Colombo (CRIF): "Al Tomorrow Speaks 2024 presentate GenAI e Machine Learning come tecnologie chiave per la finanza, organizzazione umana resta al centro"

Marco Colombo, Managing Director Finance Italy di CRIF, in occasione del Tomorrow Speaks 2024 ha dichiarato:

"Oggi l'argomento è di grande attualità. Oggi parliamo di Intelligenza Artificiale, tema che in tutti i settori e per svariate funzioni sarà il tema del futuro. Chiaramente noi lo affronteremo per quello che ci riguarda, quindi per il mondo della finanza. È un qualcosa che va in continuità rispetto a quello che è stata l'automazione, la digitalizzazione dei processi e lo guarderemo con due focus particolari. Uno sui dati: senza i dati l'Artificial Intelligence non esisterebbe ma i dati devono essere di qualità, devono essere gestiti, devono essere difesi e non devono essere fake, che è uno dei grandi temi che dobbiamo affrontare. L'altro grande elemento su cui vorremmo focalizzare l'attenzione è il tema del cliente. Chiaramente l'intelligenza artificiale avrà un impatto molto forte sui costi, però noi pensiamo che solo quando si migliorerà ed evolverà il rapporto col cliente avremo fatto un passo in avanti, il cosiddetto paradigma nel rapporto commerciale è quello che pensiamo dovrà cambiare. Il tema è sicuramente complesso, ecco un breve inquadramento, molto rapido ma penso indispensabile per metterci tutti sulla stessa lunghezza d'onda. Artificial Intelligence come sappiamo, nasce come termine nel 1950, grazie ad A. Touring, che poi ha scritto tante cose che si stanno verificando una dopo l'altra, il che da un lato è interessante, dall'altro può essere anche un po' preoccupante. Dopodiché l'industria rimane abbastanza silente e credo che un primo passaggio fondamentale sia l'avvento del personal computer. Il personal computer è fondamentale perché in quel momento si rende democratica la tecnologia. La tecnologia inizia a ridursi di dimensione, ridursi di costo e aumentare di potenza. Da quegli anni ad oggi l'aumento della potenza, ne parleremo tra poco con i nostri graditi ospiti, è uno degli aspetti fondamentali per la diffusione dell'intelligenza artificiale. Insieme alla tecnologia e insieme alla potenza, l'altro elemento fondamentale sono i dati. Il web è il momento in cui i dati vengono resi disponibili. Passiamo dalla Treccani a Wikipedia: cambia proprio la possibilità di utilizzo delle informazioni, vengono rese disponibili enormi quantità di dati e nasce quello il machine learning, perché le aziende che si occupano di web necessariamente hanno a che fare con il machine learning. Dopodiché l'evoluzione è stata veramente velocissima, riporto lo smartphone perché è stato un altro passaggio straordinario tramite il quale tutta una serie di funzioni di applicazione sono disponibili a tutti. Deep Mind forse non tutti la conoscono è un'azienda posseduta da Google, che nel 2016 crea un algoritmo grazie proprio a un mix di algoritmi e di machine learning, che gioca benissimo un gioco simile agli scacchi. Chiaramente gioca, impara e inizia a battere tutti quelli con cui gioca, incontra il campione del mondo e lo batte. La cosa pazzesca è che fa una mossa che gli esperti ritengono sbagliatissima e invece tramite quella mossa fa un gioco nuovo e batte il campione. Cosa dice tutto questo? La macchina in qualche modo non solo replicava quello che era stato fatto in precedenza, ma si era inventata una nostra nuova. Finché arriviamo a fine novembre 2 anni fa e ChatGPT con la GenAI e qui il passo finale che sarà oggetto di riflessione nelle prossime ore. Un punto importante che voglio sottolineare è che in questo momento si parla molto di AI grazie appunto a ChatGPT, ma ricordiamoci che la Artificial Intelligence nasce e si sviluppa su quella che io chiamo la Artificial Intelligence tradizionale, quella che si chiama poi Machine Learning. Sommando gli impatti positivi del machine learning con quelli positivi della GenAI faccio notare che del totale 2/3 è machine learning. Soprattutto nell'industria finanziaria la componente di machine learning dei dati strutturati, per chi si occupa di credito, di commerciale, di rischio, chiaramente è una componente essenziale. Di cosa parleremo quindi in questi due giorni: parleremo di machine learning e qui vorremmo capire meglio cosa è stato fatto, ogni tanto la sensazione che sottovalutiamo i progressi che sono stati fatti. Parleremo di GenAI in una diversa prospettiva qui siamo ancora in una fase di sperimentazione, il tema fondamentale sarà cosa vorremo fare, cosa pensiamo di poter fare, dove pensiamo di utilizzarla. Ci sono poi due aspetti fondamentali, definiamoli prerequisiti: uno è l'aspetto tecnologico, e partiremo proprio da qui per inquadrare il tema, l'altro l'aspetto organizzativo. Sempre di macchine parliamo, sempre di tecnologia parliamo, ma alla fine c'è un essere umano sia che scriva software, sia che gestisca un cliente, sia che sviluppi dei modelli. Per cui il tema organizzativo sarà, come sempre in tutte le aziende, un tema assolutamente fondamentale."