UniCal e Cerved: Data Science & Artificial Intelligence for Finance. Un ponte tra accademia, istituzioni, aziende

L’innovazione tecnologica e la crescita esponenziale dei dati hanno trasformato radicalmente il settore finanziario in termini opportunità, soluzioni, elementi abilitanti. Per rispondere a queste sfide e opportunità, discutere di tematiche in maniera trasversale, si è svolta una training school di due giorni “Advances in Data Science and AI for Finance: Bridging Academia and Industry” all’interno del Master in DS&AI dell’Università della Calabria. Un evento che ha messo in contatto giovani talenti con esperti accademici, istituzioni e aziende all’avanguardia nel settore finanziario.

L’obiettivo principale dell’evento è di creare un dialogo innovativo tra il mondo accademico, le istituzioni nazionali e le aziende attive in economia e finanza. Durante l’evento, i partecipanti hanno avuto l’opportunità di discutere metodologie all’avanguardia e bisogni concreti del mondo del Fintech, evidenziando il potenziale degli strumenti di scienza dei dati e intelligenza artificiale (IA).

Questa prospettiva duale ha arricchito i partecipanti non solo con conoscenze teoriche, ma anche con strumenti pratici utilizzati in applicazioni reali.

L’evento “Advances in Data Science and AI for Finance: Bridging Academia and Industry” ha visto la partecipazione di oltre 100 entusiasti partecipanti, tra cui 60 tirocinanti (studenti di Master in AI & DS, dottorandi, data scientist junior e senior, ricercatori e professori) guidati da 25 formatori esperti, presidenti e membri del comitato. Inoltre, 15 studenti e membri del personale hanno contribuito a creare un ambiente di apprendimento vibrante.

La training school dedicata all’Intelligenza Artificiale e al Data Science ha ospitato partecipanti provenienti da 14 diversi paesi, inclusi Italia, Polonia, Turchia, Regno Unito, Grecia, Macedonia, Romania, Spagna, Svizzera, Paesi Bassi, Irlanda, Francia, Kosovo e Germania. Questa diversità ha promosso una collaborazione internazionale e un networking di alto livello.

L’evento ha coinvolto 16 prestigiose università e 3 istituzioni rinomate (Banca d’Italia, ISTAT, ONEF) e diverse aziende del mondo del Fintech.

Le tematiche affrontate hanno spaziato dalle nuove frontiere che si stanno esplorando in ambito accademico, il modo in cui le istituzioni stanno si stanno confrontando con l’onda dell’AI, le applicazioni di business che le aziende stanno proponendo ai loro clienti.

Molto interessante il dialogo e il confronto sempre aperto e costruttivo tra i puristi della teoria statistica, con profonde radici ai principi di base, e quelli degli aspetti tecnico-ingegneristici orientati ad una valorizzazione della teoria attraverso la tecnologia abilitante ormai democratizzata.

Una tematica molto sentita e discussa è stata l’xIA (Explainable AI). L’xIA viene utilizzata per descrivere un modello di intelligenza artificiale, il suo impatto previsto e i potenziali bias. Essa aiuta a caratterizzare l’accuratezza del modello, l’equità, la trasparenza e i risultati nel processo decisionale supportato dall’Intelligenza Artificiale. L’xIA è fondamentale per un’organizzazione, poiché costruisce fiducia e sicurezza nell’implementazione dei modelli di IA in produzione. Inoltre, l’esplicabilità dell’IA aiuta un’organizzazione ad adottare un approccio responsabile nello sviluppo dell’IA.

Man mano che l’IA diventa più avanzata è sempre più difficile per gli esseri umani comprendere e tracciare il percorso che porta l’algoritmo a un risultato. L’intero processo di calcolo si trasforma in quello che comunemente viene chiamato “scatola nera”, un’entità impossibile da interpretare. Questi modelli di scatola nera sono creati direttamente dai dati e nemmeno gli ingegneri o i data scientist che li sviluppano possono capire o spiegare esattamente cosa accade al loro interno o come l’algoritmo di IA arrivi a un risultato specifico.

Comprendere come un sistema basato sull’IA ha prodotto un determinato output offre numerosi vantaggi. L’xIA può aiutare i sviluppatori a garantire che il sistema funzioni come previsto, può essere necessaria per soddisfare gli standard normativi e può essere importante per permettere a coloro che sono influenzati da una decisione di contestarla o modificarla.

Cerved ha portato la sua esperienza raccontando soluzioni sviluppate nel tempo utilizzando DS e AI ma soprattutto è stata attiva nel confronto tra le future tematiche che riguardano gli algoritmi: l’etica, l’xIA … e ultimamente si parla sempre più di “green IA”. In un’evoluzione così tumultuosa chi garantisce soluzioni di frontiera ai clienti finali è assolutamente al centro di confronti interculturali dove si discutere il futuro del business e del fintech.

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