L’apprendimento automatico si applica alla finanza

[vc_row][vc_column][vc_column_text]APPRENDIMENTO AUTOMATICO FINANZA - L’intelligenza artificiale sta trovando sempre più applicazioni utili e innovative. Uno dei suoi meccanismi fondamentali è l’apprendimento automatico, in inglese “machine learning”: di cosa si tratta esattamente? Inoltre, come possiamo trarne vantaggio?

Possiamo trovare un risvolto molto interessante nel campo della finanza: coloro che sfrutteranno l’apprendimento automatico otterranno diversi vantaggi. I casi possibili in cui trovare il machine learning sono ben 12, ognuno con le sue peculiarità. Il settore finanziario è sempre stato al passo col progresso.[/vc_column_text][dfd_spacer screen_wide_spacer_size="50" screen_normal_resolution="1024" screen_tablet_resolution="800" screen_mobile_resolution="480"][dfd_heading subtitle="" content_alignment="text-left" enable_delimiter="" undefined="" title_font_options="tag:h2" subtitle_font_options="tag:div" tutorials=""]

Apprendimento automatico: di cosa si tratta

[/dfd_heading][dfd_spacer screen_wide_spacer_size="20" screen_normal_resolution="1024" screen_tablet_resolution="800" screen_mobile_resolution="480"][vc_column_text]L’apprendimento automatico è un processo appartenente all’intelligenza artificiale. Essendo l’intelligenza artificiale una riproduzione della mente umana rielaborata in ambito tecnologico, anch’essa ha bisogno di apprendere. Infatti, per quanto si possa programmare bene una AI (Artificial Intelligence), arriverà inevitabilmente a evitare degli errori già commessi o migliorare le sue prestazioni.

Per questo motivo esiste il processo di apprendimento automatico. Consiste nell’analizzare quantità gigantesche di dati grezzi, impossibili da elaborare per gli esseri umani se non in tempi lunghissimi. Da queste analisi, l’intelligenza artificiale riesce a dedurre errori ed elementi da migliorare.

Ma non finisce qui. L’apprendimento automatico serve anche agli addetti ai lavori, in quanto i dati elaborati forniscono analisi accurate da poter interpretare. Perciò il machine learning facilita l’interpretazione di dati anche molto importanti: pensate se questi fossero finanziari o bancari.[/vc_column_text][dfd_spacer screen_wide_spacer_size="50" screen_normal_resolution="1024" screen_tablet_resolution="800" screen_mobile_resolution="480"][dfd_heading subtitle="" content_alignment="text-left" enable_delimiter="" undefined="" title_font_options="tag:h2" subtitle_font_options="tag:div" tutorials=""]

Le applicazioni nella finanza

[/dfd_heading][dfd_spacer screen_wide_spacer_size="20" screen_normal_resolution="1024" screen_tablet_resolution="800" screen_mobile_resolution="480"][vc_column_text]Come abbiamo accennato prima, le applicazioni dell’apprendimento automatico nella finanza sono 12, categorizzate così da Maruti Techlabs. Ecco qui alcuni esempi:

• Monitoraggio finanziario: in altre parole, la sorveglianza sulle transazioni finanziarie in formato digitale. Reati come il riciclaggio di denaro saranno rilevabili più facilmente;
• Previsioni sugli investimenti: è ormai risaputo che l’intelligenza artificiale riesca a suggerire gli investimenti giusti, e con il machine learning migliorerà passo dopo passo;
• Automazione dei processi: senza entrare in un mondo fatto completamente di macchine, alcuni processi lavorativi possono essere gestiti dall’AI aumentando la produttività dell’azienda;

Molte altre caratteristiche facilitano la gestione della sicurezza finanziaria su più fronti, oltre ad assistere nel marketing ecc.

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