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OpenAI ha lanciato ChatGPT for Financial Services, una versione speciale di ChatGPT per il settore finanziario, sviluppata con Morgan Stanley e Evercore. Il servizio, sarà in grado di eseguire compiti come raccogliere ricerche, analizzare bilanci e preparare presentazioni per i clienti, utilizzando dati da Daloopa, PitchBook e LSEG News. Ma anche in questo caso lo spettro del "cloud" e della riservatezza dei dati bussa fortemente alla porta.
Dopo i programmatori, OpenAI si sta dedicando a una delle professioni da ufficio più costose di sempre, quella dell’investitore finanziario.
L’azienda ha lanciato una versione speciale di ChatGPT per il settore finanziario, in grado di eseguire una parte significativa del lavoro dei junior investment banker, che a Wall Street possono guadagnare fino a $200.000 all’anno, bonus inclusi.
ChatGPT for Financial Services è principalmente orientato agli investment bank e ai dipartimenti analitici. OpenAI ha sviluppato il servizio insieme a Morgan Stanley e Evercore, indagando su quali compiti i banchieri trascorrano più tempo in lavori manuali routinari. Una transizione simile è già avvenuta nello sviluppo, dove l’azienda ha trasformato Codex in un sistema in grado di eseguire compiti lunghi in parallelo.
La versione finanziaria di ChatGPT è in grado di raccogliere ricerche, analizzare i bilanci, costruire modelli di valutazione delle aziende, normalizzare i profitti e l’EBITDA, trovare potenziali acquirenti, analizzare i risultati finanziari e preparare presentazioni per i clienti.
GPT-6 Astra lavora attraverso tabelle, note ai bilanci e numeri di diversi periodi, trasferendo poi i risultati in documenti, fogli elettronici e slide.
La principale differenza rispetto al chatbot standard risiede nell’accesso a dati professionali. In ChatGPT sono integrate le informazioni di Daloopa, PitchBook, LSEG News e Crunchbase, inclusi i bilanci finanziari, le trascrizioni delle conference call, le informazioni sulle aziende private, gli investimenti e le transazioni. OpenAI sta anche sviluppando il collegamento a S&P Capital IQ, MSCI, Moody’s, Dow Jones Factiva e altri servizi.
Per l’investment banking è particolarmente importante la verificabilità dei numeri. ChatGPT mostra i link a tabelle specifiche e frammenti di documenti da cui ha preso i dati, in modo che il dipendente possa verificare il calcolo. Le banche potranno anche caricare i propri modelli Excel, Word e PowerPoint, dopo di che il sistema preparerà un modello di valutazione, una nota analitica o una presentazione nel formato accettato all’interno dell’azienda.
È proprio questo tipo di lavoro che tradizionalmente occupa gran parte della giornata dei junior analyst. I banchieri principianti raccolgono dati, verificano i numeri, aggiornano i modelli e passano ore a correggere le presentazioni prima di inviarle al cliente.
OpenAI non promette ancora una sostituzione completa delle persone. Il banchiere deve comunque verificare i calcoli, prendere decisioni informate e rispondere del materiale finale. Morgan Stanley e Evercore sottolineano anche il ruolo del giudizio professionale. Gli sviluppatori hanno prestato particolare attenzione alla riservatezza: i dati aziendali non vengono utilizzati per impostazione predefinita per l’addestramento dei modelli, le informazioni sono crittografate e gli amministratori ricevono il controllo sui ruoli, sui periodi di conservazione e sui registri di audit.
In ChatGPT for Financial Services OpenAI ha essenzialmente riunito in un’interfaccia il modello GPT-6 Astra, le banche dati di settore, i modelli aziendali e gli strumenti per la preparazione di materiali pronti. Il servizio è già disponibile per le organizzazioni finanziarie idonee e in seguito l’azienda prevede di estendere la soluzione ad altre aree del business finanziario.
I programmatori hanno attraversato una fase simile in precedenza. Ora un modello di lavoro simile è arrivato alle tabelle, ai modelli finanziari e alle presentazioni di Wall Street.
Tuttavia, l’automazione su larga scala non garantisce ancora una riduzione del personale. I progetti aziendali con l’IA si rivelano spesso più costosi e complessi delle promesse iniziali, e le aziende si trovano ad affrontare un rendimento discutibile nell’implementazione
Per le banche, la transizione è particolarmente sensibile a causa dell’accesso dei modelli ai dati finanziari e ai clienti. Va da se che dati sensibili inseriti nel “cloud”, possono portare a problemi di privacy del dato e di riservatezza. E questo problema sempre di più sta bussando alle porte nell’era delle AI.
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