA e i servizi finanziari tradizionali, con i ChatGPT che non si limitano ad assumere compiti di assistenza ma preparano attivamente le decisioni strategiche.
Per trarre vantaggio da questo sviluppo, le società finanziarie dovrebbero iniziare a sviluppare competenze nella gestione dell’IA, nella protezione dei dati e nell’uso etico dell’IA.

Conclusione: ChatGPT nella finanza: riconoscere le opportunità, dominare le sfide

• La ChatGPT offre un grande potenziale per aumentare l’efficienza, l’automazione e una migliore interazione con i clienti nel settore finanziario.
• I vantaggi pratici sono particolarmente evidenti nell’analisi dei dati di testo, nella creazione di report e nella comunicazione con i clienti.
• Tuttavia, i requisiti normativi e di protezione dei dati impongono requisiti elevati per un’implementazione responsabile.
• L’uso del ChatGPT continuerà ad aumentare nei prossimi anni: le aziende dovrebbero considerare le opportunità e i rischi in una fase iniziale.
• Chi costruisce oggi una competenza mirata nell’affrontare l’IA si assicurerà vantaggi competitivi decisivi per il futuro.

---

Ci sono altre domande?

Hai qualche domanda? Sarò felice di sostenerti, di fare da sparring partner e di rispondere alle tue domande. Sono sempre felice di ricevere i tuoi messaggi, preferibilmente tramite messaggio WhatsApp o e-mail.

Questo articolo è disponibile anche come episodio podcast

Attenzione! Il podcast è stato creato interamente dalla mia assistente AI sulla base dei miei contributi – non garantisco per i contenuti non corretti.