AI e FINANZA: RIVOLUZIONE in CORSO

L’emergere di applicazioni consumer basate su tecnologie di AI, prevalentemente Large Language Model, non deve oscurare lo sviluppo di sistemi decisionali in larga parte automatizzati, divenuto realtà e in continua progressione in diversi settori.

La finanza è uno di questi. I metodi quantitativi e la grande mole di dati disponibili sono il campo ideale per lo sviluppo di strumenti predittivi; grazie poi alla rapidità di analisi e d’azione, con supervisione umana, le AI finanziarie sono ormai colleghi necessari.

Anche a causa di grandi masse finanziarie globali mobilizzabili, molti individuano nella rapidità e nella possibile convergenza delle azioni il rischio maggiore di crisi profonde ed estese. In realtà non è detto sia così: l’irrazionalità ha storicamente determinato crolli memorabili, superando le barriere della logica. Certamente occorre istruire i modelli rispetto alle conseguenze di scelte che, superata l’ondata ribassista o rialzista, possono rivelarsi dannose: le AI per definizione operano in modo razionale. Occorre poi interrogarsi sui limiti delle attività di trading, che un tempo erano fisici, e oggi potrebbe essere necessario ridefinire, in presenza di strumenti con possibilità quasi illimitate.

In alcuni ambiti specifici il motto “Le performance passate non sono indicative di quelle future” potrebbe rivelarsi meno vero, potendo individuare comportamenti ripetitivi dei mercati, legati a variabili non facilmente visibili a occhio nudo, ma individuabili con algoritmi sofisticati.

Non sarà tuttavia la ricerca di una nuova pietra filosofale a fare crescer l’AI nella finanza, ma l’interazione con altre tecnologie e l’utilizzo orientato al raggiungimento dei risultati degli investitori. Tecnologie, come quelle basate su blockchain, che possono creare nuove occasioni di crescita, ma anche di diversificazione e frazionamento dei rischi.

Ed è proprio sul fronte delle analisi rischio / rendimento che le AI possono rendere accessibile a un pubblico più ampio analisi più sofisticate (e realistiche), rispetto alle semplificazioni a cui l’investitore comune è stato abituato: basso rendimento = basso rischio, obbligazione di stato = basso rischio e viceversa.

Anche nell’annoso dibattito sulla presunta contrapposizione tra economia reale e finanziaria le AI possono recare un contributo positivo. Occorre sempre ricordare, infatti, che la finanza ha la funzione fondamentale di trasferire risorse nello spazio e nel tempo, senza la quale l’economia c.d. reale sarebbe relegata allo stato di sussistenza individuale. E’ per molti versi paradossale che il settore “reale” per definizione, il real estate, sia tra quelli maggiormente speculativi; come lo sono le considerazioni rispetto ai mercati finanziari che “bruciano ricchezza”, mentre migliaia di imprese fallimentari fanno almeno altrettanto e lasciano per strada i lavoratori. Magari dando la colpa a quella finanza che ne ha permesso lo sviluppo.

Lo sviluppo delle AI è un salto nella conoscenza umana, e come tale un fattore positivo. Occorre rendere le applicazioni accessibili a tutti, con ovvie differenze di competenze e responsabilità, utilizzarle per aumentare le conoscenze e insegnare alle persone come utilizzare consapevolmente la libertà. Conoscere i rischi reali, separandoli dall’emotività, neutralizza le strategie più pericolose, quelle di chi fa leva su aspettative e timori irrazionali. Nella finanza e nella società.