AI nel Settore Bancario - Come può essere utilizzata l'intelligenza artificiale nel settore bancario

L’intelligenza artificiale ha un impatto significativo sul settore bancario, apportando un valore aggiunto compreso tra 200 e 340 miliardi di dollari e aumentando i profitti del settore fino al 15% (Statista). Aiuta le aziende a guidare l’innovazione, aumentare la competitività e conquistare una posizione di leadership nel mercato finanziario.

Secondo il The Economist, oltre l’80% dei dirigenti senior del settore bancario ritiene che adottare l’AI sia la chiave del successo nel settore finanziario.

Man mano che la tecnologia dell’AI continua ad evolversi, essa influenza sempre di più il modo in cui operano le banche, migliorando l’efficienza, la sicurezza e l’esperienza dei clienti. Questo articolo esplora il ruolo dell’AI nel settore bancario, inclusi i casi d’uso, le strategie d’implementazione e i potenziali rischi.

Che cos’è l’AI nel settore bancario?

L’intelligenza artificiale nel settore bancario si riferisce all’utilizzo di algoritmi avanzati e tecniche di apprendimento automatico per migliorare le operazioni interne e le applicazioni rivolte ai clienti nel settore finanziario. La tecnologia dell’AI aiuta ad automatizzare e ottimizzare processi come il servizio clienti, la prevenzione delle frodi, la gestione del rischio e degli investimenti e la consulenza finanziaria personalizzata.

Numerosi strumenti basati sull’AI stanno influenzando l’efficienza operativa del settore bancario. I chatbot e gli assistenti virtuali, alimentati dall’AI, forniscono assistenza clienti 24/7, gestendo senza intoppi richieste e operazioni semplici. Allo stesso tempo, i modelli di machine learning analizzano grandi volumi di dati per identificare attività sospette e prevenire le frodi. Inoltre, le analisi guidate dall’IA offrono ai clienti approfondimenti e raccomandazioni finanziarie personalizzate, migliorando ulteriormente l’esperienza.

Secondo Statista, il settore finanziario presenta uno dei tassi di adozione dell’intelligenza artificiale più elevati tra tutti i settori. Sfruttando l’AI, le banche possono migliorare la produttività, ridurre i costi, offrire servizi migliori e più sicuri ai clienti e molto altro ancora.

Casi d’Uso dell’Intelligenza Artificiale nel Settore Bancario e Finanziario

La tecnologia AI ha il potenziale di potenziare i settori bancario e finanziario introducendo soluzioni innovative che migliorano efficienza, sicurezza e soddisfazione del cliente.

Ecco alcuni dei principali casi d’uso dell’AI nel settore bancario e finanziario:

Sicurezza informatica e rilevamento delle frodi

L’AI gioca un ruolo cruciale nel migliorare la sicurezza informatica e il rilevamento delle frodi nel settore bancario. Gli algoritmi basati sull’AI sono in grado di rilevare schemi anomali in tempo reale, identificando potenziali minacce molto più rapidamente degli esseri umani.

I sistemi AI analizzano grandi quantità di dati per riconoscere malware e attacchi di phishing, adattandosi continuamente alle minacce informatiche in evoluzione. Automatizzando il rilevamento e la risposta alle minacce, l’AI aiuta le banche a proteggere le informazioni sensibili dei clienti e a mantenere l’integrità dei loro sistemi.

Un sondaggio dell’EIU tra i dirigenti IT del settore bancario evince che il rilevamento delle frodi è la principale attivazione dell’AI, con quasi il 58% delle banche che utilizza l’AI a questo scopo. Questi sistemi possono segnalare transazioni e comportamenti sospetti, come schemi di spesa insoliti o tentativi di accesso non autorizzati, permettendo alle banche di reagire prontamente a potenziali frodi.

Valutazione del credito

I metodi tradizionali di credit scoring spesso si basano su dati limitati e criteri rigidi come cronologia creditizia, punteggi di credito e referenze, che possono influenzare negativamente le decisioni ed escludere molti potenziali beneficiari. La tecnologia AI nel settore bancario può migliorare significativamente la valutazione del credito includendo fonti di dati multiple, come l’attività sui social media, la cronologia delle transazioni e altri parametri non convenzionali.

I modelli AI analizzano questi set di dati diversificati per valutare in modo più accurato l’affidabilità creditizia, offrendo opportunità più eque e inclusive. Questo approccio consente alle banche di prendere decisioni rapide e informate, ampliando la platea dei beneficiari.

Gestione del rischio

Una gestione del rischio efficace è essenziale per la stabilità e la redditività degli operatori finanziari. L’AI nel settore bancario può rafforzare la gestione del rischio prevedendo l’impatto potenziale di fattori esterni come fluttuazioni valutarie, instabilità politica e disastri naturali.

Le analisi avanzate e i modelli di apprendimento automatico dell’AI generativa possono anche prevedere le tendenze di mercato, i cambiamenti economici e i comportamenti dei clienti, permettendo alle banche di prendere decisioni informate.

Gli strumenti AI per la valutazione del rischio stimano la probabilità di insolvenza dei prestiti, volatilità di mercato e altre minacce finanziarie, consentendo alle banche di valutare accuratamente i rischi e ridurre le perdite.

Automazione dei processi

L’automazione dei processi guidata dall’AI semplifica varie operazioni bancarie, riducendo il lavoro manuale e i costi operativi. La Robotic Process Automation (RPA), potenziata dall’AI, può automatizzare compiti ripetitivi come l’inserimento dati, l’elaborazione delle transazioni e i controlli di conformità. Inoltre, apprende continuamente dai dati storici e dalle interazioni in corso per migliorare costantemente l’efficienza e l’accuratezza dei processi bancari.

Secondo Autonomous, entro il 2030 le banche di livello globale possono ridurre i costi operativi del 22% grazie alle tecnologie AI.

Automatizzando i processi di routine, le banche possono destinare le risorse ad attività strategiche, permettendo al personale di concentrarsi sul rapporto con i clienti e migliorare la produttività e il servizio.

Monitoraggio AML

La conformità alle normative Anti-Riciclaggio (AML) richiede un monitoraggio continuo e un’analisi costante delle transazioni per rilevare tempestivamente attività sospette e prevenire crimini finanziari.

L’IA migliora il monitoraggio AML analizzando grandi volumi di dati transazionali e individuando schemi e relazioni sospette che potrebbero sfuggire ai sistemi basati su regole tradizionali. Inoltre, riduce i falsi positivi, permettendo alle organizzazioni di concentrarsi su reali minacce di riciclaggio.

Conformità normativa

Il settore bancario è tra i più regolamentati al mondo e soggetto a stringenti requisiti normativi. L’AI generativa assicura la conformità normativa automatizzando la raccolta, l’analisi e la reportistica dei dati.

I modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il deep learning aiutano i professionisti della compliance a interpretare i testi normativi, migliorare il processo decisionale e garantire che le pratiche bancarie siano allineate alle normative vigenti.

Gli strumenti di gestione della conformità basati sull’AI monitorano le transazioni e identificano i rischi di non conformità, riducendo il carico dei team preposti e minimizzando il rischio di sanzioni.

Approfondimenti e segmentazione dei clienti

L’AI generativa consente alle banche di ottenere insight approfonditi sui comportamenti e le preferenze dei clienti tramite analisi avanzate dei dati. Analizzando dati transazionali, attività sui social media e interazioni precedenti, i modelli generativi possono segmentare i clienti in base a bisogni, preferenze e comportamenti finanziari.

Questa segmentazione consente alle banche di adattare prodotti, servizi e strategie di marketing ai diversi gruppi di clienti, migliorando la soddisfazione e la fidelizzazione. Raccomandazioni personalizzate e offerte mirate guidate dall’AI possono aumentare significativamente l’esperienza e la fedeltà dei clienti, incrementando i ricavi.

Gestione degli investimenti

L’IA può supportare la gestione dei portafogli, il trading e i servizi di consulenza. Gli algoritmi analizzano il sentiment di mercato, le notizie finanziarie e le tendenze storiche per identificare opportunità e rischi. Gli strumenti basati su AI forniscono consulenza personalizzata sugli investimenti e creano profili di rischio per aiutare i clienti a scegliere i prodotti più adatti.

Questi strumenti AI permettono gestione patrimoniale più precisa, allocazione degli asset, valutazione dei rischi e ottimizzazione dei portafogli.

I gestori degli investimenti possono anche utilizzare l’AI per raccogliere grandi quantità di dati necessari alla valutazione ESG (ambientale, sociale e governance), aiutando a prendere decisioni d’investimento più responsabili.

Chatbot

I chatbot e gli assistenti virtuali basati su intelligenza artificiale possono gestire un’ampia gamma di richieste da parte dei clienti, dai saldi dei conti e la cronologia delle transazioni fino alle domande di prestito e agli avvisi di frode. Disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7, i chatbot forniscono risposte immediate e un’assistenza clienti personalizzata, migliorando la soddisfazione del cliente e riducendo il carico di lavoro degli operatori umani.

I modelli di AI generativa alimentati dall’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consentono ai chatbot di comprendere e rispondere alle richieste in linguaggio naturale, rendendo l’interazione fluida e naturale. Questi chatbot sono in grado di gestire numerose domande dei clienti, fornire informazioni accurate in tempi rapidi e mantenere un tono conversazionale più umano.

Un chatbot o assistente virtuale avanzato può inoltre inoltrare automaticamente le richieste complesse agli operatori umani, garantendo un'esperienza di supporto fluida e completa. Gestendo efficacemente le richieste di routine ed eseguendo l'escalation dei casi più complicati, i chatbot contribuiscono all'efficienza e all’efficacia dei team di assistenza clienti.

Analisi predittiva

L’analisi predittiva, guidata dall’intelligenza artificiale, aiuta le banche ad anticipare le tendenze di mercato future e i comportamenti dei clienti. Analizzando dati storici e identificando pattern, i modelli di AI possono prevedere le esigenze dei clienti, i cambiamenti del mercato e i potenziali rischi.

L’analisi predittiva consente alle banche di prendere decisioni proattive, come offrire prodotti personalizzati, adattare le strategie di marketing, esplorare nuove opportunità di vendita, proporre offerte di cross-selling e gestire i rischi in modo più efficace. Ad esempio, i modelli predittivi possono identificare i clienti a rischio di abbandono, permettendo alle banche di attivare strategie di fidelizzazione e rafforzare la loyalty.

In conclusione, l’AI ha un impatto enorme sul modo in cui le banche operano nell’attuale realtà digitale, dalla sicurezza informatica e la valutazione del credito fino all’automazione dei processi e alla gestione degli investimenti. Sfruttando l’intelligenza artificiale generativa, le istituzioni finanziarie possono restare competitive, rispettare le normative e offrire servizi migliori ai propri clienti.

Rischi dell’AI nel Settore Bancario

Sebbene l’intelligenza artificiale offra numerosi vantaggi al settore bancario, introduce anche diversi rischi e sfide che le istituzioni finanziarie devono affrontare.

Tra questi troviamo:

• Privacy e sicurezza dei dati - L’AI gestisce enormi quantità di informazioni sensibili, quindi garantire la privacy e la sicurezza dei dati dei clienti è fondamentale. Accessi non autorizzati o violazioni dei dati possono causare gravi perdite finanziarie e danneggiare la reputazione della banca.
• Scarsa qualità dei dati - L’efficacia dei sistemi di AI dipende fortemente dalla qualità dei dati su cui sono addestrati. Dati incompleti, imprecisi o di bassa qualità possono portare a risultati inaffidabili, compromettendo i benefici e causando potenziali danni.
• Bias e imparzialità - L’AI può inavvertitamente consolidare o persino amplificare i pregiudizi esistenti nei processi decisionali finanziari. Se un modello è addestrato su dati distorti, può generare decisioni discriminatorie nei confronti di determinati gruppi di clienti. È il caso di Apple nel 2019, quando l’algoritmo utilizzato per assegnare linee di credito fu accusato di bias di genere; concedendo limiti di credito più bassi alle donne rispetto agli uomini.
• Conformità normativa - La natura dinamica dei modelli di AI rende complesso garantire il rispetto delle normative in continua evoluzione. Le istituzioni finanziarie devono assicurarsi che le soluzioni di IA siano conformi a tutte le leggi e regolamenti pertinenti, un processo che può essere lungo e complesso.
• Trasparenza e spiegabilità - Molti modelli di AI, in particolare quelli basati sul deep learning, operano come “scatole nere”, rendendo difficile comprendere il processo decisionale. La mancanza di trasparenza può minare la fiducia e rendere difficile giustificare le decisioni automatizzate a clienti e autorità di regolamentazione.
• Rischi operativi - L’integrazione dell’AI nelle operazioni bancarie può introdurre nuovi rischi operativi, come guasti ai sistemi o errori nei modelli. Questi rischi possono interrompere i servizi e causare perdite economiche.
• Questioni etiche - L’adozione dell’AI solleva diversi interrogativi etici, tra cui la sorveglianza, l’uso dei dati e il rischio che l’AI prenda decisioni in contrasto con i valori umani.
• Dipendenza eccessiva della tecnologia - Un’eccessiva fiducia nell’AI può rendere le banche vulnerabili a guasti tecnologici e attacchi informatici. È essenziale disporre di sistemi di backup robusti e piani di disaster recovery per mitigare questo rischio.
• Gap di competenze - L’implementazione dell’AI richiede competenze specializzate che potrebbero non essere disponibili all’interno della forza lavoro esistente. Le banche devono investire in formazione e sviluppo per acquisire le competenze necessarie alla gestione delle tecnologie di AI.

Affrontare questi rischi è essenziale per permettere alle banche di sfruttare appieno i vantaggi dell’intelligenza artificiale, proteggendosi allo stesso tempo dai potenziali effetti negativi.

Come Implementare l’AI nel Settore Bancario

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale generativa nel settore bancario è in rapida crescita, con oltre l’85% dei responsabili IT del settore che ha già una strategia chiara per lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi basati sull’AI.

Tuttavia, l’implementazione dell’AI richiede un approccio strategico e metodico, essenziale per garantire una trasformazione digitale efficace.

Di seguito sono elencati i passaggi fondamentali che le banche dovrebbero seguire per un’implementazione dell’AI di successo:

1. Definire obiettivi e strategia

Il primo passo consiste nel definire chiaramente gli obiettivi e sviluppare una strategia completa. Le banche devono identificare le aree in cui l’AI può apportare valore, come il miglioramento del servizio clienti, la gestione del rischio o l’automazione dei processi.

Questa fase include:

• Definizione degli obiettivi - Stabilire cosa si vuole ottenere con l’AI: ridurre i costi operativi, migliorare la soddisfazione del cliente, rafforzare la prevenzione delle frodi, ecc.
• Allineamento alla strategia aziendale - Assicurare che le iniziative di AI siano coerenti con la visione e gli obiettivi generali della banca.
• Coinvolgimento degli stakeholder - Coinvolgere stakeholder chiave di diversi reparti per raccogliere insight e garantire supporto all’adozione dell’AI.

2. Valutare infrastruttura e qualità dei dati

L’AI si basa fortemente su dati di alta qualità, quindi è necessario valutare l’infrastruttura esistente e colmare eventuali lacune per assicurare che i dati siano precisi, completi e facilmente accessibili.

Questa fasce include:

• Inventario dei dati - Mappare tutte le fonti di dati disponibili: dati dei clienti, dati delle transazioni, dati esterni, ecc.
• Pulizia e integrazione dei dati - Standardizzare e pulire i dati, integrandoli in un repository centrale accessibile ai modelli di AI.
• Governance dei dati - Implementare pratiche solide per la protezione dei dati, la sicurezza e il rispetto della normativa vigente.

3. Selezionare i giusti partner AI

Scegliere i partner giusti è fondamentale per il successo del progetto. Le banche devono valutare attentamente strumenti e piattaforme di AI per individuare quelli più adatti alle proprie esigenze.

Questa fase prevede:

• Selezione dei fornitori - Collaborare con fornitori affidabili, con comprovata esperienza nel settore bancario.
• Progetti pilota - Avviare progetti pilota per testare le tecnologie AI su scala ridotta prima di passare all’implementazione completa.

4. Sviluppare e addestrare i modelli AI

Dopo aver selezionato le tecnologie e i partner, il passo successivo è lo sviluppo e l’addestramento dei modelli di AI.

Questa fase comprende:

• Sviluppo dei modelli - Lavorare insieme a data scientist e specialisti di AI per sviluppare modelli adatti alle esigenze specifiche della banca.
• Addestramento e validazione - Addestrare i modelli con dati storici e verificarne le performance per garantire accuratezza e affidabilità.
• Miglioramento continuo - Ottimizzare costantemente i modelli in base a feedback e nuovi dati, per migliorarne l’efficacia nel tempo.

5. Integrare e monitorare le soluzioni AI

Una volta sviluppati e addestrati, i modelli di AI generativa vanno integrati nei sistemi e nei processi esistenti.

Questo comporta:

• Integrazione dei sistemi - Assicurare che le soluzioni di AI siano compatibili con l’infrastruttura IT, i sistemi di core banking e le applicazioni rivolte ai clienti.
• Formazione del personale - Fornire una formazione adeguata ai dipendenti per facilitare l’adozione e l’uso efficace delle nuove tecnologie.
• Monitoraggio e valutazione - Monitorare in tempo reale le performance dell’AI, utilizzando dashboard e KPI per valutarne i risultati.

6. Garantire conformità etice e normativa

Durante l’intero processo di implementazione, è essenziale che le soluzioni di AI rispettino i principi etici e normativi.

Questo include:

• Considerazioni etiche - Affrontare temi legati a bias, trasparenza e responsabilità nell’uso dell’AI.
• Conformità normativa - Garantire il rispetto delle normative bancarie, delle leggi sulla protezione dei dati e degli standard del settore.
• Audit e revisione - Eseguire controlli regolari per identificare e risolvere eventuali problemi di conformità.

Implementare l’IA nel settore bancario è un processo complesso che richiede pianificazione, esecuzione accurata e miglioramento continuo. Seguendo questi passaggi, le banche possono sfruttare appieno la potenza dell’intelligenza artificiale generativa per migliorare le operazioni, offrire un’esperienza cliente superiore e restare competitive in un mercato in rapida evoluzione.

AI Banking con Creatio

Il futuro del settore bancario è promettente grazie all’integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale avanzata, che stanno rivoluzionando l’intero comparto finanziario. Nei prossimi anni, l’AI diventerà ancora più sofisticata, permettendo a banche e istituzioni finanziarie di offrire servizi iper-personalizzati, automatizzare processi complessi e prendere decisioni basate sui dati con una precisione sempre maggiore.

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