OpenAI entra con un prodotto dedicato in uno dei mercati più redditizi e regolamentati per l’intelligenza artificiale. Il 10 settembre 2026 la società ha presentato ChatGPT for Financial Services, una versione di ChatGPT progettata per investment banker, analisti finanziari e, in prospettiva, altre figure del settore. Il servizio combina il nuovo modello GPT-6 Astra con banche dati finanziarie professionali e strumenti per produrre analisi, modelli di valutazione, documenti e presentazioni.

Morgan Stanley ed Evercore hanno partecipato come “design partner”, contribuendo a definire funzioni e flussi di lavoro. L’obiettivo dichiarato da OpenAI è ridurre alcuni dei passaggi più laboriosi del lavoro finanziario: cercare informazioni in fonti diverse, riconciliare dati, ricostruire le voci di bilancio, preparare modelli e trasformare i risultati in materiali destinati ai clienti.

La novità economica più rilevante non riguarda quindi la semplice disponibilità di un chatbot più potente. OpenAI prova a trasformare ChatGPT in una piattaforma verticale per il lavoro finanziario professionale, mettendosi in concorrenza sia con gli altri produttori di modelli di intelligenza artificiale sia con una parte del software e delle infrastrutture informative utilizzate ogni giorno da banche, società di investimento e consulenti.

I dati finanziari entrano direttamente in ChatGPT

Il punto di partenza è l’accesso alle informazioni. ChatGPT for Financial Services integra dati provenienti da fornitori specializzati come Daloopa, PitchBook, LSEG News e Crunchbase. Le fonti comprendono bilanci, fondamentali aziendali, trascrizioni delle conference call sui risultati, informazioni sulle società private, finanziamenti e operazioni societarie.

OpenAI afferma di indicizzare e ospitare parte di questi dati sulla propria infrastruttura. La scelta dovrebbe migliorare velocità di recupero e precisione delle risposte e permette soprattutto di introdurre citazioni più granulari: un analista può risalire alla tabella, alla nota o al passaggio da cui proviene una cifra utilizzata dal modello.

È un aspetto determinante in finanza. Un errore nella ricostruzione dell’Ebitda rettificato, nella lettura del debito netto o nella normalizzazione di costi straordinari può modificare una valutazione e propagarsi in un modello finanziario. La possibilità di controllare il dato originario diventa quindi parte del prodotto, anziché un’attività separata affidata interamente all’utente.

Il servizio punta inoltre a utilizzare gli abbonamenti che gli istituti possiedono già. OpenAI sta lavorando con fornitori come S&P Capital IQ, LSEG, Msci, Dow Jones Factiva e Moody’s per consentire l’accesso ai contenuti in base ai diritti del singolo utente. A questi si aggiunge un ecosistema di oltre 50 connettori che comprende, fra gli altri, Datasite, Box, Preqin, FactSet e Intapp, secondo quanto dichiarato dalla società.

Da una risposta a un modello finanziario completo

L’altra differenza riguarda il tipo di attività che OpenAI vuole affidare al sistema. ChatGPT for Financial Services viene proposto per operazioni come analisi delle valutazioni, costruzione di modelli Lbo, screening di possibili acquirenti, analisi dei risultati trimestrali e preparazione dei pitchbook.

La piattaforma utilizza GPT-6 Astra. La società lo descrive come particolarmente adatto alle attività che richiedono ricerca, ragionamento su documenti complessi e uso di software. Nelle prove pubblicate da OpenAI, Astra ha ottenuto il 69,9% nel benchmark OfficeQA Pro, contro il 60,2% attribuito a GPT-5.6 Sol. OfficeQA Pro valuta la capacità di individuare e interpretare informazioni contenute nei bollettini del Tesoro statunitense, comprese tabelle, grafici e note.

Sono risultati pubblicati dal produttore e non equivalgono a una certificazione indipendente dell’affidabilità del sistema nei processi finanziari reali. Indicano però la direzione dello sviluppo: i modelli vengono valutati sempre meno sulla sola capacità di generare testo e sempre più sulla possibilità di completare attività professionali composte da molti passaggi.

Per una banca questo significa, per esempio, partire dai documenti societari, estrarre le informazioni pertinenti, confrontare periodi diversi, costruire un’analisi e trasformarla infine in un foglio Excel o in una presentazione.

Excel e PowerPoint diventano parte del terreno competitivo

OpenAI vuole inoltre ridurre la distanza tra l’analisi generata dall’intelligenza artificiale e il documento che arriva sulla scrivania di un cliente o di un managing director.

Gli amministratori di ChatGPT for Financial Services possono mettere a disposizione dei dipendenti modelli aziendali di Excel, Word e PowerPoint. Il sistema può così utilizzare strutture e guide di stile approvate dall’istituto per realizzare modelli di valutazione, note di ricerca e pitchbook nel formato adottato dalla banca.

È un passaggio economicamente importante perché sposta la competizione dal chatbot all’intero flusso di produzione. Nella finanza d’investimento una parte considerevole del lavoro dei profili junior consiste ancora nel raccogliere dati, aggiornare fogli di calcolo, controllare presentazioni e adattare documenti a formati interni.

Morgan Stanley stima che l’intelligenza artificiale potrebbe aumentare la produttività del settore bancario tra il 20% e il 50% nei prossimi cinque-dieci anni. La stessa banca, tuttavia, lega questi benefici alla capacità degli istituti di mantenere controllo, sicurezza e responsabilità sui processi.

Confrontare i risultati aziendali tramite grafici interattivi, con i dati e le fonti sottostanti disponibili per la consultazione.

Morgan Stanley porta l’AI verso l’uso quotidiano

La collaborazione con Morgan Stanley non parte da zero. La banca utilizza già strumenti basati sui modelli OpenAI per consentire ai propri consulenti finanziari di interrogare la documentazione e il patrimonio informativo interno.

Secondo dati diffusi da OpenAI, oltre il 98% dei team di financial advisor di Morgan Stanley utilizza AI @ Morgan Stanley Assistant, il sistema interno costruito per recuperare informazioni e supportare il lavoro dei consulenti. La banca ha affiancato alla tecnologia un sistema di valutazioni interne, le cosiddette “evals”, utilizzato per verificare i diversi casi d’uso prima della distribuzione ai dipendenti.

Il dato è significativo anche per il modello commerciale di OpenAI. L’adozione dell’AI nelle grandi organizzazioni finanziarie dipende meno dalla capacità di convincere singoli utenti e più dall’integrazione con procedure, autorizzazioni, fonti informative e controlli aziendali.

ChatGPT for Financial Services prova a incorporare questi elementi in un’unica offerta.

Sicurezza e informazioni riservate restano il nodo centrale

Portare un modello generativo nei processi di investment…


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 Pierluigi Sandonnini

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