Analisi finanziaria: perché i vecchi metodi non sono più adatti nell’era dell’intelligenza artificiale

Nel mondo della finanza, per decenni l’analisi dei dati è stata affidata a formule statiche e modelli rigidi, che richiedevano agli analisti di memorizzare algoritmi specifici per valutare rischi, profittabilità e liquidità aziendale. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale (AI), però, questo approccio sta diventando rapidamente obsoleto. Oggi, l’AI è in grado di analizzare grandi volumi di dati in tempo reale, apprendendo continuamente da essi e adattandosi alle dinamiche di mercato. Di conseguenza, memorizzare formule e applicarle in modo meccanico non è più sufficiente, né efficace.

Vediamo perché i vecchi metodi non sono adatti e come l’AI stia rivoluzionando l’analisi finanziaria.

1. L’inefficacia dei modelli statici nei mercati volatili

Tradizionalmente, gli analisti finanziari si sono affidati a formule come il rapporto prezzo-utili (P/E), il rendimento del capitale proprio (ROE) e il rapporto di indebitamento per valutare la solidità di un’azienda. Queste formule, però, sono basate su presupposti statici e limitati, che non tengono conto della volatilità e dei cambiamenti rapidi dei mercati moderni. Ad esempio, un’azienda tecnologica potrebbe avere un P/E elevato rispetto a un’azienda manifatturiera, ma ciò non implica necessariamente che sia meno stabile. Gli algoritmi di AI, al contrario, non si limitano a confrontare i dati, ma analizzano un’ampia gamma di variabili, compresi i trend di settore e i dati macroeconomici in tempo reale, per valutare in modo più preciso e dinamico la posizione dell’azienda.

2. Le formule tradizionali ignorano dati non strutturati e segnali deboli

I vecchi metodi di analisi finanziaria si basano esclusivamente su dati strutturati, come i bilanci, i rendiconti finanziari e i dati contabili, trascurando una vasta quantità di informazioni non strutturate. Con l’AI, le banche e gli analisti possono ora elaborare dati provenienti da fonti non convenzionali, come i social media, le notizie e i rapporti di settore, per ottenere un quadro più completo e accurato. Ad esempio, un algoritmo di AI può rilevare segnali di rischio analizzando articoli di cronaca o commenti online sulla reputazione di un’azienda, cosa impossibile per le formule tradizionali che si concentrano solo su dati numerici.

3. L’apprendimento automatico per modelli predittivi più accurati

Le formule tradizionali si basano su dati storici, applicando principi generali che non sempre riflettono le reali condizioni di un’azienda o del mercato. Ad esempio, uno dei limiti dell’analisi SWOT (punti di forza, debolezza, opportunità e minacce) è che si basa su ipotesi qualitative statiche, che non riescono a cogliere la velocità con cui si modificano i fattori esterni. Gli algoritmi di AI, attraverso l’apprendimento automatico, analizzano una quantità di dati infinita e aggiornano costantemente le proprie previsioni, adattandosi al mutare delle condizioni economiche e finanziarie. Un modello predittivo basato sull’AI può, ad esempio, segnalare un possibile calo di vendite molto prima che un analista tradizionale, grazie alla capacità di rilevare pattern tra variabili diverse e spesso inaspettate.

4. Analisi di rischio e stress test più completi e realistici

I vecchi metodi di analisi del rischio, come l’analisi del valore a rischio (VaR), sono basati su assunti lineari che non riflettono adeguatamente il comportamento del mercato durante situazioni di crisi o stress. L’AI può simulare centinaia di scenari, anche quelli estremi, migliorando la comprensione dei possibili impatti finanziari di eventi rari ma devastanti, come le crisi pandemiche o i disastri naturali. Ad esempio, le banche possono utilizzare l’AI per condurre stress test dinamici che prendono in considerazione eventi simultanei (ad esempio, una recessione accompagnata da un crollo dei prezzi del petrolio), fornendo una visione più accurata dei potenziali rischi.

5. Valutazione delle performance e dei profili di rischio personalizzati

I vecchi metodi tendono a considerare tutti i clienti o aziende con lo stesso profilo in base a poche variabili, come il reddito o il settore. Questo approccio standardizzato non tiene conto delle caratteristiche uniche di ogni cliente. Grazie all’AI, le banche possono creare modelli di rischio e rendimento altamente personalizzati, analizzando migliaia di variabili uniche per ogni cliente. Ad esempio, un algoritmo di AI può valutare il rischio di credito di un’impresa non solo in base ai suoi bilanci ma anche considerando fattori come le previsioni di crescita nel settore, la stabilità della supply chain e le tendenze di pagamento passate. Questo permette alle banche di offrire soluzioni di credito su misura, ottimizzando il servizio per ciascun cliente.

6. Riduzione dei costi e maggiore efficienza operativa

Uno dei limiti maggiori dei vecchi metodi di analisi finanziaria è il loro elevato costo e il lungo tempo necessario per raccogliere e analizzare i dati. L’AI può automatizzare molte di queste attività, riducendo significativamente i tempi di analisi e i costi. Ad esempio, i sistemi di AI possono scansionare automaticamente contratti e bilanci per estrarre dati rilevanti, consentendo agli analisti di concentrarsi sulle decisioni strategiche piuttosto che su attività di routine. Inoltre, l’AI permette di effettuare previsioni finanziarie in tempo reale, un vantaggio inestimabile in un contesto economico in rapida evoluzione.

Conclusioni

L’analisi finanziaria moderna richiede un cambio di paradigma: passare da formule statiche e memorizzate a un approccio dinamico e adattivo. L’AI sta ridefinendo il settore, offrendo un’analisi più precisa, completa e personalizzata.

Per chi opera nella finanza, il futuro non è più rappresentato dalla capacità di memorizzare formule, ma dalla comprensione di come utilizzare strumenti di AI per interpretare una vasta gamma di dati e prendere decisioni informate. Investire in conoscenze sull’intelligenza artificiale e integrarle nell’analisi finanziaria è ormai una necessità per rimanere competitivi e rispondere in modo efficace alle sfide dei mercati odierni.

Scopri il corso MasterBANK AI, l’unico master in Italia in cui diventare Specialista in Finanziamenti d’Impresa utilizzando i più avanzati strumenti di Intelligenza Artificiale.
Clicca qui.

SCARICA GRATUITAMENTE IL LIBRO
CONTINUAVANO A CHIAMARLA QUALITA’

Ripercorri la storia della ISO 9001
e scopri tante tecniche per migliorare il tuo Sistema Qualità.
Scarica gratuitamente questo mio nuovo libro e poi dimmi cosa ne pensi.