«L’IA ridefinisce il settore finanziario»

«L’intelligenza artificiale non ti sostituirà presto, ma probabilmente lo farà qualcun altro che la utilizza». L’affermazione è nota ed è stata ribadita anche da Marco Zaffalon, direttore scientifico dell’Istituto Dalle Molle (IDSIA), intervenuto giovedì sera al Centro Studi Villa Negroni per parlare di IA nel mondo della finanza, nel contesto delle Swiss {ai} Weeks che questa settimana ha interessato anche il Ticino con una serie di incontri. Tra questi, anche quello dedicato, appunto, alla finanza, che proprio in Ticino è stato uno dei primi campi in cui le nuove avanzate tecnologie informatiche hanno trovato terreno fertile per lo sviluppo e anche le prime applicazioni – e ancora in tempi meno sospetti. Come ha ricordato Zaffalon, la banca UBS aveva creato un centro di competenze già nel 2018, a Suglio (Manno), quando di IA si parlava ancora poco.

Nel suo intervento introduttivo, l’esperto ha ripercorso in breve la storia dell’IA che, anche qui, ha nel suo DNA proprio il Ticino: la LSTM (Long Short Term Memory), la rete neurale informatica che costituisce il fondamento dell’IA, è stata sviluppata all’inizio degli anni Novanta proprio all’IDSIA, da Jürgen Schmidhuber. Ma, come ha spiegato l’esperto, è solo a partire dal 2012 che l’IA ha iniziato davvero a guadagnare terreno, grazie alla maggiore potenza di calcolo resa possibile dai microprocessori sempre più potenti basati su architetture hardware sempre più potenti. E poi, giusto tre anni fa, è arrivato ChatGPT, «che ci ha preso alla sprovvista, forse anche gli stessi sviluppatori di OpenAi».

Tuttavia, ha ribadito il ricercatore, nonostante ChatGPT abbia «letto» tutto Internet, resta sempre una rete neurale che, come le centinaia che da allora sono state (e continuano a essere) sviluppate, «non ragiona». Detto banalmente, i sistemi neurali alla base dei cosiddetti LLM (Large Language Model) eseguono regressioni statistiche che, in sostanza, non fanno altro che previsioni, ragionamenti «associativi» e non «strutturali». «Non sono concepiti per essere affidabili e l’IA non è una rivoluzione cognitiva. Forse i computer diventeranno super intelligenti, ma non con gli LLM», ha detto Zaffalon, che in conclusione ha tuttavia sottolineato che l’IA non è destinata a sparire, anzi aiuterà a velocizzare e a migliorare molti processi e, in definitiva, a incrementare la competitività di chi la usa.

E proprio di processi e competitività ha parlato Stefania Stan, responsabile Group AI Academia Strategy & Research di UBS, istituto bancario che collabora da tempo con l’IDSIA e che ha una decina di progetti tuttora in corso. Stan ha illustrato come l’IA stia, da tempo, ridefinendo il settore finanziario, in particolare gli istituti bancari che sono soggetti a una serie di pressioni: margini di profitto, nuovi concorrenti (es. fintech o attori finanziari non-bancari) e crescenti aspettative dei clienti, oltre a una maggiore regolamentazione. L’esperta ha spiegato come l’IA rappresenti un’opportunità per «monetizzare» i dati proprietari e, al contempo, espandere l’operatività con efficienza e resilienza. Attenzione però alle soluzioni black box (a scatola chiusa) ha avvertito Stefania Stan, ricordando come il settore si fondi sulla fiducia dei clienti e, con la forte regolamentazione a cui è soggetto, non può permettersi di «correre» troppo, adottando soluzioni standard e di terze parti tout court – un principio simile che, come ha accennato l’esperta, riguarda il settore farmaceutico (per esempio Roche) che adotta l’IA ma la sviluppa «in casa».

Le priorità dell’industria bancaria con l’IA, ha spiegato Stan, partono dai clienti, che sono e restano centrali per gli istituti e a cui l’IA può aiutare a migliorare l’esperienza. Ma è sulle operazioni «dietro lo sportello» che le banche si focalizzano, come alla gestione dei rischi e delle conformità normative (compliance), l’efficienza (automazione di processi amministrativi) e la sicurezza informatica. E se l’obiettivo è anche risparmiare sui costi, bisogna anche fare attenzione agli investimenti. Come ha illustrato infine l’esperta, spesso si sovrastima la potenziale creazione di valore che deriverebbe dall’implementazione dell’IA, non considerando i vari «costi nascosti».