L'AI rivoluziona la finanza sostenibile

L'AI può rivelarsi un potente alleato nella lotta al cambiamento climatico, soprattutto nei settori dell'economia circolare e della finanza sostenibile. La sovrapposizione tra questi campi non deve stupire: l'AI e la crisi climatica sono i due grandi temi che segnano la complessità della nostra epoca. 

Vediamo le principali applicazioni dell'AI nella finanza sostenibile:

Gestione dei rischi e integrazione ESG 

Grazie alla loro capacità di analizzare enormi quantità di dati provenienti dalle fonti più disparate (immagini satellitari, social media, report finanziari) gli algoritmi AI possono valutare le performance delle aziende in termini di sostenibilità e prevenire potenziali rischi legati a fattori ambientali e sociali. L'AI è particolarmente abile nel cogliere relazioni complesse e non lineari, difficili da incorporare nei modelli tradizionali. 
Modelli AI per la gestione del rischio e l'integrazione ESG sono comuni tra le grandi istituzioni finanziarie, ma non tra le piccole e medie imprese.

Modellazione del rischio climatico 

L'AI alimenta gli strumenti di modellazione del rischio climatico, i quali simulano diversi scenari climatici e il loro impatto su asset, portafogli d'investimento e catene di approvvigionamento. In questo modo, le istituzioni finanziarie a riescono a  quantificare e gestire il rischio climatico. Molto importanti sono le reti antagonistiche generative (GAN), una classe di modelli di deep learning usati per sovrapporre  a foto reali gli effetti catastrofici del cambiamento climatico.

Questi strumenti sono in crescita nel settore assicurativo, ma la loro diffusione è ostacolata da sfide come disponibilità di dati e precisione dei modelli.

Impact investing

L'AI facilita l'impact investing, cioè gli investimenti in imprese, organizzazioni e fondi che generano un impatto ambientale o sociale positivo e misurabile. Gli algoritmi di machine learning analizzano infatti enormi moli di dati per individuare aziende, progetti o iniziative allineati con specifici obiettivi di sostenibilità, come l'energia rinnovabile, la tecnologia pulita o l'inclusione sociale.

Sebbene in aumento, l'adozione di queste tecnologie è ancora limitata e prevale negli approcci di investimento tradizionali.

Gestione sostenibile della supply chain

Le tecnologie AI vengono impiegate per migliorare la sostenibilità delle supply chain, ottimizzando l'allocazione delle risorse, riducendo gli sprechi e migliorando la trasparenza e la tracciabilità. Attraverso l'analisi avanzata e la modellazione predittiva, l'AI può ottimizzare la logistica, minimizzare le emissioni di carbonio e identificare opportunità per pratiche di approvvigionamento sostenibili.

Queste applicazioni sono più diffuse in settori come retail e manifattura, con adozioni variabili tra le aziende, spesso ostacolate da costi e complessità.

Identificazione del greenwashing

L'AI aiuta a identificare i rischi di greenwashing nelle comunicazioni esterne attraverso l'analisi dei sentiment, l'analisi del contenuto, la comprensione contestuale, la verifica dei dati e il riconoscimento di modelli. Analizzando i dati testuali, l'AI individua incoerenze, affermazioni esagerate e linguaggio fuorviante che potrebbe indicare potenziali pratiche di greenwashing. Ne sono esempi chatclimate.ai e ChatReport, parte del programma NLP4SF dell'Università di Zurigo e dell'Oxford Sustainable Finance Group. 

Alcune grandi aziende hanno iniziato a integrare questi strumenti, ma l'adozione su larga scala è ancora limitata.

L'integrazione dell'AI nella finanza sostenibile promette di accelerare la transizione verso un'economia globale più sostenibile e inclusiva. Sfruttando il potere dell'AI per analizzare enormi quantità di dati, mitigare i rischi e individuare opportunità di investimento, le istituzioni finanziarie e gli investitori possono generare un impatto positivo ambientale e sociale, massimizzando al contempo i rendimenti finanziari.

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