10 casi d'uso ed esempi reali di intelligenza artificiale generativa nei servizi finanziari

Hai mai considerato la sorprendente precisione e crescita del settore finanziario? È un regno in cui gli errori sono minimi, la precisione è fondamentale e il progresso è perpetuo. Ma cosa sta realmente facendo accadere tutto dietro le quinte? Bene, è l'intelligenza artificiale generativa.

L’intelligenza artificiale generativa nella finanza è diventata un prezioso strumento di innovazione nel settore, offrendo vantaggi che ridefiniscono il modo in cui vengono condotte le operazioni finanziarie e forniti i servizi.

La sua integrazione negli istituti finanziari migliora profondamente l’efficienza, il processo decisionale e il coinvolgimento dei clienti. Automatizzando le attività ripetitive e ottimizzando i flussi di lavoro, l'intelligenza artificiale generativa semplifica le operazioni, riduce gli errori e taglia i costi, migliorando in definitiva i profitti delle aziende.

La tabella sopra illustra che si prevede che l’IA generativa nel settore dei servizi finanziari registrerà un CAGR del 28,1% dal 2022 al 2032. Con questa traiettoria di crescita, si prevede che la dimensione del mercato dell’IA generativa nella finanza supererà i 9,48 miliardi di dollari entro il 2032.

La crescente dimensione del mercato indica chiaramente la significativa opportunità disponibile per finanziare le imprese per investimenti nell’intelligenza artificiale generativa, consentendo loro di sfruttare le sue capacità di trasformazione e sbloccare nuove strade di crescita e innovazione.

Questo blog approfondirà l'esplorazione di vari aspetti dell'intelligenza artificiale generativa nel settore finanziario, inclusi casi d'uso, esempi reali e altro ancora. Quindi, senza ulteriori indugi, entriamo subito nei dettagli.

L’intelligenza artificiale generativa nella finanza: un’esplorazione approfondita

Nel settore finanziario, l’intelligenza artificiale generativa è diventata uno strumento che le istituzioni finanziarie non possono permettersi di trascurare. Trasforma le operazioni e i processi decisionali con capacità ineguagliabili.

La tecnologia innovativa ha il potenziale per elevare significativamente le imprese. Secondo un rapporto Deloitte, i progressi nell’intelligenza artificiale generativa potrebbero aumentare la crescita della produttività aziendale di 1,5 punti percentuali. Pertanto, le aziende finanziarie possono ottenere sostanziali guadagni in termini di produttività e ricavi integrando l’intelligenza artificiale generativa nei loro processi.

Il rapporto si sofferma inoltre su come l’intelligenza artificiale generativa possa migliorare i flussi di lavoro aziendali e finanziari introducendo consapevolezza contestuale e capacità decisionali simili a quelle umane, rivoluzionando potenzialmente i processi lavorativi tradizionali. Questi progressi sono resi possibili da modelli di base, che utilizzano algoritmi di deep learning ispirati all’organizzazione dei neuroni nel cervello umano.

Inoltre, secondo un rapporto di BCG, le funzioni finanziarie all’interno delle aziende globali stanno abbracciando il potenziale di trasformazione degli strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT e Google Bard. Si prevede che questi strumenti rimodelleranno il futuro del lavoro all’interno della funzione finanziaria, rivoluzionando i processi, migliorando l’efficienza e guidando l’innovazione, richiedendo ai CFO di acquisire una comprensione sfumata del loro impatto.

Si prevede che l’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa nelle operazioni finanziarie segua una traiettoria della curva a S, indicando un potenziale di crescita significativo.

Attualmente, i team finanziari stanno esplorando attivamente le capacità dell’intelligenza artificiale generativa per semplificare i processi, in particolare in aree come la generazione di testi e la ricerca.

Guardando al futuro, l’intelligenza artificiale generativa è pronta a rivoluzionare le operazioni principali e a rimodellare i partner commerciali nel settore finanziario. Inoltre, si prevede di collaborare con i tradizionali strumenti di previsione dell’intelligenza artificiale per migliorare la capacità e l’efficienza delle funzioni finanziarie.

Leggi anche: L'impatto trasformativo dell'intelligenza artificiale nella finanza

Principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa nel settore finanziario

La convergenza tra intelligenza artificiale generativa e finanza rappresenta una fusione all’avanguardia, trasformando le pratiche finanziarie convenzionali attraverso sofisticati algoritmi. L’uso dell’intelligenza artificiale generativa nella finanza comprende un’ampia gamma di applicazioni, tra cui la valutazione del rischio, il trading algoritmico, il rilevamento delle frodi, l’automazione del servizio clienti, l’ottimizzazione del portafoglio e le previsioni finanziarie.

Esaminiamo la moltitudine di modi in cui l'intelligenza artificiale generativa nel FinTech viene sfruttata e fa crescere le aziende.

Consulenza per modifiche al codice normativo

L’intelligenza artificiale generativa nella finanza può analizzare grandi quantità di dati normativi e fornire approfondimenti alle organizzazioni su come adattarsi in modo efficiente ai cambiamenti del codice normativo. L’interpretazione dei requisiti normativi complessi aiuta le aziende a rimanere conformi e a mitigare i rischi normativi in ​​modo efficace.

Consulenza finanziaria su misura

L’intelligenza artificiale generativa e la finanza convergono per offrire consulenza finanziaria su misura, sfruttando algoritmi avanzati e analisi dei dati per fornire consigli e approfondimenti personalizzati a individui e aziende. Questo approccio su misura migliora la soddisfazione del cliente e aiuta le persone a prendere decisioni informate su investimenti, risparmi e pianificazione finanziaria.

Ricerca e sintesi semplificate dei documenti finanziari

L’intelligenza artificiale generativa in finanza semplifica il processo di ricerca e sintesi dei documenti finanziari estraendo automaticamente le informazioni rilevanti da diverse fonti. Questa funzionalità fa risparmiare tempo agli analisti finanziari e migliora il processo decisionale fornendo approfondimenti completi.

Processi contabili automatizzati

L’intelligenza artificiale generativa è estremamente vantaggiosa nell’automazione delle attività contabili di routine come l’immissione di dati, la riconciliazione e la categorizzazione delle transazioni finanziarie. Ridurre lo sforzo manuale e minimizzare gli errori aumenta l’efficienza e l’accuratezza nella tenuta dei registri finanziari.

Generazione efficiente di report finanziari

L’intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per semplificare il processo di generazione di report finanziari sintetizzando dati provenienti da più fonti e presentandoli in un formato strutturato. Ciò consente alle aziende di produrre report tempestivi e accurati per le parti interessate, le autorità di regolamentazione e gli investitori.

Rilevamento di frodi e garanzia della privacy dei dati

Una delle applicazioni efficaci dell’intelligenza artificiale generativa nella finanza è il rilevamento delle frodi e la sicurezza dei dati. Gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa sono in grado di rilevare anomalie e modelli indicativi di attività fraudolente nelle transazioni finanziarie. Inoltre, garantisce la riservatezza dei dati implementando solide tecniche di crittografia e monitorando l’accesso a informazioni finanziarie sensibili.

(Leggi anche: AI nel settore bancario – Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale nelle banche)

Soluzioni per la gestione del portafoglio e del rischio

L’intelligenza artificiale generativa nella finanza consente una sofisticata ottimizzazione del portafoglio e gestione del rischio analizzando dati storici, tendenze di mercato e fattori di rischio. Aiuta gli istituti finanziari a prendere decisioni basate sui dati per massimizzare i rendimenti riducendo al minimo l’esposizione al rischio.

Implementazione di strategie di trading algoritmico

Gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa sviluppano e implementano strategie di trading algoritmico analizzando i dati di mercato e identificando opportunità di trading redditizie. Ciò migliora l’efficienza del trading e consente ai trader di trarre vantaggio dalle fluttuazioni del mercato in tempo reale.

Ottimizzazione dei processi fiscali

L’intelligenza artificiale generativa automatizza i processi di conformità fiscale analizzando leggi fiscali, normative e dati finanziari per ottimizzare la pianificazione e il reporting fiscale. Aiuta le aziende a ridurre al minimo le passività fiscali garantendo al tempo stesso il rispetto delle normative fiscali.

Analisi del sentiment del cliente

L’intelligenza artificiale generativa può analizzare il feedback dei clienti da varie fonti, come social media, sondaggi e interazioni con l’assistenza clienti, per valutare il sentiment nei confronti di prodotti e servizi finanziari. Gli istituti finanziari possono personalizzare le proprie offerte e strategie di marketing per soddisfare meglio le esigenze e le preferenze dei clienti comprendendo il sentiment dei clienti.

Valutazione del rischio di credito

Un uso importante dell’intelligenza artificiale generativa in finanza è la valutazione del rischio di credito. Gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono analizzare diverse fonti di dati, tra cui storia creditizia, rendiconti finanziari e indicatori economici, per valutare il rischio di credito per singoli mutuatari o aziende. Ciò consente ai finanziatori di prendere decisioni più accurate e informate in merito all’approvazione dei prestiti, ai tassi di interesse e ai limiti di credito, riducendo al minimo i rischi di default e ottimizzando i portafogli di prestiti.

Sviluppo di chatbot e assistenti virtuali per la finanza

L’intelligenza artificiale generativa alimenta chatbot e assistenti virtuali che forniscono assistenza clienti personalizzata, rispondono a domande ed eseguono attività finanziarie di routine. Questi assistenti basati sull'intelligenza artificiale migliorano l'esperienza del cliente e semplificano le interazioni tra istituti finanziari e clienti.

Esempi reali di intelligenza artificiale generativa nei servizi finanziari

Analizziamo in che modo i principali attori del settore stanno sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale generativa nel settore bancario e finanziario per rivoluzionare il loro approccio, migliorare l'esperienza dei clienti e aumentare la redditività.

Attraverso un'esplorazione dettagliata, scopriremo l'impatto ottimistico dell'intelligenza artificiale generativa nella finanza.

JP Morgan

JPMorgan Chase, una delle principali istituzioni finanziarie globali, ha dimostrato un forte impegno verso l'innovazione attraverso i suoi investimenti proattivi in ​​tecnologie IA all'avanguardia. Tra questi progressi, l’intelligenza artificiale generativa si distingue come uno strumento fondamentale sfruttato dal marchio per migliorare vari aspetti delle sue operazioni.

Dal perfezionamento dei framework di gestione del rischio al miglioramento delle strategie di trading e al miglioramento dell'esperienza del servizio clienti, l'intelligenza artificiale generativa svolge un ruolo multiforme all'interno dell'ecosistema di JPMorgan.

Goldman Sachs

Goldman Sachs, rinomata per la sua abilità nell’investment banking e nella gestione patrimoniale, ha abbracciato il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie di apprendimento automatico, inclusa l’intelligenza artificiale generativa.

Incorporando l'intelligenza artificiale generativa nelle sue operazioni di trading, Goldman Sachs si impegna a ottimizzare le strategie di investimento, migliorare i protocolli di gestione del rischio e stare al passo con le tendenze del mercato

Morgan Stanley

Morgan Stanley, sostenitrice della gestione patrimoniale e dei servizi finanziari, è in prima linea nell’esplorazione delle innovazioni basate sull’intelligenza artificiale per migliorare il proprio vantaggio competitivo. Con particolare attenzione allo sfruttamento dell’intelligenza artificiale generativa, Morgan Stanley mira a rafforzare le proprie capacità di rilevamento delle frodi, ottimizzare i processi di gestione del portafoglio e fornire consulenza finanziaria personalizzata ai propri clienti.

Diversi modelli di intelligenza artificiale generativa per la ricerca di operazioni nel settore finanziario

Il settore FinTech prospera sull’innovazione, alla costante ricerca di nuovi modi per migliorare il proprio approccio e incrementare la redditività. I modelli di intelligenza artificiale generativa svolgono un ruolo fondamentale in questa ricerca di progresso, offrendo una gamma di strumenti e tecniche preziosi che le aziende finanziarie sfruttano per raggiungere i propri obiettivi.

Analizziamo ciascuno di questi modelli ed esploriamo il modo in cui contribuiscono al successo del settore FinTech.

Codificatori automatici variazionali (VAE)

I VAE sono architetture di rete neurale che imparano a codificare e decodificare dati ad alta dimensione, come immagini o testo. Sono ampiamente utilizzati per generare risultati realistici e diversificati.

Reti avversarie generative (GAN)

I GAN sono costituiti da due reti neurali, un generatore e un discriminatore, che vengono addestrate insieme in modo competitivo. I GAN eccellono nel generare immagini realistiche, video e altre forme di dati.

Modelli autoregressivi

I modelli autoregressivi, come la media mobile autoregressiva (ARMA) e la media mobile integrata autoregressiva (ARIMA), prevedono valori futuri in una serie temporale basata su osservazioni passate. Sono comunemente utilizzati per attività di previsione delle serie temporali.

Modelli di trasformatori

I modelli Transformer, come la serie GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI, si basano su un meccanismo di auto-attenzione che consente loro di elaborare sequenze di dati in modo più efficace. Questi modelli sono versatili e possono generare testo, immagini e altri tipi di dati.

Modelli di apprendimento per rinforzo profondo (DRL).

I modelli DRL combinano il deep learning con tecniche di apprendimento di rinforzo per apprendere comportamenti complessi e generare sequenze di azioni. Sono spesso utilizzati nella robotica e in altri ambienti dinamici.

PixelCNN

PixelCNN è un tipo di modello autoregressivo progettato specificamente per generare immagini ad alta risoluzione pixel per pixel. Cattura le dipendenze spaziali tra pixel adiacenti per creare immagini realistiche.

Modelli basati sui flussi

I modelli basati sui flussi sono modelli generativi che trasformano una distribuzione di probabilità semplice in una più complessa attraverso una serie di trasformazioni invertibili. Questi modelli vengono utilizzati per la generazione di immagini, la stima della densità e le attività di compressione dei dati.

Autoencoder variazionale con flussi normalizzati (VANF)

VANF combina i punti di forza degli autoencoder variazionali (VAE) e dei flussi di normalizzazione per generare campioni diversificati e di alta qualità da distribuzioni di dati complesse. Sfrutta la normalizzazione dei flussi per modellare distribuzioni complesse di spazi latenti e ottenere una migliore qualità del campione.

Come incorporare l'intelligenza artificiale generativa nelle operazioni finanziarie: passaggi chiave

Approfondiamo l'approccio olistico e strategico necessario per integrare l'intelligenza artificiale generativa nei servizi finanziari. Attraverso una comprensione completa delle metodologie sistemiche e la collaborazione con un'azienda di sviluppo affidabile, le aziende possono sfruttare in modo efficace il potenziale di trasformazione dell'intelligenza artificiale generativa per promuovere l'innovazione e raggiungere i propri obiettivi.

Valutazione dei bisogni e obiettivi

Inizia avviando una fase di ricerca completa per approfondire le complessità dei progetti finanziari. Ciò implica condurre una meticolosa valutazione delle esigenze per identificare e definire con precisione le sfide e gli obiettivi a portata di mano.

Raccolta e preparazione dei dati

Nella fase di raccolta dei dati, raccogliere dati finanziari in modo completo da varie fonti. Successivamente, pulisci e preelabora meticolosamente i dati per rimuovere gli errori e standardizzare i formati. Ampliare il set di dati con ulteriori funzionalità rilevanti per migliorarne la ricchezza e la diversità. Garantire la conformità normativa in tutti questi processi per preservare l'integrità dei dati.

Sviluppo e implementazione del modello

Con un solido set di dati in mano, è il momento di intraprendere lo sviluppo e l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale generativa su misura per finanziare progetti. Questa fase prevede l’implementazione degli algoritmi e delle metodologie giuste per affrontare le sfide identificate e raggiungere gli obiettivi definiti.

Test e convalida

Dopo aver completato lo sviluppo del modello, stabilire rigorosi protocolli di test e convalida. Ciò implica sottoporre i modelli di intelligenza artificiale generativa a test approfonditi su diversi casi e scenari di utilizzo finanziario. Identificare e affrontare eventuali potenziali carenze o discrepanze per garantire la robustezza del modello prima della distribuzione.

Integrazione nel flusso di lavoro del software

Collabora a stretto contatto con gli ingegneri del software per integrare perfettamente i modelli nei flussi di lavoro software esistenti, garantendo l'interazione UI/UX e una maggiore efficienza operativa nel dominio finanziario.

Monitoraggio e ottimizzazione continui

Abbraccia il monitoraggio continuo e il miglioramento post-implementazione per adattarti alle tendenze finanziarie in evoluzione. Implementa il monitoraggio delle prestazioni in tempo reale, l'analisi dei dati e miglioramenti iterativi per mantenere l'efficacia e la pertinenza dei modelli.

Soddisfare le esigenze: soluzioni per le sfide dell’intelligenza artificiale generativa nei servizi finanziari

Iniziamo un'esplorazione completa delle formidabili sfide incontrate dalle aziende finanziarie mentre si avventurano nel regno dell'intelligenza artificiale generativa. Approfondiremo queste sfide, svelando soluzioni innovative pronte a superare questi ostacoli e aprire la strada a progressi trasformativi nel settore finanziario.

Qualità dei dati e bias

I modelli di intelligenza artificiale generativa sono suscettibili di distorsioni nei dati su cui vengono addestrati. Ciò può portare a risultati ingiusti in aree quali l’approvazione dei prestiti, il credit scoring o il trading algoritmico. I dati distorti possono perpetuare le disuguaglianze storiche e portare a pratiche discriminatorie.

Soluzioni

• Implementare solide tecniche di pulizia dei dati per identificare e rimuovere i bias dai set di dati di training.
• Incorpora diverse fonti di dati per rappresentare uno spettro più ampio di informazioni finanziarie.
• Sviluppare parametri di equità e strumenti di monitoraggio per monitorare potenziali distorsioni nei risultati del modello.
• Impiegare processi di supervisione e revisione umana per le decisioni finanziarie critiche generate dall’intelligenza artificiale.
• Dare priorità ai principi e alla strategia dell’IA responsabile al fine di evitare distorsioni dei dati e garantire risultati giusti ed equi.

Spiegabilità e interpretabilità

I modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere complessi, rendendo difficile capire come arrivano a risultati specifici. Questa mancanza di trasparenza può essere problematica per le istituzioni finanziarie che devono giustificare raccomandazioni o decisioni prese dall’IA.

Soluzioni

• Utilizzare tecniche di intelligenza artificiale spiegabile (XAI) per fornire approfondimenti sul processo di ragionamento del modello. Ciò può contribuire a creare fiducia e garantire la conformità normativa.
• Sviluppare interpretazioni leggibili dall'uomo dei risultati del modello per facilitare la comprensione da parte dei professionisti finanziari.
• Dare priorità allo sviluppo di modelli interpretabili di intelligenza artificiale generativa progettati specificamente per applicazioni finanziarie.

Integrazione e gestione del cambiamento

L’integrazione dei modelli di intelligenza artificiale generativa con i sistemi finanziari esistenti può essere complessa. Inoltre, le istituzioni finanziarie devono preparare la propria forza lavoro all’integrazione dell’intelligenza artificiale, affrontando i potenziali problemi di spostamento dei posti di lavoro e le esigenze di riqualificazione.

Soluzioni

• Sviluppare un approccio graduale all’adozione dell’intelligenza artificiale, iniziando con progetti pilota per testare la fattibilità dell’integrazione.
• Investire in programmi di formazione dei dipendenti per dotare il personale delle competenze necessarie per lavorare in modo efficace con l'intelligenza artificiale generativa.
• Promuovere una cultura dell’innovazione e della collaborazione per garantire un’integrazione fluida dell’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro finanziari.
• Comunicare apertamente i potenziali vantaggi dell’intelligenza artificiale per affrontare le preoccupazioni della forza lavoro e incoraggiare un cambiamento positivo.

Generalizzabilità e adattabilità del modello

I mercati finanziari sono in continua evoluzione e i dati storici potrebbero non essere sempre un perfetto predittore delle tendenze future. I modelli di intelligenza artificiale generativa addestrati su set di dati statici potrebbero avere difficoltà ad adattarsi a questi cambiamenti, portando a risultati imprecisi o obsoleti.

Soluzione

• Aggiorna continuamente i dati di training con nuove informazioni per garantire la generalizzabilità del modello.
• Sviluppa modelli di intelligenza artificiale generativa adattiva in grado di apprendere e adattare i propri risultati in base a flussi di dati in tempo reale.
• Impiegare tecniche di trasferimento di apprendimento per sfruttare la conoscenza dei modelli esistenti in nuovi scenari finanziari.

(Leggi anche: Prevenire il collasso del modello di intelligenza artificiale: affrontare il rischio intrinseco dei set di dati sintetici)

Accessibilità dei dati limitata

I modelli di intelligenza artificiale generativa prosperano su set di dati di grandi dimensioni e di alta qualità. I dati finanziari possono essere costosi da acquisire, frammentati tra diverse istituzioni e soggetti a rigide normative sulla privacy. Questo accesso limitato ai dati può ostacolare lo sviluppo e l’efficacia dei modelli di intelligenza artificiale generativa in finanza.

Soluzione

• Esplora fonti di dati alternative come il sentiment sui social media o gli indicatori economici per integrare i dati finanziari tradizionali.
• Sviluppare accordi di collaborazione sui dati tra istituti finanziari per condividere dati anonimi per la formazione dei modelli rispettando le normative sulla privacy.
• Sfruttare tecniche di generazione di dati sintetici per creare set di dati finanziari artificiali ma realistici a fini di formazione, garantendo il rispetto delle norme sulla privacy dei dati.

Frammentazione normativa globale

Il panorama normativo per l’IA, in particolare per quanto riguarda l’uso dell’IA generativa nella finanza, è ancora in evoluzione e varia tra i diversi paesi. Questa mancanza di normative globali coerenti crea incertezza per le istituzioni finanziarie internazionali e scoraggia l’adozione diffusa della tecnologia.

Soluzione

• Sostenere normative globali chiare e coerenti per l'intelligenza artificiale generativa nella finanza attraverso la collaborazione del settore e l'impegno con gli organismi di regolamentazione.
• Sviluppare quadri di conformità che garantiscano che i modelli di intelligenza artificiale generativa aderiscano alle normative finanziarie esistenti e alle linee guida emergenti.
• Rimani informato sull'evoluzione delle normative di mercato e adatta di conseguenza le pratiche di intelligenza artificiale per mantenere la conformità.

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Domande frequenti

D. Come può essere utilizzata l’intelligenza artificiale generativa nella finanza?

R. L’intelligenza artificiale generativa offre numerose applicazioni in finanza, che vanno dal coinvolgimento dei clienti alla gestione del rischio. Può essere utilizzato per analizzare il sentiment dei clienti, generare consulenza finanziaria personalizzata e automatizzare le strategie di investimento.

Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa aiuta nella generazione di dati finanziari sintetici per la formazione di modelli predittivi, l’ottimizzazione della gestione del portafoglio e la semplificazione dell’elaborazione dei documenti finanziari.

D. In che modo l'intelligenza artificiale generativa può contribuire alla generazione di dati finanziari sintetici per l'addestramento di modelli predittivi?

R. L’intelligenza artificiale generativa in finanza svolge un ruolo cruciale nella generazione di dati sintetici per l’addestramento di modelli predittivi imitando i modelli e le caratteristiche dei dati finanziari del mondo reale. Attraverso tecniche come Generative Adversarial Networks (GAN) e Variational Autoencoders (VAE), l’intelligenza artificiale generativa può creare set di dati sintetici che assomigliano molto ai dati finanziari reali, preservando al tempo stesso la privacy e la riservatezza.

D. Quali sono le principali sfide che le aziende devono affrontare quando integrano l'intelligenza artificiale generativa nei loro progetti finanziari?

R. Le aziende incontrano diverse sfide quando adattano l'intelligenza artificiale generativa ai progetti finanziari, tra cui problemi di privacy dei dati, interpretabilità dei modelli, integrazione con sistemi legacy, conformità alle normative, acquisizione di talenti e analisi dei costi. Affrontare queste sfide con l’aiuto di un partner tecnologico esperto come Appinventiv è essenziale per un’implementazione e un’innovazione di successo nel settore finanziario

L’implementazione di solide tecniche di crittografia dei dati per una maggiore privacy, lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale spiegabili per una migliore interpretabilità e l’offerta di programmi di formazione completi per colmare le lacune di talento sono potenziali soluzioni a queste sfide.