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L’intelligenza artificiale e la finanza

26 Gennaio 2024

di Riccardo Viale

L’articolo completo del Corriere della Sera

La Intelligenza Artificiale generativa sta erodendo progressivamente gli spazi lavorativi degli umani. Tra i settori più preoccupati di questa invasione occupazionale dei Bot vi è il settore finanziario, ma sulla sua efficacia ci sono molti dubbi.

Warren Bennis consigliere di vari presidenti americani e noto esperto di management aveva azzardato nel 1988 una provocazione: «La fabbrica del futuro avrà due soli operai: un uomo ed un cane. Il lavoro dell’uomo sarà quello di dare da mangiare al cane. Il cane servirà, invece, per controllare che l’uomo non tocchi la macchina che produrrà tutto». La frase in effetti non è sua, ma del giornalista Dave Lamond, nel 1978. Se allora sembrava distopica, oggi il suo significato metaforico sta diventando sempre più realistico.

La Intelligenza Artificiale generativa sta erodendo progressivamente gli spazi lavorativi degli umani. Tra i settori più preoccupati di questa invasione occupazionale dei Bot vi è il settore finanziario. Qualche tempo fa il Financial Times titolava un articolo con la domanda «Parlerai delle tue finanze con un “chatbot”?» I chatbot sono algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) che rispondono alle domande dei clienti in una chat. Ne esistono già diversi sul mercato, come ad esempio come MyEva di Wealth Wizard, società di consulenza digitale britannica o i chatbot dell’americana Pefin, che sostiene di essere stata la prima al mondo a offrire consulenza sull’intelligenza artificiale. Sembra che presto verranno offerti consigli che spaziano dalla consulenza previdenziale agli investimenti finanziari in linguaggio parlato.

Quindi l’intelligenza artificiale sta sostituendo la consulenza umana nel mondo della finanza? Decideremo il nostro futuro finanziario con i robot? Quali sono le reali potenzialità dell’intelligenza artificiale? L’intelligenza artificiale basata su LLM dovrebbe essere orientata non tanto a sostituire la capacità umana di problem solving ma a contribuire a migliorarla come hanno proposto Joseph Licklider e Douglas Engelhart con la loro «simbiosi uomo-macchina». La tendenza attuale nel mondo industriale è, tuttavia, quella di sostituire l’attività umana. In molti casi si stanno investendo eccessive risorse nella tecnologia di automazione dell’intelligenza artificiale (rispetto ai guadagni di produttività che offrono), invece di concentrarsi in modo più ottimale sull’«utilità della macchina»; ovvero su tecnologie basate sull’intelligenza artificiale che offrono aumenti di produttività, essendo complementari alle competenze degli umani.

Vi sono molti esempi a riguardo. Si è riscontrato che gli ingegneri del software con il programma GitHub Copilot possono essere due volte più veloci nella programmazione e che i lavoratori a bassa produttività, avendo accesso a ChaptGPT, migliorano le prestazioni nelle attività di scrittura. Un gruppo di ricerca – capeggiato dall’economista di Stanford, Erik Brynjolfsson – ha esaminato l’implementazione scaglionata di un Chat Bot per una società di software Fortune 500 che fornisce software per i processi aziendali. L’algoritmo, basato sui dati di oltre 5.000 agenti dell’azienda, monitora le chat dei clienti e offre agli agenti dell’azienda suggerimenti in tempo reale su come rispondere agli utenti. Gli agenti potevano utilizzare questi suggerimenti ma erano anche liberi di ignorarli. Il Chat Bot ha migliorato le prestazioni dei lavoratori meno qualificati o meno esperti del 13,8% in tutte le misure di produttività. Gli agenti in servizio da due mesi che hanno utilizzato lo strumento hanno potuto lavorare a livello degli agenti in servizio da sei mesi che non avevano accesso all’IA.

Ciononostante i ricercatori hanno riscontrato pochi effetti positivi dell’intelligenza artificiale per i membri più qualificati o con più esperienza dell’azienda. Scrive Brynjolfsson: «I lavoratori altamente qualificati potrebbero avere meno da guadagnare dall’assistenza dell’IA proprio perché le raccomandazioni dell’IA catturano la conoscenza incorporata nei loro comportamenti». Lo stesso discorso si applica al mondo della finanza. Due sono i giudizi scettici di fondo su uno sviluppo sostitutivo della AI generativa rispetto all’uomo. In primo luogo un algoritmo non possiede quella dimensione corporea che gli permetta di avere emozioni e di interagire empaticamente con il soggetto umano. Non basta essere una grande macinatore di dati per intercettare i dettagli nascosti della psicologia umana, capire la sua reale propensione al rischio e per trasmettere fiducia al cliente. In secondo luogo viviamo in un mondo incerto ed imprevedibile. La finanza è uno degli esempi tipici di questa incertezza.

In questo mondo incerto i fallimenti previsionali degli algoritmi basati sui Big Data di Google lo stanno a dimostrare. Non basta analizzare milioni di dati per trovare configurazioni stabili che predicano il futuro. Come sosteneva già il filosofo David Hume ed anni dopo Karl Popper non vi sono giustificazioni logiche ed epistemologiche della induzione. Da questo punto di vista il bravo consulente finanziario umano non potrà mai essere sostituito da una rete neurale macinatrice di dati. La ragione sta proprio nel fatto che egli userà semplici euristiche che avranno la possibilità di fare previsioni migliori che i chatbox della AI.

Su queste tematiche il 21 Dicembre alle ore 16 presso il grattacielo di Intesa San Paolo a Torino è stato presentato il volume Artificial Intelligence and Financial Behavior pubblicato dalla Elgar (2023) e curato da Riccardo Viale, Shabnam Mousavi, Umberto Filotto e Barbara Alemanni. L’incontro è stato introdotto dalla relazione del prof. Gian Maria Gros Pietro e chiuso dalle relazioni del prof. Mario Rasetti e del prof. Hersh Shefrin . Intervenuti tra gli altri i curatori, il dott. Alessandro Varaldo CEO di Banca Aletti, il prof. Filippo Donati della Un. Di Firenze, il dott. Alessio Botta di McKinsey ed il prof. Remo Pareschi della Un. del Molise. L’incontro è organizzato da CENTAI ed Herbert Simon Society.

 

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