[object Object]

Giorgino Marco, Mancini Mauro, Migliore Tommaso

02 Luglio 2025

L’intelligenza artificiale che ridisegna la finanza: un’analisi tra modelli predittivi, regolamentazione e formazione

Artificial Intellingence Data Science & Tecnologie per il business ​

[object Object]

Giorgino Marco, Mancini Mauro, Migliore Tommaso

02 Luglio 2025
L’intelligenza artificiale che ridisegna la finanza: un’analisi tra modelli predittivi, regolamentazione e formazione

Artificial Intellingence Data Science & Tecnologie per il business ​

L’intelligenza artificiale (AI) non è più solo un’opportunità emergente, ma un fattore trasformativo ormai pervasivo nell’ecosistema finanziario globale. Dalla gestione del rischio al trading algoritmico, dalla personalizzazione dei portafogli alla cybersecurity, l’adozione dell’AI in ambito finance è sempre più ampia, strutturata e strategica. In questo scenario, il settore finanziario si configura non solo come un utilizzatore precoce della tecnologia, ma come uno dei suoi più grandi catalizzatori.

La forza propulsiva dell’AI risiede nella combinazione di due elementi chiave: la disponibilità massiva di dati - i cosiddetti big data - e l’incremento esponenziale della capacità computazionale. La finanza, per sua natura, vive di dati, scenari previsionali, decisioni complesse. In questo contesto, l’AI non è semplicemente uno strumento di efficienza, ma un amplificatore cognitivo che permette una nuova profondità analitica e decisionale.

 

L’AI come asset strategico del settore finanziario

Marco Giorgino, Direttore dell’International Master in Financial Risk Management presso POLIMI GSoM e Professore Ordinario di Mercati e Istituzioni Finanziarie e di Gestione del Rischio Finanziario al Politecnico di Milano, sottolinea che “il mondo della finanza non guarda all’AI come a un’innovazione del futuro, ma ne è già immerso nel presente, seppur spesso in maniera disorganica, frammentaria, a patchwork”. Secondo Giorgino, le tecnologie di intelligenza artificiale si stanno diffondendo rapidamente nelle istituzioni finanziarie, pur senza ridefinire ancora pienamente le strategie degli operatori.

Guardando al futuro, però, la direzione sembra essere tracciata: una sempre maggiore pervasività dell’uso dell’AI in ambito finance. Intelligenza artificiale che non va intesa in contrapposizione all’intelligenza umana, ma nell’ottica di un’integrazione virtuosa: “Dobbiamo superare la falsa dicotomia tra intelligenza umana e artificiale – spiega Giorgino. L’obiettivo non è sostituire la prima con la seconda, ma costruire un’intelligenza aumentata”. Un principio che, nel mondo bancario e assicurativo, si traduce in un ripensamento dei processi interni e dei modelli di servizio al cliente.

La storia dell’AI non è recente: “Parliamo di una rincorsa partita decenni fa. Quello che oggi osserviamo è un’accelerazione determinata da due fattori: la disponibilità di enormi quantità di dati – anche non strutturati – e la potenza di calcolo delle macchine, oggi molto più accessibili e meno costose”. A questi si aggiungono le innovazioni nei modelli, tra cui il deep learning, alimentato da reti neurali artificiali sempre più sofisticate.

Un passaggio cruciale, per Giorgino, è però rappresentato dall’AI generativa: “La vera frontiera è una AI che non si limita a classificare o riassumere contenuti esistenti, ma che genera nuovi contenuti. Questa capacità creativa porta con sé opportunità, ma anche rischi e interrogativi etici”. Esempi applicativi? Numerosi: “Oggi, un analista finanziario può utilizzare l’AI per generare report, scenari di mercato, raccomandazioni d’investimento. Non si tratta di sostituire il professionista, ma di liberarne risorse cognitive da attività a basso valore aggiunto”. In questo scenario, però, è fondamentale porre il focus su determinate questioni, in molti casi ancora aperte: “Chi è responsabile se un algoritmo prende una decisione errata? Chi ha alimentato il modello con dati distorti? Chi controlla la trasparenza del processo decisionale?”, spiega Giorgino evidenziando i rischi connessi a bias nei dataset, all’opacità dei modelli e alla necessità di accountability nei board aziendali. “La regolamentazione è ancora incompleta – evidenzia. L’AI Act europeo è un primo passo, ma servono approcci coerenti tra USA, Europa, Asia e gli altri Paesi”.

In attesa di sviluppi su questo fronte, oggi il ruolo dell’AI nel finance si estende a cinque grandi aree: miglioramento della customer experience e dell’engagement; ottimizzazione della cybersecurity; document processing evoluto; trading algoritmico; e gestione del rischio, con focus sul credit risk. “Oggi, anche nel credito, l’AI permette analisi predittive avanzate, utilizzando fonti non convenzionali come ricerche online o dati sociali per anticipare le tendenze di mercato”, conclude Giorgino.

 

La rivoluzione dell’intelligenza artificiale nel wealth management

Tommaso Migliore, CEO e Founder di MDOTM Ltd, guida un’azienda specializzata nell’applicazione verticale dell’AI alla finanza. La sua è una prospettiva concreta, operativa, maturata a contatto con banche, società di gestione, assicurazioni e family office. “L’intelligenza artificiale ci consente di scalare ciò che prima era impossibile e di personalizzare le scelte di investimento su milioni di portafogli”, sottolinea Migliore spiegando come il settore dell’asset e wealth management stia affrontando tre grandi sfide: la crescente complessità dei mercati, l’evoluzione delle aspettative dei clienti e la compressione dei margini. “Viviamo in un mondo globalizzato e iperconnesso. Ogni azienda è ormai multinazionale, ogni rischio è interdipendente. In questo presente, comprendere le dinamiche di un titolo significa analizzare molteplici fattori, a partire dagli scenari geopolitici”.

In parallelo, gli investitori sono sempre più esigenti: “L’esperienza utente personalizzata a cui siamo abituati con Netflix o Amazon crea aspettative anche nel mondo della finanza. Ma storicamente la finanza è rimasta standardizzata. Solo i grandi patrimoni, finora, hanno avuto accesso a una consulenza personalizzata”. Finora, appunto. L’intelligenza artificiale, infatti, oggi rompe questo schema. “Attraverso la nostra piattaforma Sphere, per esempio, rendiamo possibile analizzare ogni portafoglio come farebbe un analista umano, ma con una capacità di scala prima impensabile – spiega Migliore. Il nostro motore guarda milioni di datapoint al giorno, produce insight predittivi e genera raccomandazioni personalizzate con capacità esplicative”.

La parte di reporting automatico basato su AI generativa, in particolare, consente di costruire una ‘narrativa del portafoglio’ strutturata e orientata al futuro. “È qui che si crea vero valore”, conclude Migliore, sottolineando come, oggi più che mai, la tecnologia rappresenti un fattore di sopravvivenza in un’industria a margini decrescenti: “Quando i ricavi calano e la complessità aumenta, l’unica risposta sostenibile è l’innovazione tecnologica e, nel nostro caso, l’AI”.

 

La formazione che guarda al futuro

Mauro Mancini, Associate Dean Corporate Education di POLIMI Graduate School of Management, pone il focus su un aspetto spesso trascurato in relazione all’AI: la formazione. “L’adozione dell’intelligenza artificiale richiede innanzitutto un cambiamento di mentalità. Il problema non è la tecnologia, ma il mindset delle persone”, spiega Mancini evidenziando che il 59% delle grandi aziende italiane ha già iniziato a investire in AI, ma incontra ancora ostacoli rilevanti, tra cui “l’assenza di una metodologia strutturata” e “la difficoltà di tenere il passo con l’innovazione”.

Il mercato globale dell’intelligenza artificiale oggi supera i 35 miliardi di dollari, con un incremento annuo del 90% a livello mondiale. In Italia, nel 2024, la crescita è stata del 58% rispetto al 2023. “Questi numeri ci dicono che l’AI non è un trend di nicchia, ma un asse strategico per il futuro competitivo delle imprese da approcciare però ponendo uno specifico focus sulla formazione”.

POLIMI Graduate School of Management risponde a questa sfida con un’offerta formativa ampia e articolata. “L’AI HUB è il cuore del nostro ecosistema: integriamo l’intelligenza artificiale nei percorsi MBA, Executive MBA, Master specialistici, corsi brevi e programmi corporate – spiega Mancini. Proponiamo anche percorsi in co-design personalizzati per le aziende, con moduli su envisioning, training intensivo e verticali settoriali”.

Tra le iniziative di valore di POLIMI GSoM, un ruolo di primo piano è ricoperto dalla Corporate Education Community (CEC), che esplora l’uso dell’AI nella formazione, oltre che dalla Digital Management Academy, sviluppata in partnership con gli Osservatori del Politecnico di Milano. “Insieme, analizziamo i trend tecnologici, valutiamo le esigenze aziendali, e costruiamo percorsi formativi su misura, al fine di promuovere un’adozione dell’AI consapevole ed efficace – conclude Mancini. Il tutto, con una convinzione: non si può far penetrare una nuova tecnologia senza una chiara comprensione del punto di partenza, dei bisogni reali e delle competenze disponibili. La formazione, oggi più che mai, rappresenta il ponte tra l’innovazione, il suo utilizzo e l’impatto positivo che può creare a beneficio della società e delle organizzazioni, in ambito finance e non solo”.