Non sarà l’unica società che promuove l’uso dell’AI nel fintech, ma la newyorkese Daloopa si è appena portata a casa un round da 18 milioni di dollari.
E, vabbè, che sarà mai… non ci stupiamo più, vero?
Forse. Ma il punto interessante è dove stanno puntando le fintech nel settore finanziario.
Daloopa fa una cosa: migliora la qualità dei dati.
Vuole semplificare la vita degli analisti.
Già, ma non abbiamo sempre detto che l’AI soffre di “allucinazioni”?
Sì. E infatti una pietra angolare della loro offerta è la tecnologia proprietaria hyperlink: ogni dato è collegato alle fonti originali (documenti, note a piè di pagina, trascrizioni).
Una “verifica con un clic” che elimina la fiducia cieca nei dati, cruciale in contesti finanziari sensibili.
Tecnicamente, Daloopa non usa un unico LLM generalista, ma più modelli piccoli, specializzati e ad alte prestazioni. Questa architettura modulare accelera il training, facilita il deployment e permette di sostituire moduli man mano che la tecnologia evolve, mantenendo agilità e precisione.
Risultato? Un tasso di accuratezza dei dati superiore al 99%.
Non mi interessa tanto Daloopa in sé, quanto il fatto che il focus sia, giustamente, su accuratezza e verificabilità dei dati: uno dei nodi principali della fiducia nell’AI generativa applicata alla finanza.
Oltre l’automazione, l’AI sta aumentando profondità e potere predittivo dell’analisi: con tecniche di deep learning, può processare dataset enormi e trend attuali per migliorare il forecasting e prevedere i movimenti di mercato con più precisione.
Le istituzioni finanziarie dovranno presto accettare che l’AI non è più opzionale, ma parte integrante dei processi centrali e del decision-making.
E qui la domanda: le aziende hanno persone formate per sfruttare davvero questo potenziale?