Mercati sotto pressione: il petrolio sale mentre la crescita perde slancio
🇺🇸 USA – Inflazione ancora gestibile, ma la crescita entra nella crisi energetica già indebolita Negli Stati Uniti il PIL del quarto trimestre è stato rivisto bruscamente al ribasso a +0,7% annualizzato, contro una stima precedente di +1,4% e attese di +1,5%. Il confronto con
Settimana turbolenta per i mercati: lavoro USA debole e petrolio sotto i riflettori
🇺🇸 USA – Il dato sul lavoro rompe l’illusione, ma non il quadro Negli Stati Uniti il titolo della settimana è semplice: il mercato del lavoro ha deluso, e lo ha fatto in modo abbastanza netto da riaprire subito il dibattito sui tagli della Fed.
Quando l’inflazione non molla: cosa cambia per tassi e mercati
USA – Prezzi alla produzione che accelerano, ciclo che rallenta a macchia di leopardo Negli Stati Uniti il dato che ha dominato la settimana è stato il PPI, perché ha rimesso tensione sul tema “quanto è davvero finita l’inflazione”. L’indice headline sale +2,9% a/a contro
Il nuovo equilibrio dei mercati: meno crescita, inflazione più lenta a scendere
USA – Crescita sotto attese, inflazione che non collabora Negli Stati Uniti la settimana mette insieme due segnali che complicano la vita alla Fed. La crescita rallenta più del previsto: il PIL del Q4 sale +1,4% annualizzato contro attese +2,5%, e lo shutdown viene stimato
Repricing dei tassi: cosa cambia davvero questa settimana
USA – Inflazione che scende, lavoro che regge: ecco perché i tagli tornano credibili Negli Stati Uniti il dato chiave della settimana è stato il CPI, perché ha tolto pressione alla Fed senza dare l’idea di un’economia che si sta rompendo. L’inflazione headline rallenta al
Sotto la superficie dei mercati: cosa dicono i dati
🇺🇸 USA – Il lavoro si svuota sotto la superficie Negli Stati Uniti il messaggio della settimana arriva tutto dal mercato del lavoro, ed è meno rassicurante di quanto sembri in headline. I JOLTS di dicembre scendono a 6,54 milioni di posizioni aperte, ben sotto
Ecco come Wall Street sta usando l’intelligenza artificiale
L’interesse per l’intelligenza artificiale si è diffuso anche a Wall Street. Le grandi banche non vogliono rimanere indietro nella corsa all’IA: circa il 40% di tutte le posizioni lavorative aperte riguardano ruoli legati all’intelligenza artificiale. JPMorgan è in prima linea. La più grande banca statunitense ha pubblicizzato a livello globale più di 3.650 ruoli legati a questa tecnologia. Lavori che riguardano la gestione del rischio, ricerca e sviluppo, ingegneria dei dati, implementazione del software, governance e etica dell’intelligenza artificiale e ruoli quantitativi.
Ma anche gli altri colossi di Wall Street si stanno dando da fare. Deutsche Bank utilizza l’intelligenza artificiale per scansionare i portafogli dei clienti facoltosi. ING Group effettua screening per potenziali clienti inadempienti. E Morgan Stanley afferma che i suoi banchieri stanno “sperimentando”.
Il rilascio di ChatGPT di Open AI nel novembre 2022 ha reso i consigli di amministrazione e gli amministratori delegati delle banche consapevoli di trovarsi ad un punto di svolta. Nella corsa agli armamenti dell’intelligenza artificiale, la ricerca del talento non ha prezzo.
Il potenziale premio per le aziende è che le attività quotidiane saranno gestite in modo più efficiente ed efficace mentre l’analisi complessa e la gestione del rischio saranno rese più semplici e veloci. Ciò è particolarmente allettante nel settore bancario, dove montagne di dati sono alla base di decisioni di investimento sempre più complesse.
Le banche di Wall Street utilizzano l’intelligenza artificiale
Le banche di Wall Street stanno utilizzando l’intelligenza artificiale per elaborare soluzioni di copertura più personalizzate attraverso strumenti come swap sui tassi di interesse e derivati azionari. Deutsche Bank sta implementando il cosiddetto deep learning per analizzare se i clienti internazionali del private banking sono troppo esposti ad un particolare asset e per abbinare i singoli clienti con fondi, obbligazioni o azioni adeguati.
JPMorgan a maggio ha depositato una domanda di brevetto per IndexGPT, un chatbot simile a ChatGPT in grado di selezionare gli investimenti per i clienti. Lo strumento in fase di realizzazione potrà contare su un software di cloud computing che utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare e selezionare i titoli in base alle esigenze dei clienti.
Morgan Stanley sta facendo dei test utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni open source, grandi reti di intelligenza artificiale addestrate utilizzando enormi quantità di testo da Internet. Ad aprile la banca ha dichiarato di aver brevettato un modello che utilizza l’IA e il deep learning per interpretare se le comunicazioni della Federal Reserve sono aggressive o accomodanti.
Barclays si trova ancora nella fase di studio. Un potenziale utilizzo potrebbe essere quello di fornire agli agenti del servizio clienti una migliore panoramica delle finanze dei clienti, ha detto il CEO. Tuttavia, l’implementazione di qualsiasi strumento di intelligenza artificiale all’interno dell’azienda richiederà anni, ha affermato.
L’intelligenza artificiale non è una novità a Wall Street
Le banche di Wall Street non sono estranee all’uso dell’intelligenza artificiale. Utilizzano da tempo algoritmi IA per l’high frequency trading e l’ottimizzazione dei portafogli di investimento. Lo stesso vale per i chatbot e gli assistenti virtuali che forniscono supporto e assistenza ai clienti. Wells Fargo ha creato un assistente clienti utilizzando la piattaforma di intelligenza artificiale conversazionale di Google Cloud, Dialogflow. BNP Paribas utilizza i chatbot per rispondere alle domande dei clienti mentre l’intelligenza artificiale cerca di individuare e prevenire frodi e riciclaggio di denaro.
L’intelligenza artificiale veniva già utilizzata anche per valutare e gestire il rischio con modelli di machine learning, per rilevare attività fraudolente come transazioni non autorizzate, furti di identità e riciclaggio di denaro.
I rischi
La corsa all’IA sollecita cautela. Molti vedono l’uso diffuso dell’intelligenza artificiale come un presagio di rischi futuri. “Quando qualcosa può fare qualsiasi cosa, mi preoccupo un po’ perché so che non saremo in grado di disinventarla”, ha detto l’investitore miliardario Warren Buffett.
I modelli di intelligenza artificiale possono ereditare bias presenti nei dati su cui sono addestrati. Nel settore finanziario, ciò potrebbe dar luogo a pratiche di prestito discriminatorie o a decisioni di investimento distorte.
Le banche hanno il dovere fiduciario di non operare sulla base di informazioni inaffidabili. Questo è un problema man mano che l’uso dell’intelligenza artificiale si espande. Una banca dovrebbe analizzare informazioni provenienti da una gamma molto ampia di fonti pubbliche per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni.
L’automazione delle attività di routine attraverso le tecnologie di intelligenza artificiale potrebbe portare alla perdita di posti di lavoro umani. Gli analisti di Goldman Sachs stimano che 300 milioni di posti di lavoro a livello globale potrebbero essere esposti all’automazione grazie all’intelligenza artificiale generativa. L’uso di questa tecnologia nella finanza solleva anche questioni etiche riguardanti la privacy, il consenso e l’uso responsabile dei dati dei clienti.
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