Snowflake Cortex AI per i servizi finanziari consente di unificare gli ecosistemi finanziari e implementare facilmente modelli, app e agenti AI sui dati AI-ready
Si chiama Snowflake Cortex AI for Financial Services la suite completa di funzionalità AI annunciata da Snowflake, l’AI Data Cloud company, che, associata a svariate partnership, consente alle società di servizi finanziari di unificare i propri ecosistemi dati e implementare in modo sicuro modelli, app e agenti AI nel rispetto dei rigorosi controlli di sicurezza e conformità richiesti in settori regolamentati.
L’azienda ha inoltre annunciato un nuovo server Model Context Protocol (MCP) gestito (attualmente in public preview) che permette alle organizzazioni di sfruttare in modo semplice e sicuro dati proprietari e di terze parti provenienti da partner quali FactSet, MSCI, Nasdaq eVestment e The Associated Press all’interno di Snowflake. Attraverso il server MCP gestito, i clienti possono poi collegare i propri dati a tool esterni quali Anthropic, CrewAI, Cursor, Devin by Cognition, Agentforce di Salesforce e Windsurf al fine di dare vita ad agenti e app di intelligenza artificiale arricchiti di contesto. Grazie a queste innovazioni, i clienti del settore finanziario e non solo possono dotarsi rapidamente di un’AI affidabile, fornendo al contempo una connettività sicura e senza soluzione di continuità tra dati ed ecosistemi di intelligenza artificiale.
“Il mondo dei servizi finanziari è da tempo all’avanguardia nell’adozione delle nuove tecnologie e l’AI non fa eccezione. Tuttavia, deve affrontare sfide uniche quali la gestione di dati frammentati, requisiti di conformità rigorosi e la necessità di sicurezza e governance impeccabili”, afferma Baris Gultekin, VP of AI di Snowflake. “Portando l’intelligenza artificiale direttamente dove i dati risiedono e assicurandone l’interoperabilità con agenti remoti, Snowflake permette ai settori più regolamentati come quello dei servizi finanziari di potenziare casi d’uso critici per il business e accedere a un ecosistema unificato di dati, intelligenza artificiale e applicazioni all’avanguardia”.
Cortex AI per i servizi finanziari
Cortex AI per i servizi finanziari consente agli agenti aziendali di accelerare attività finanziarie complesse, come analisi di mercato, ricerche quantitative, rilevamento delle frodi, assistenza clienti e gestione dei reclami, riducendo i costi operativi e i tempi necessari per recuperare le informazioni. Il server MCP di Snowflake estende ulteriormente questa funzionalità abilitando l’interoperabilità a livello di settore attraverso la connessione sicura ai dati in Snowflake, nonché a quelli di terze parti.
L’ecosistema Cortex AI per i servizi finanziari mette a disposizione dati di alta qualità e comprovata affidabilità dai principali provider ed editori di informazioni finanziarie, integrabili senza soluzione di continuità nelle applicazioni e negli agenti AI delle organizzazioni. Questa integrazione avviene attraverso due modalità: la condivisione di viste semantiche (di prossimo rilascio), che include fornitori di dati strutturati come CB Insights, FactSet, Cotality, Deutsche Börse, MSCI e Nasdaq eVestment, e Cortex Knowledge Extensions (già disponibile) che comprende editori di dati non strutturati come CB Insights, Investopedia, The Associated Press e The Washington Post. Integrando questi dati settoriali specializzati – analisi di mercato, ricerche specialistiche, contenuti corporate e aggiornamenti informativi da istituzioni finanziarie e fonti editoriali autorevoli – con i propri dati in Snowflake, le aziende di servizi finanziari possono ottenere insight AI significativamente più precisi e contestualizzati.
All’interno della suite Cortex AI for Financial Services, le seguenti funzionalità di prodotto consentono ai professionisti della finanza di accelerare i casi d’uso strategici per il business, tra cui:
- Flussi di lavoro complessi di machine learning: nel settore dei servizi finanziari, i data scientist svolgono un ruolo cruciale nella modellazione del rischio, nelle previsioni, nell’analisi delle negoziazioni e nella conformità normativa. Tuttavia, una porzione significativa del loro tempo viene assorbita da attività preparatorie e codifica ripetitiva. Snowflake Data Science Agent interviene come assistente AI avanzato per la codifica, automatizzando processi essenziali quali pulizia dei dataset, ingegnerizzazione delle funzionalità, prototipazione e convalida dei modelli. Questa automazione consente ai team di accelerare notevolmente il percorso dai dati grezzi ai modelli implementabili in produzione, ottimizzando così i flussi di lavoro fondamentali per la ricerca quantitativa, l’identificazione delle frodi, l’analisi customer 360 e i processi di sottoscrizione assicurativa.
- Analisi dei dati non strutturati: gli istituti finanziari dispongono di una grande quantità di dati non strutturati, come ricerche di mercato, trascrizioni di conference call sui risultati finanziari e dettagli delle transazioni, che richiedono una revisione manuale o un complesso processo ETL prima dell’analisi. Con Snowflake Cortex AISQL che aggiunge funzioni come l’estrazione e la trascrizione basate sull’intelligenza artificiale, gli utenti possono elaborare in modo efficiente e ottenere informazioni da documenti, audio e immagini su larga scala, trasformando flussi di lavoro end-to-end come servizio clienti, analisi degli investimenti, gestione dei reclami e identificando le azioni migliori da intraprendere.
- Accesso intuitivo a informazioni dinamiche: mentre Data Science Agent e Cortex AISQL potenziano i flussi di lavoro per i team tecnici e di ricerca, Snowflake Intelligence (in public preview) offre agli utenti aziendali un’interfaccia conversazionale che permette di interrogare in linguaggio naturale i dati archiviati in Snowflake, così come dati, applicazioni e agenti di terze parti. Questo consente l’estrazione rapida di insight rilevanti sia da tabelle strutturate che da documenti non strutturati. Tale approccio democratizza l’accesso alle informazioni all’interno degli istituti finanziari, eliminando le barriere tecniche che tradizionalmente rallentano il processo decisionale.
Il server MCP di Snowflake copre tutti i settori industriali per un’AI connessa e interoperabile
Gli agenti AI espandono le potenzialità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) attraverso l’interazione con strumenti esterni, la gestione di flussi di lavoro complessi e la comprensione del contesto organizzativo più ampio. Tuttavia, l’integrazione di questi agenti AI con i sistemi aziendali esistenti ha rappresentato una sfida significativa, costringendo spesso i team a sviluppare soluzioni ad hoc per ciascuna integrazione, rallentando così l’adozione dell’intelligenza artificiale. Negli ultimi mesi, MCP è emerso come risposta efficace a questa problematica, offrendo un approccio standardizzato per connettere gli LLM con dati, API e servizi. Con l’introduzione del server MCP di Snowflake, le organizzazioni possono:
- Abilitare connessioni tra il server MCP e strumenti basati su Snowflake: il server MCP di Snowflake integra Cortex Analyst e Cortex Search con agenti AI esterni attraverso un’interfaccia MCP standardizzata, unificando il retrieval di dati strutturati e non strutturati. Questo approccio semplifica l’architettura applicativa aziendale ed elimina la necessità di sviluppare integrazioni personalizzate, accelerando significativamente l’implementazione di applicazioni e agenti AI arricchiti di contesto.
- Accedere ai dati proprietari e di terze parti condivisi su Snowflake con strumenti esterni: con il server MCP di Snowflake, gli agenti remoti possono ora collegarsi ai dati in Snowflake, nonché a quelli di terze parti condivisi sul Marketplace Snowflake tramite Cortex Knowledge Extensions, abilitando l’interoperabilità con un ecosistema AI più ampio.
La condivisione dei dati di terze parti è ora possibile insieme agli strumenti, alle app e alle fonti di dati già utilizzati dalle aziende, senza comprometterne sicurezza o governance. Il server MCP di Snowflake può essere utilizzato per connettersi con una varietà di applicazioni e piattaforme agentiche, tra cui Anthropic, Augment Code, Amazon Bedrock AgentCore, CrewAI, Cursor, Devin by Cognition, Glean, Kumo, Mistral, Agentforce di Salesforce, UiPath, Windsurf, Workday e WRITER.
