Il settore finanziario sta vivendo una rivoluzione tecnologica, poiché sofisticati strumenti di analisi di mercato basati sull’intelligenza artificiale stanno ridefinendo il modo in cui i professionisti interagiscono con i dati finanziari.
A metà luglio 2025, Anthropic ha lanciato la sua soluzione completa Claude for Financial Services, progettata specificamente per gli analisti finanziari. La piattaforma si integra con fornitori di dati terzi come FactSet, PitchBook e Morningstar, creando un’interfaccia unificata per la ricerca di mercato, la due diligence e il processo decisionale sugli investimenti.
“Questa è la componente mancante tra uno strumento di IA interessante e accattivante e uno davvero utile in profondità”, ha dichiarato Mike Krieger, Chief Product Officer di Anthropic e co-fondatore di Instagram. La soluzione ha già riscosso successo presso le principali istituzioni finanziarie, con i ricavi annualizzati di Anthropic che, secondo quanto riportato, sono cresciuti da 3 a 4 miliardi di dollari solo nell’ultimo mese.
Altri attori di rilievo in questo settore includono Spindle AI, che utilizza algoritmi di machine learning per prevedere le tendenze di mercato e le performance aziendali. La sua piattaforma di scenario intelligence consente agli analisti di generare e confrontare migliaia di scenari finanziari su milioni di dati, aiutando le aziende a pianificare con maggiore sicurezza. Aziende come Bill.com, NewsCorp e Apptio (IBM) hanno già implementato la tecnologia di Spindle AI.
Questi strumenti rappresentano un cambiamento significativo nelle capacità di analisi finanziaria. I metodi tradizionali si basano spesso su dati storici e sull’intuizione umana, che possono essere soggetti a bias ed errori. Al contrario, l’IA sfrutta algoritmi di apprendimento automatico per analizzare enormi quantità di dati—dai prezzi delle azioni e indicatori economici ai titoli delle notizie e al sentiment di mercato—in tempo reale.
Per i professionisti della finanza, l’impatto è notevole. Compiti che prima richiedevano interi team di analisti possono ora essere automatizzati, permettendo agli esperti di concentrarsi sulle decisioni strategiche piuttosto che sull’elaborazione dei dati. Tuttavia, questa efficienza comporta anche implicazioni occupazionali, in particolare per gli analisti junior, i cui ruoli potrebbero evolvere significativamente man mano che l’adozione dell’IA cresce nel settore.