L'intelligenza artificiale (AI) si è intrecciata nel tessuto di molti tipi di software sfruttando i dati per produrre informazioni rilevanti ed eseguire compiti ripetitivi; e il software di ricerca finanziaria non fa eccezione.

AI per la ricerca finanziaria

Il software di ricerca finanziaria aggrega dati e documenti su argomenti selezionati dagli utenti affinché gli analisti li utilizzino nel loro processo di selezione degli investimenti. I professionisti dei servizi finanziari utilizzano questo software per valutare correttamente gli investimenti in base alla quantità di rischio accettabile. L'AI è fondamentale per ridurre il tempo necessario per aggregare informazioni e dati rilevanti da fonti affidabili e fare investimenti oculati.

Tipi di AI che aiutano i ricercatori

Esistono diversi tipi e applicazioni di AI che il software di ricerca finanziaria utilizza per fornire informazioni preziose ai suoi utenti. Gli investitori stanno investendo più denaro in fondi gestiti passivamente (collezioni di azioni selezionate in un momento e non cambiate), che storicamente superano i fondi gestiti attivamente.

Tuttavia, l'AI può servire come gestore attivo acquistando e vendendo azioni entro un insieme di parametri. Questo comporta l'analisi del tipo e del rischio consentito, sostituendo un professionista degli investimenti. I professionisti degli investimenti già sfruttano l'AI per fare le loro scelte, quindi è solo una questione di tempo prima che anche i piccoli investitori abbiano accesso a strumenti simili per ridurre i costi.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per la raccolta dati

Il software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è uno strumento vitale utilizzato per la ricerca sugli investimenti. L'NLP viene utilizzato per analizzare le comunicazioni aziendali come le chiamate sugli utili, estraendo informazioni rilevanti dalla chiamata e producendo analisi del sentiment. Allo stesso modo, attraversa set di dati non strutturati come rapporti di notizie, social media e blog per identificare potenziali tendenze che sottolineano cambiamenti nel mercato. Gli utenti possono utilizzare i dati dell'NLP come base per gli investimenti.

L'AI digerisce i dati raccolti dall'NLP e produce punti più approfonditi per gli investitori da analizzare. L'intero punto di intrecciare l'AI nella ricerca finanziaria è ridurre il tempo necessario per l'analisi e identificare opportunità di investimento prime. Senza l'AI ad aiutarli, gli investitori impiegherebbero molto più tempo a cercare informazioni sugli asset.

Analisi predittiva

Il software di analisi predittiva è utilizzato in una varietà di capacità, e i servizi finanziari sono uno dei più vitali. Le analisi predittive potenziate dall'AI trovano dove il mercato — e i singoli asset — saranno in futuro. Queste soluzioni sfruttano i dati storici, estraendo modelli che formano la base per le sue previsioni. Il software di ricerca finanziaria che utilizza l'analisi predittiva considera anche le notizie di mercato e i dati per fare previsioni più accurate. I professionisti degli investimenti sono costantemente alla ricerca di informazioni che diano loro un vantaggio nel processo decisionale. L'analisi predittiva, se sfruttata correttamente, può fornire quel vantaggio e portare a un aumento del ROI.

Applicazioni dell'AI nella ricerca finanziaria

Elaborazione delle transazioni

Questa applicazione dell'AI nel campo della ricerca finanziaria coinvolge il posizionamento effettivo degli ordini di acquisto e vendita. Gli algoritmi sono utilizzati per determinare il miglior percorso possibile per le transazioni. Dal lato degli investitori, sembra semplice. Potresti pensare che devi solo usare il software di gestione del portafoglio di investimenti per effettuare una transazione e rilassarti mentre fa il lavoro. Ma in realtà, una volta effettuato l'ordine, c'è molto da fare. L'algoritmo determina, in base ai dati storici forniti a un esecutore di transazioni istruito dal machine learning, da chi comprare o vendere. Questo rende l'acquisto e la vendita di asset più efficienti, trasferendo risparmi sui costi agli investitori.

AI per la strategia di fusione e acquisizione

L'AI ha applicazioni di vasta portata nell'industria dei servizi finanziari. La tecnologia può essere sfruttata per cercare potenziali opportunità di fusione e acquisizione (M&A). Se gli algoritmi sono ben sviluppati, tutti i punti dati possono essere estratti e aggregati. Gli analisti utilizzano questi dati per determinare la probabilità di una fusione di successo, quali sinergie di ricavi e costi potenziali esistono e altro ancora. Sebbene questo tipo di analisi sia stato fatto per decenni, l'AI potrebbe ridurre significativamente il tempo e la manodopera necessari per eseguire un audit M&A completo. Se l'uso dell'AI nell'eDiscovery è un'indicazione delle sue capacità, la qualità della strategia, analisi e scelte M&A migliorerebbe significativamente. Qualsiasi compito che richiede una ricerca estensiva da parte degli esseri umani è svolto più efficientemente dalle macchine. Più dati ha l'AI e più compiti svolge, più intelligente lavora, migliori sono le sue decisioni e più completa è la sua analisi.

Il futuro dell'AI nella ricerca finanziaria

L'AI ha fatto passi significativi nel mondo dei servizi finanziari e continuerà a farlo. Man mano che l'AI migliora e produce più intuizioni, diventerà sempre più utile per i professionisti dei servizi finanziari. L'AI sarà utilizzata nella strategia M&A, nell'analisi degli investimenti, nei retrospettivi delle decisioni aziendali e individuali, tra gli altri. L'unico limite alla sua implementazione è la creatività dei suoi datori di lavoro e la solidità della sua costruzione.

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