Cos’è l’Intelligenza Artificiale (AI) nella Finanza? Il Futuro del Mondo Finanziario

L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando l’industria dei servizi finanziari migliorando la comodità per i clienti, incrementando la produttività aziendale tramite l’automazione e gestendo operazioni complesse come l’elaborazione di enormi volumi di dati e l’identificazione di tendenze impossibili da rilevare per gli esseri umani.

Tuttavia, l’integrazione dell’AI nella finanza comporta anche delle sfide e dei fattori a cui prestare attenzione. Le aziende devono affrontare questioni come la scelta del software giusto e il rispetto di standard normativi ed etici.

In questo articolo esploreremo le ragioni che spingono all’adozione dell’AI nei servizi finanziari, i casi d’uso più comuni, le sfide attuali affrontate dalle istituzioni finanziarie e le tendenze emergenti che plasmeranno il futuro dell’AI nella finanza.

Cos’è l’AI nella Finanza?

L’intelligenza artificiale applicata alla finanza si riferisce a un insieme di tecnologie avanzate progettate per replicare l’intelligenza umana e i processi decisionali. Queste tecnologie permettono alle istituzioni finanziarie di analizzare dati complessi, automatizzare operazioni, prendere decisioni d’investimento informate e migliorare le misure di sicurezza a tutela delle attività finanziarie.

Le tecnologie AI utilizzate nel settore finanziario includono:

• Machine learning (ML) - consente ai sistemi di apprendere e migliorare autonomamente utilizzando reti neurali. Alimentando gli algoritmi ML con grandi quantità di dati, le istituzioni finanziarie possono addestrare modelli per risolvere problemi specifici e ottenere insight utili per un miglioramento continuo.
• Deep learning (DL) - tecnica specializzata di ML basata su reti neurali multi-strato, che permette ai sistemi di apprendere da vasti dataset, come gli storici delle transazioni finanziarie. Il DL viene utilizzato in ambiti come il credit scoring, il trading algoritmico, il chatbot e l’antiriciclaggio.
• Natural language processing (NLP) - si concentra sulla comprensione del linguaggio umano. In ambito finanziario, l’NLP analizza conversazioni con i clienti, notizie, documenti normativi, comunicazioni interne (come verbali di riunione) e altri testi per automatizzare processi e ricavare insight basati sui dati.
• Computer vision (CV) - consente ai computer di interpretare e comprendere immagini e video digitali. Nella finanza, il CV viene utilizzato per elaborare assegni, monitorare beni fisici, analizzare espressioni facciali e altro ancora per contrastare le frodi e raccogliere insight.

Sfruttando l’AI, il settore finanziario può ottimizzare le performance, aumentare la produttività, ridurre i rischi e offrire un’esperienza cliente in linea con le esigenze di un mercato in continua evoluzione.

Come Viene Utilizzata l’AI nei Servizi Finanziari

Attualmente, le principali funzionalità dell’AI nelle organizzazioni finanziarie includono l’elaborazione e l’analisi dei dati per ottenere rapidamente insight, identificare tendenze e anomalie e automatizzare i flussi di lavoro e le comunicazioni. Queste applicazioni portano notevoli vantaggi aziendali.

Gli algoritmi AI possono automatizzare attività manuali, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su compiti a maggior valore aggiunto. Ad esempio, oggi i chatbot AI gestiscono richieste di assistenza clienti di base, come il saldo del conto o i pagamenti, liberando il personale per attività più complesse.

L’automazione della raccolta e analisi delle informazioni supporta i processi di KYC e due diligence, aiutando i professionisti della finanza a verificare clienti e transazioni e rafforzando la prevenzione e il rilevamento delle frodi. I modelli ML possono analizzare milioni di transazioni per rilevare schemi sottili che indicano frodi, con maggiore velocità e precisione rispetto agli esseri umani.

Inoltre, analizzando i dati dei clienti e automatizzando le conversazioni, gli agenti AI possono fornire raccomandazioni personalizzate sui prodotti basate sulla cronologia delle transazioni e sui modelli di spesa. Questo migliora l’esperienza cliente e aumenta i tassi di conversione per le aziende.

Nel complesso, l’AI nella finanza supporta attività quali:

• Personalizzazione
• Gestione del rischio
• Rilevamento delle frodi
• Conformità normativa
• Due diligence dei clienti
• Supporto al front-office
• Previsioni e modelli predittivi
• Business intelligence

Benefici dell’AI nella Finanza

Miglioramento dell’eccellenza operativa

L’AI semplifica le operazioni delle organizzazioni finanziarie aiutandole a evitare errori comuni che possono verificarsi nel lavoro umano, soprattutto a causa dell’enorme quantità di dati e operazioni da gestire. Processi di routine come inserimento dati, elaborazione delle transazioni e controlli di conformità sono soggetti a errori quando eseguiti manualmente. I sistemi AI, invece, eseguono questi compiti con elevata precisione e coerenza, garantendo accuratezza e affidabilità.

Grazie alla sua capacità di elaborare enormi set di dati, l’intelligenza artificiale migliora l’accuratezza delle previsioni, della pianificazione e della modellazione. Ad esempio, nella previsione delle vendite, gli algoritmi AI possono analizzare grandi quantità di dati e identificare modelli che un essere umano potrebbe non rilevare, portando a previsioni più accurate e decisioni più consapevoli.

Miglior esperienza cliente

L’AI migliora il modo in cui i professionisti della finanza interagiscono con i clienti, automatizzando le interazioni di routine e rendendo i servizi più accessibili. I clienti, per esempio, possono richiedere prestiti o carte di credito e ricevere risposte immediate da un chatbot AI, senza dover attendere un operatore. Lo stesso bot può segnalare i casi più complessi che richiedono l’intervento umano, garantendo a ogni cliente un’attenzione tempestiva e adeguata, con un impatto positivo sulla soddisfazione generale.

Inoltre, l’AI consente interazioni più personalizzate. I reparti marketing possono usare i dati generati dall’AI per creare campagne mirate, mentre i commerciali e gli operatori dell’assistenza possono offrire comunicazioni ed esperienze su misura.

Nel wealth management, ad esempio, un assistente AI può raccogliere dati da vari sistemi per preparare riepiloghi completi per le presentazioni ai clienti, supportando i consulenti con informazioni precise e aggiornate. L’automazione alimentata dall’AI può anche offrire suggerimenti personalizzati, creando opportunità di up-selling.

Maggior produttività

L’AI aumenta la produttività delle organizzazioni finanziarie automatizzando compiti dispendiosi in termini di tempo, come le ricerche di mercato o il rilevamento delle frodi, riducendo il carico di lavoro dei dipendenti e minimizzando gli errori.

Inoltre, i compiti automatizzati vengono svolti a velocità nettamente superiore, permettendo un volume operativo maggiore con meno risorse. Ad esempio, gli algoritmi AI possono eseguire operazioni di trading ad alta velocità con grande precisione, ottimizzando le strategie e aumentando i rendimenti, con minore necessità di intervento umano.

Decisioni più efficaci grazie ai dati

L’AI supporta il processo decisionale delle organizzazioni finanziarie offrendo insight più approfonditi a partire da dati strutturati e non strutturati. Inoltre, rileva schemi e tendenze che gli esseri umani non riuscirebbero a rilevare autonomamente. Questa capacità analitica avanzata consente di prendere decisioni più informate e strategiche, migliorando le performance.

Per esempio, le banche possono utilizzare algoritmi AI per analizzare rapidamente dati di mercato e notizie, al fine di ottimizzare la gestione del rischio e guidare decisioni di investimento e strategie di trading.

Maggior sicurezza

I sistemi AI e i modelli di machine learning possono identificare minacce in modo più efficace rispetto agli analisti umani, grazie all’analisi in tempo reale delle transazioni. Monitorando il comportamento d’acquisto e confrontandolo con i dati storici, l’AI può segnalare attività anomale, avvisare automaticamente l’istituzione e il cliente per la verifica e, se necessario, agire per risolvere il problema.

AI per la Finanza: Casi d’Uso Comuni

Le applicazioni degli strumenti AI nel settore finanziario si espandono ed evolvono costantemente insieme alla tecnologia. Ecco un elenco di casi d’uso attuali che possono apportare valore concreto a qualsiasi istituzione finanziaria.

• Automazione dei processi bancari tradizionali e manuali - L’AI può automatizzare attività ripetitive e lunghe, permettendo di elaborare grandi quantità di dati più rapidamente e con maggiore accuratezza. Ad esempio, i sistemi ERP dotati di AI possono ora scansionare fatture fisiche, estrarre informazioni chiave (nome del fornitore, materiali acquistati, costi) e inserirle automaticamente nel sistema. Oracle, ad esempio, utilizza soluzioni AI per la contabilità al fine di velocizzare i report finanziari e liberare il team per attività più strategiche.
• Servizio clienti - I chatbot AI conversazionali consentono ai clienti bancari di accedere alle informazioni dei propri conti in modo rapido e autonomo, 24/7. Queste tecnologie riducono l’intervento umano, offrono un servizio personalizzato e aumentano la protezione contro frodi e cyberminacce. Ad esempio, American Express offre un chatbot chiamato Ask Amex per contestare addebiti. Il cliente può fornire i dettagli della transazione segnalata, caricare ricevute e verificare l’identità, senza attendere al telefono o navigare in siti complessi.
• Cybersecurity - L’AI automatizza la sicurezza informatica monitorando e analizzando costantemente traffico e attività di rete per rilevare, prevenire e rispondere ad attacchi e minacce.
• Rilevamento e prevenzione delle frodi - Grazie ai modelli ML e al deep learning, l’AI può analizzare i comportamenti d’acquisto e segnalare attività insolite, come frodi, crimini finanziari o manipolazioni nel trading. Questo rafforza la sicurezza nel trading, nell’online banking e nelle transazioni con carta di credito.
• Pianificazione finaziaria per i clienti - L’AI può aiutare le persone a gestire le proprie finanze analizzando obiettivi, abitudini di spesa e propensione al rischio per offrire consigli su budget e strategie di risparmio. Ad esempio, un assistente AI può identificare opportunità di investimento affidabili e consigliare come sfruttarle, oppure un coach finanziario basato su AI generativa può aiutarti a prendere decisioni più intelligenti su come spendere.
• Trading - L’AI può essere utilizzata negli algoritmi di trading per analizzare i trend di mercato e i dati storici, consentendo decisioni ed esecuzioni più rapide rispetto alle capacità umane.
• Idoneità ai prestiti - I finanziatori usano l’AI per analizzare rapidamente i dati e valutare l’affidabilità creditizia. Automatizzando la valutazione del rischio, lo scoring e la verifica documentale, l’AI migliora la previsione dei rischi di credito, semplificando il processo di approvazione.
• Conformità normativa - L’AI può monitorare e automatizzare i processi di reporting per garantire l’aderenza alle normative locali e internazionali.
• Credit scoring - L’AI può analizzare dati oltre i documenti finanziari, come l’attività sui social media e il comportamento online, per valutare la solvibilità e l’idoneità al credito.
• Gestione del rischio - L’AI analizza enormi dataset per aiutare le organizzazioni finanziarie a valutare accuratamente e mitigare i rischi, migliorando la sicurezza e la stabilità del settore.
• Comunicazioni marketing e raccomandazioni personalizzate - L’AI può fornire consigli su misura per prodotti e servizi finanziari, come investimenti o offerte bancarie, basati sul percorso del cliente, interazioni con pari, preferenze di rischio e obiettivi. Inoltre, l’AI generativa può creare email mirate e campagne online con tassi di conversione più alti.
• Elaborazione dei documenti - L’AI può estrarre e analizzare dati da documenti per velocizzare processi ad alta intensità documentale come la gestione dei prestiti o la scoperta di nuove opportunità di investimento. Un report Forrester cita una compagnia assicurativa che usa un agente AI per rinominare, archiviare e categorizzare documenti. Secondo i titolari: “Con gli agenti AI abbiamo alleggerito del 25% il carico di lavoro degli assistenti, permettendo loro di concentrarsi su compiti più significativi”.
• Sviluppo di app aziendali con AI generativae - La combinazione di strumenti no-code e AI generativa consente alle organizzazioni finanziarie di sviluppare le proprie app per rafforzare la trasformazione digitale. Ad esempio, Creatio.ai permette di creare app per automatizzare processi aziendali unici semplicemente usando istruzioni in linguaggio naturale.

Sfide nell’Implementazione dell’AI nella Finanza

Sebbene la tecnologia AI possa apportare un enorme valore alle organizzazioni dei servizi finanziari e a leader del settore, vi sono ancora alcune sfide da affrontare. In questa sezione analizziamo gli ostacoli posti dagli strumenti dell’intelligenza artificiale fornendo consigli su come superarli.

Carenze nella comunicazione

Nonostante i molti vantaggi dell’AI conversazionale, i clienti delle aziende finanziarie possono percepirla negativamente a causa delle imperfezioni nella comunicazione non umana. I chatbot possono risultare troppo impersonali o meccanici, e la loro capacità di risolvere problemi complessi è limitata, causando frustrazione e minore coinvolgimento.

Per ovviare a queste problematiche, è fondamentale progettare e implementare tecnologie sofisticate in grado di gestire richieste complesse e offrire risposte personalizzate. I bot devono essere capaci di comprendere e rispondere in modo adeguato a un’ampia gamma di interazioni, e devono essere in grado di trasferire rapidamente la conversazione a un operatore umano al primo segnale di incomprensione o frustrazione.

Inoltre, aggiornare regolarmente gli algoritmi AI per imitare meglio le interazioni umane e monitorare il feedback dei clienti può aiutare a mantenere alta la soddisfazione del cliente.

Necessità di risorse di sviluppo altamente qualificate

Molte aziende citano problemi di sviluppo e logistica tra le cause principali dei fallimenti nell’implementazione di progetti AI. La creazione di tecnologie su misura richiede spesso numerosi ingegneri software di talento, rendendo tali soluzioni inaccessibili per alcune organizzazioni.

Per superare l’ostacolo, le aziende dovrebbero dare priorità a un’allocazione intelligente delle risorse, scegliere software di automazione efficaci e sfruttare strumenti no-code. È importante che i professionisti più qualificati vengano impiegati nelle aree ad alto impatto. Selezionare piattaforme robuste di automazione aziendale con strumenti AI preconfigurati accelera i tempi di implementazione.

Le piattaforme no-code come Creatio permettono alle istituzioni di creare modelli ML personalizzati senza bisogno di grandi competenze di programmazione. Questo approccio riduce la dipendenza da sviluppatori specializzati, accelera le tempistiche dei progetti e migliora la flessibilità, aumentando le possibilità di successo.

Infrastruttura IT e dati necessari per l’AI

Gestire carichi di lavoro AI con grandi volumi di dati e addestramento intensivo dei modelli può risultare estremamente costoso a causa della potenza di calcolo richiesta. Molte istituzioni optano per infrastrutture cloud, ma requisiti normativi stringenti sulla sicurezza dei dati e sulla loro localizzazione spesso ostacolano questa scelta.

Un’altra sfida è rappresentata dal volume di dati non strutturati all’interno delle organizzazioni. Per addestrare modelli AI efficaci, servono dati puliti e rappresentativi, poiché la qualità del modello dipende direttamente dalla qualità dei dati utilizzati. Affinché le soluzioni AI funzionino in modo efficace, i dati devono essere organizzati in modo ordinato.

Tuttavia, molte banche hanno architetture dati frammentate e basate su sistemi obsoleti. L’integrazione dell’AI con questi sistemi legacy può risultare complessa.

Si consiglia di implementare solidi processi di gestione dei dati per garantire qualità e integrità, oltre all’uso di strumenti aziendali personalizzabili che facilitino la governance dei dati e l’integrazione dell’AI nei sistemi esistenti.

Sicurezza e conformità

Le organizzazioni finanziarie trattano ogni giorno informazioni personali sensibili, perciò la sicurezza rappresenta una priorità assoluta. Le soluzioni AI devono proteggere questi dati e rispettare le normative specifiche del settore e della regione, dalla concessione del credito alla sorveglianza sulle operazioni. Ciò implica spesso un’accurata documentazione dei modelli e una tracciabilità rigorosa.

Assicurati che i sistemi AI adottati siano dotati di robuste misure di sicurezza e progettati per soddisfare i requisiti normativi. È inoltre fondamentale valutare le funzionalità di governance offerte dalle piattaforme utilizzate e stabilire procedure proattive per la gestione e il controllo.

Etica dell’AI

L’AI, addestrata su dati forniti dagli esseri umani, può inavvertitamente incorporare pregiudizi nei propri modelli, dando luogo a decisioni discriminatorie. Ad esempio, se i dati storici sui punteggi di credito riflettono pregiudizi verso determinati gruppi demografici, un modello AI addestrato su questi dati potrebbe perpetuare tali discriminazioni.

Per evitare questo rischio, le istituzioni finanziarie dovrebbero stabilire un solido controllo sull’uso dell’AI, adottando regole chiare e rigorose linee guida etiche.

In che Modo la Piattaforma No-Code di Creatio Rivoluziona il Settore Finanziario

Creatio è una piattaforma no-code per l’automazione dei flussi di lavoro e del CRM che integra fortemente l’intelligenza artificiale, incluso l’assistente AI multifunzionale Creatio.ai. Grazie alle sue capacità no-code, all’interfaccia intuitiva e all’architettura componibile, Creatio consente alle organizzazioni finanziarie di adattare e personalizzare i propri processi senza necessità di sviluppatori software.

Inoltre, Creatio propone soluzioni verticali specifiche per settori finanziari come banche, cooperative di credito e assicurazioni, offrendo numerose funzionalità preconfigurate per automatizzare i processi.

Creatio offre robuste funzionalità out-of-the-box tra cui:

• Modelli AI e ML preconfezionati per l’analisi dei dati, scoring intelligente, previsioni, segmentazione clienti, assegnazione automatica dei casi e molto altro.
• Regole aziendali basate sull’AI per automatizzare attività ripetitive in ambito marketing, vendite e servizio clienti.
• Strumenti no-code alimentati da AI per lo sviluppo assistito, che permettono agli utenti di creare e personalizzare soluzioni con facilità.

In aggiunta, puoi creare i tuoi modelli ML e regole aziendali per automatizzare flussi specifici.

Creatio.ai combina intelligenza artificiale generativa e tecnologia no-code, consentendo agli utenti di usare scenari AI predefiniti o crearne di nuovi tramite un’interfaccia intuitiva in linguaggio naturale. Si tratta di uno spazio di lavoro dedicato allo sviluppo e alla personalizzazione di modelli e casi d’uso AI.

Alcuni casi d’uso di Creatio.ai

Per gli utenti finali, Creatio.ai funge da assistente virtuale: recupera informazioni specifiche (es. riepilogo della situazione finanziaria di un cliente), crea dashboard personalizzate con visualizzazioni, grafici, proiezioni e analisi on demand.

I professionisti delle vendite possono utilizzare Creatio.ai per il punteggio intelligente dei clienti, riassunti di interazione e suggerimenti di coaching in tempo reale. I marketer possono progettare flussi di campagna ottimali e segnarsi target reattivi. Gli operatori del servizio clienti possono automatizzare l'analisi dei casi e fornire risposte personalizzate in modo efficiente.

L’assistente di Creatio.ai riassume i report di vendita

Inoltre, grazie all’AI per l’analisi predittiva e gli insight operativi, Creatio permette ai decision-maker di prendere decisioni informate e far crescere il fatturato.

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Il Futuro dell’AI nella Finanza

AI is bound to gain widespread application in data analysis, identifying patterns, automating processes, and making personalized recommendations. The latter will be especially prominent with finance companies aiming to implement personalization at scale. As for customer service, AI-powered chatbots and digital wallet solutions will become more advanced and be able to mimic human intelligence at an impressive level.

L’intelligenza artificiale avrà un’applicazione sempre più estesa nell’analisi dei dati, nel riconoscimento di schemi, nell’automazione dei processi e nei consigli personalizzati. Quest’ultimo avrà un ruolo particolarmente rilevante, in quanto le aziende finanziarie mirano alla personalizzazione su larga scala. Per quanto riguarda il servizio clienti, i chatbot e i portafogli digitali AI diventeranno sempre più avanzati, fino a imitare l’intelligenza umana in modo impressionante.

Nel settore investimenti e trading, l’AI sarà in grado di formulare previsioni di mercato accurate ed eseguire strategie d’investimento sofisticate. Tuttavia, man mano che l’AI assumerà un ruolo più centrale nelle decisioni finanziarie, sarà essenziale garantire una governance efficace.

Il machine learning rivoluzionerà la valutazione del rischio e la regolamentazione, analizzando dati alternativi e individuando rischi che sfuggono all’osservazione umana. L’AI aiuterà anche le autorità di vigilanza, ma sarà cruciale mantenere trasparenza e responsabilità.

Nel complesso, il futuro dell’AI nella finanza risiede nei sistemi di intelligenza ibrida che combinano tecnologia, esperienza umana, etica ed empatia, al fine di garantire un approccio bilanciato e responsabile nelle decisioni finanziarie.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale nel settore finanziario viene utilizzata per analizzare i dati, automatizzare le operazioni, gestire i rischi e supportare decisioni migliori. Adottando l’AI in modo responsabile, le organizzazioni possono sbloccare nuove opportunità di crescita e aumentare la soddisfazione del cliente.

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