Nuovi studi del CQF Institute, una rete mondiale per professionisti della finanza quantitativa (quants), rivelano che meno di uno specialista su dieci ritiene che i neolaureati possiedano le capacità di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico necessarie per avere successo nel settore. Ciò evidenzia un problema crescente nella finanza quantitativa: la mancanza di comprensione umana e di padronanza del linguaggio delle macchine.
L’indagine CQF sottolinea una grave carenza di competenze tra coloro che lavorano o entrano nel settore della finanza quantitativa. Poiché l’intelligenza artificiale diventa sempre più importante per il successo, si tratta di una tendenza preoccupante. Gli esperti affermano che l’industria deve colmare questo divario di competenze attraverso migliori iniziative di istruzione, formazione e miglioramento delle competenze.
L’adozione dell’IA è in aumento. Nonostante la comprensione limitata dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, il sondaggio ha rilevato che l’83% degli intervistati utilizza o sviluppa strumenti di intelligenza artificiale, mentre il 31% utilizza l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale. Gli strumenti più diffusi includono ChatGPT (31%), Microsoft/GitHub Copilot (17%) e Gemini/Bard (15%), mentre il 18% utilizza il deep learning. Un significativo 54% degli analisti utilizza questi strumenti quotidianamente.
Il 30% dei quant utilizza l’intelligenza artificiale generativa per la codifica e il debug, il 21% per l’analisi e la ricerca sul sentiment del mercato e il 20% per la generazione di report. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono diventati influenti nelle principali aree della finanza quantitativa. Ad esempio, il 26% sfrutta l’intelligenza artificiale per la ricerca/generazione di alfa, il 19% per il trading algoritmico e il 17% per la gestione del rischio.
Il 44% degli intervistati ha segnalato sostanziali miglioramenti della produttività grazie all’intelligenza artificiale, mentre il 25% ha dichiarato di risparmiare oltre dieci ore settimanali con i processi assistiti dall’intelligenza artificiale.
Tuttavia, le sfide rimangono. Secondo il rapporto, il 16% degli intervistati ha preoccupazioni normative, il 17% si preoccupa dei costi dei computer e la spiegabilità del modello – capire come l’intelligenza artificiale raggiunge le conclusioni – è l’ostacolo numero uno, con il 41% che la segnala come una preoccupazione chiave.
Anche la formazione formale sull’intelligenza artificiale rappresenta una sfida, poiché solo il 14% delle aziende offre tali programmi e sviluppo della forza lavoro. Di conseguenza, solo il 9% dei neolaureati è considerato “pronto per l’intelligenza artificiale”.
Il dottor Randeep Gug, amministratore delegato del CQF Institute, sottolinea l’importanza di fornire ai laureati le competenze per utilizzare l’intelligenza artificiale in modo efficace.
“I nostri futuri professionisti devono partire con slancio e sapere quando uno strumento di intelligenza artificiale aggiunge davvero valore”.
Tuttavia, nonostante questi ostacoli, lo slancio esiste. Il 25% delle aziende ha stabilito strategie formali di intelligenza artificiale, il 24% sta sviluppando piani e il 23% prevede aumenti di budget per supportare le infrastrutture aziendali nel prossimo anno.
Il futuro della finanza quantitativa dipenderà probabilmente più dalla collaborazione umana con la tecnologia che dalle competenze matematiche tradizionali. Anche se il settore si trova ad affrontare delle sfide, la chiave per superarle è che gli esseri umani siano sufficientemente preparati e competenti per implementare questi strumenti in modo efficace.
Il dottor Gug ha concluso: “Abbracciare la formazione continua e le tecnologie innovative è importante per plasmare il futuro della finanza quantitativa”.
(Fonte immagine: “In Quantità” di MTSOfan è concesso in licenza con CC BY-NC-SA 2.0.)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
