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Il mondo del lavoro pone continuamente nuove sfide, e per essere competitivi e avere successo è necessario aggiornarsi regolarmente e adattare le proprie competenze alle esigenze del mercato.
Chi concorre per un posto di lavoro deve dimostrare di saper soddisfare i requisiti dell'azienda ma anche di possedere quelle competenze di base che sono importanti indipendentemente dal settore e dall’attività lavorativa.
Ciò significa, ad esempio, avere la capacità di raggiungere gli obiettivi aziendali entro le scadenze stabilite e in accordo con le direttive, organizzando il flusso di lavoro in modo efficiente e stabilendo le giuste priorità.
Per questo le competenze organizzative nel Cv sono una sezione molto importante che è necessario compilare con grande attenzione.
L’analisi dei Big Data è fondamentale per sostenere le strategie aziendali
L’enorme mole di dati prodotti in ogni momento dalle tecnologie informatiche (Big Data) rappresenta una ricchezza di enorme valore per le aziende.
Nel 2023, produrremo un volume di dati quasi 3 volte superiore a quello generato nel 2019. Entro il 2025, si creeranno più di 181 zettabyte di dati (1 zettabyte= 1021 byte). Entro il 2025, ci saranno 55,7 miliardi di dispositivi IoT connessi.
Questa immensa quantità di dati necessita di tecnologie e sistemi di gestione specifici per analizzarli e metterli in relazione, allo scopo di scoprire le correlazioni fra di essi e aumentare la conoscenza di fenomeni ed eventi, e prevederne gli sviluppi.
Senza le opportune competenze tecniche e gli strumenti di analisi e gestione appropriati, i Big Data potrebbero essere solo numeri interessanti, ma incapaci di fornire un significativo supporto alle strategie aziendali.
Per estrarre conoscenza di valore dai Big Data è possibile utilizzare diverse tecnologie analitiche che permettono di:
Descrivere la situazione attuale (Descriptive Analytics):
Anticipare gli eventi futuri (Predictive Analytics);
Proporre soluzioni strategiche (Prescriptive Analytics):
Implementare azioni automatiche (Automated Analytics).
L'analisi dei Big Data, se effettuata con i metodi giusti, ha un grande effetto su tutti i processi aziendali, dei quali uno dei più rilevanti è la capacità di prendere decisioni strategiche rapidamente.
Big Data Analytics e AI: una straordinaria combinazione per supportare il mondo della finanza
L'intelligenza artificiale (AI) si riferisce alla tecnologia coinvolta nello sviluppo lo sviluppo di applicazioni software e macchine in grado di ragionare, apprendere, utilizzare soluzioni, interagire, interpretare e manipolare oggetti in modo intelligente.
L'integrazione di intelligenza artificiale e Big Data ha sorprendentemente migliorato il modo in cui le organizzazioni interagiscono con informazioni e con i clienti.
Il mondo della finanza è sempre stato all'avanguardia nell'innovazione tecnologica e l'emergere dell'Intelligenza Artificiale (AI) e dell’analisi dei Big Data ha suscitato fin dall’inizio grande curiosità agli addetti di questo settore.
Infatti, ora queste tecnologie accoppiate stanno trasformando radicalmente il settore finanziario: dall'automatizzazione di compiti banali alla fornitura di informazioni prima inimmaginabili, l'IA e i l’analisi dei Big Data stanno hanno rimodellato il panorama dei servizi finanziari.
Questa trasformazione non è un futuro lontano ma una realtà attuale, che consente operazioni finanziarie più efficienti, personalizzate e intelligenti.
I potenti strumenti analitici per l’analisi dei Big Data, insieme con lo sviluppo dell’IA, hanno permesso una vera rivoluzione nel settore finanziario, guidandolo verso una nuova era di efficienza e personalizzazione.
La trasformazione è profonda, le possibilità sono infinite, e oggi l'IA è ormai una necessità nel mondo della finanza, e le principali tendenze riguardano:
Trading algoritmico
Il trading algoritmico è l'uso di algoritmi di intelligenza artificiale per eseguire operazioni sui mercati finanziari al miglior prezzo possibile. L'intelligenza artificiale analizza grandi quantità di dati in tempo reale, e prende decisioni di trading veloci e in linea con specifiche strategie di investimento.
Gestione del rischio
L'IA, analizzando i dati storici, prevede le potenziali insolvenze dei prestiti, i crolli del mercato o i rischi di investimento e consente di valutare i rischi in tempo reale, offrendo una visione che può portare a decisioni più informate e strategiche.
Rilevamento delle frodi
Gli algoritmi di rilevamento delle frodi dell'intelligenza artificiale analizzano gli schemi e le anomalie nelle transazioni, e rappresentano un efficace meccanismo di difesa contro i crimini finanziari.
Servizio clienti (Chatbot)
I chatbot sono entità intelligenti in grado di comprendere il contesto, partecipare a conversazioni, e fornire assistenza personalizzata, migliorando l'esperienza cliente e riducendo i costi operativi.
Banca personalizzata
L'IA analizza i dati provenienti dalle spese, dagli investimenti effettuati e dagli obiettivi economici raggiunti e propone al cliente prodotti finanziari e consigli personalizzati, rendendo la banca personalizzata una delle applicazioni di IA più interessanti.
La trasformazione del settore finanziario attraverso l'IA e l'analisi dei Big Data è complessa e articolata, e il futuro promette ancora più innovazione, efficienza e possibilità di personalizzazione, in linea con i valori di una società globalizzata e interconnessa.
