Il panorama bancario moderno è testimone di un’ondata di progressi alimentati dall’intelligenza artificiale (AI). Queste innovazioni, diverse e numerose, stanno già rimodellando il settore bancario, dal rilevamento delle frodi al servizio clienti. Sebbene i vantaggi siano palpabili, l’enorme portata delle opzioni a volte può rivelarsi schiacciante per i decisori del settore bancario.
Le banche devono affrontare la sfida di discernere dove e come applicarli. L’efficacia e la competitività futura di una banca dipenderanno dalla capacità di prendere queste decisioni cruciali in modo accurato e rapido.
Sbloccare la precisione dell’IA con Digital Twin
Precisione e sicurezza non sono negoziabili nello spazio bancario, poiché le banche si occupano di gestire grandi quantità di denaro e informazioni riservate sui clienti, ma i modelli di intelligenza artificiale presentano limitazioni a causa della loro natura di approssimazione predittiva e basata sui dati. Tuttavia, se combinata con il framework Digital Twin, l’intelligenza artificiale può utilizzare le sue capacità predittive e inferenziali mantenendo gli standard richiesti di accuratezza e sicurezza.
Cos’è il gemello digitale?
Ispirato ai settori manifatturiero e di progettazione dei veicoli, Digital Twin è uno specchio digitale che replica un sistema o un processo in un ambiente realistico simulato. Utilizzando il Digital Twin, l’intelligenza artificiale può imparare a gestire con precisione scenari specifici, testare strategie e calcolare l’intero universo potenziale dei risultati.
- Realismo e precisione migliorati: gli insight basati sull’intelligenza artificiale sono ora basati su scenari realistici e testabili con precisione in un ambiente simulato.
- Analisi predittive più complesse e comprensione più approfondita: Le aziende possono sviluppare una visione sfumata e probabilistica dei possibili risultati invece di analisi tradizionali più vincolate (ad esempio shock paralleli dei tassi di punto base per le banche)
- Vari scenari e analisi di sensibilità: L’intelligenza artificiale e le soluzioni possono essere calcolate per vari scenari “what if” a piacimento, offrendo una visione senza precedenti del futuro per la pianificazione e la strategia
I Digital Twins mostrano un potenziale particolare nell’analisi e nella gestione dei rischi finanziari, attingendo alla vasta ricerca economica e alle competenze accumulate negli ultimi decenni. Anni di ricerca accademica hanno prodotto intricati modelli finanziari che rappresentano accuratamente scenari economici complessi. Poiché questi modelli beneficiano di dati perfezionati secondo criteri rigorosi e progrediscono con ulteriori nuove informazioni, i modelli di intelligenza artificiale vengono adeguati o riqualificati di conseguenza.
Caso in questione: Delfi
La gestione del rischio finanziario nel settore bancario sta attualmente entrando in una nuova fase di maggiore complessità, soprattutto a causa dei recenti cambiamenti inaspettati nel contesto dei tassi di interesse e di una nuova era di incertezza. Pertanto, la gestione del rischio e la copertura nel settore bancario trarranno enormi benefici dalla combinazione di intelligenza artificiale e gemelli digitali. L’approccio di Delfi ne è una testimonianza, offrendo una soluzione combinata Digital Twin/AI per la gestione del rischio.
Analisi tradizionale dello shock a tassi paralleli
Il grafico sopra mostra un esempio del potenziale impatto delle soluzioni digital twin/AI sui bilanci delle banche. Riflette un’analisi tipica nell’ambito della gestione di attività e passività: una serie di valutazioni della performance basate su shock di tasso paralleli, ovvero dove l’intera curva dei rendimenti si muove verso l’alto o verso il basso di un numero costante di punti base (ad esempio +/- 200). L’esempio in questo grafico mostra che un aumento di 400 punti base nella curva dei rendimenti complessiva produrrebbe un reddito netto da interessi combinato e una variazione del valore del titolo di 45 milioni di dollari.
Nonostante la natura irrealistica di questo risultato nella pratica, l’analisi ha storicamente fornito una prospettiva trattabile sulla potenziale esposizione e sugli indicatori di performance di alcune istituzioni finanziarie.
Analisi AI + Digital Twin
Quanto sopra mostra la prima fase della produzione di Delfi: a distribuzione di probabilità mostrando la probabilità di risultati potenziali nell’intero universo di evoluzioni realistiche della curva dei rendimenti. Le linee nere rappresentano valutazioni puntuali di scenari di shock paralleli. È chiaramente visibile che i calcoli degli shock paralleli sono in realtà abbastanza raggruppati nella fascia alta. Non solo questa analisi tradizionale non ne offre alcuna stime di probabilità In termini di performance, un lettore del modello di shock dei tassi paralleli potrebbe giungere alla falsa conclusione che i risultati potenziali sono in realtà abbastanza strettamente distribuiti e sovrastimare la propria performance e sottostimare la propria esposizione al rischio. Con una combinazione simile a quella di Delfi tra Digital Twin e modelli di intelligenza artificiale, i manager di banche e istituti finanziari possono ottenere una visione senza precedenti del futuro e essere in grado di pianificare di conseguenza.
Copertura dell’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale di Delfi può persino analizzare l’universo dei derivati e calcolare l’opzione migliore per mitigare effettivamente i rischi.
Quanto sopra mostra due istogrammi sovrapposti: lo scenario grigio “prima” che mostra l’universo dei risultati potenziali senza alcun intervento, e lo scenario dorato “dopo” che mostra la gamma di risultati potenziali con le raccomandazioni dell’IA di Delfi. I risultati sono significativamente meno volatili mentre in realtà aumentano il livello medio di prestazione.
Inoltre, il backtesting diventa semplice con la soluzione combinata Digital Twin e AI. Ad esempio, quando è stato applicato al bilancio della Silicon Valley Bank a partire dal 2021, l’intelligenza artificiale interna di Delfi ha raccomandato soluzioni di copertura che avrebbero convertito una perdita di 2 miliardi di dollari in un guadagno di 3,5 miliardi di dollari.
Mentre le banche guardano al futuro, l’integrazione strategica dei modelli AI e Digital Twin fornirà alle banche la precisione e la lungimiranza necessarie per orientarsi nel panorama finanziario in continua evoluzione.
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