Il ruolo dell’AI predittiva nella gestione del cash flow per pmi e corporate

La predictive finance è un declinazione dell’IA che sta rivoluzionando un settore che si è sempre basato sull’esperienza e sull’intuizione umana, ma tenendo in estrema considerazione i dati. Grazie alle nuove tecnologie, oggi, si possono ottimizzare gli investimenti, prevedere in trend di mercato e gestire i rischi riducendo il margine di errore.

I Big Data nell’Investment Banking sono stati sempre centrali e la capacità si analisi dell’intelligenza artificiale può essere di grande aiuto. Può fare ottenere dei risultati in tempo reale che, altrimenti, se venissero processati dal cervello umano, richiederebbero un investimento maggiore. Così facendo si ottengono degli insight accurati e si può anticipare dinamiche di mercato complesse e volatili. L’AI predittiva e i meccanismi di Machine Learning permettono di trovare opportunità di investimento più sicure e meno rischiose, anche grazie alla personalizzazione dei portafogli dei clienti. 

Cos’è l’intelligenza artificiale nel settore finanziario

La predictive finance si basa su modelli matematici e algoritmi di IA che si basano su meccanismi di Machine Learning. È così che prevede eventi futuri e dà informazioni a supporto di eventuali decisioni nel settore finanziario. Lo fa attraverso l’elaborazione di una quantità enorme di dati. 

Basti pensare all’esame delle dinamiche di mercato e all’individuazione di tendenze emergenti. Con l’IA predittiva si può valutare anche il rischio di default di un cliente o di un’impresa, migliorando le strategie di gestione del credito. Ma è molto utile anche nel trading algoritmico, anticipando oscillazioni di prezzo e valutando i margini di profitto migliori. 

Le banche, così facendo, studiano informazioni eterogenee. Non soltanto dai mercati finanziari tradizionali, ma anche da fonti alternative come le news, i social, i feed IoT e le immagini satellitari. Riescono a combinare dati storici con flussi di mercato in tempo reale per prevedere micro-trend che possono durare anche soltanto millisecondi e ad avviare operazioni ad alta frequenza.

L’intelligenza artificiale permette di valutare anche eventi collaterali. Eventi mondiali, fluttuazioni di valute e pericoli in campo geopolitico che possono incidere significativamente sui portafogli degli investitori. Inoltre dà l’opportunità di personalizzare l’offerta, in modo tale da bilanciare al meglio rendimento e rischio. 

I Big Data non sono solo uno strumento collaterale, ma sono centrali per le banche di investimento. Poterli analizzare in tempo reale e considerando le fluttuazioni di mercato, riduce i rischi e permette di migliorare i risultati finali.

La gestione del cash flow forecasting con l’IA

Il cash flow è una grandezza essenziale per un’azienda: permette di avere la liquidità necessaria e affrontare situazioni di emergenza. Ottenere delle previsioni affidabili sul flusso di cassa è molto importante, poterle avere in tempo reale e con un margine di errore ridotto è una vera opportunità da cogliere. 

Con il cash flow forecasting, o previsione dei flussi di cassa, si intende l’analisi e la stima dell’entrata e dell’uscita di denaro nell’arco di un lasso di tempo. Valuta le vendite, gli investimenti, i finanziamenti e le spese operative attraverso operazioni specifiche:

• Analisi di dati storici;
• Individuazione di tendenze;
• Previsione di entrate e uscite;
• Calcoli sul saldo del conto corrente;
• Monitoraggio e aggiornamento del cash flow previsionale.

Insieme a meccanismi di Deep Learning, poi, si possono simulare scenari di mercato complessi, anticipando le risposte ed eventuali eventi imprevisti. Inoltre si possono automatizzare le decisioni di investimento.

Inoltre, l’uso di tecnologie blockchain per la trasparenza e la tracciabilità dei dati finanziari potrà fare diminuire i rischi operativi e migliorare l’efficienza delle operazioni di back-office. In questo contesto, il Quantum Computing permette di accedere a meccanismi di arbitraggio e ottimizzazione dei rendimenti. I rischi saranno ridotte grazie alle reti neurali che inglobano fattori diretti e indiretti.

Come può l’IA aiutare le aziende nella finanza sostenibile

La predictive finance fatta attraverso l’IA permette anche di gestire al meglio gli investimenti in termini di sostenibilità. Si pensi agli impatti ambientali, sociali e di governance. Le banche potranno indirizzare i capitali verso settori sostenibili e in linea con le richieste del mercato e dei regolatori. Gli investimenti, quindi, non verranno fatti solo analizzando i dati, ma valutando un ecosistema complesso in cui entrano in gioco anche l’innovazione tecnologica, l’efficienza e la personalizzazione.

Come in tutti i campi, soprattutto quelli relativamente nuovi, ci sono molte opportunità ma anche degli ostacoli da superare e sui quali è meglio non inciampare. Come accennato, si possono ottimizzare i portafogli, identificare trend di mercato in anticipo e limitare i rischi con maggiore accuratezza. Lo si può fare anche in un contesto di dynamic pricing. Inoltre si possono offrire soluzioni su misura, migliorando la fidelizzazione e la redditività.

Tuttavia, i dati non strutturati provenienti da fonti eterogenee, hanno bisogno di essere analizzati con strumenti avanzati di elaborazione e di integrazione. Inoltre, è importante anche agire considerando la sicurezza e la privacy dei propri clienti. Per non parlare dei bias e delle previsioni non attendibili che possono incidere negativamente sul risultato finale.

In questo contesto parecchio complesso, non si può più fare affidamento solo sull’esperienza e l’intuizione degli esperti, ma nemmeno affidarsi ciecamente all’intelligenza artificiale. La chiave è trovare una via di mezzo e non fare l’errore di pensare che il cervello umano non serva più.

È fondamentale usare tutti gli strumenti forniti dall’IA, incluso il Reinforcement Learning, ma senza dimenticare la supervisione. Ogni risultato va verificato, ogni decisione va presa soltanto dopo una valutazione finale da parte dell’uomo. È sensato fare un passo indietro dove l’automatizzazione della macchina è nettamente superiore al grado di elaborazione del cervello umano, ma poi la creatività e l’intuizione proprie solo delle persone devono fare da sigillo, oppure mettere tutto in discussione e ricominciare.

Non è di secondaria importanza la questione etica e la regolamentazione degli strumenti di intelligenza artificiale. In Europa, per esempio, ci si è già mossi con l’AI Act e l’Italia si sta adeguando a livello nazionale con il Ddl sull’intelligenza artificiale. L’obiettivo finale è migliorare la redditività e l’efficienza, attraverso un sistema finanziario più forte, eticamente solido e sostenibile. Non ci si può basare più soltanto si dati e numeri, ma è necessario considerare una serie di variabili che incidono nella strategia finale.