La tecnologia dell’AI è adoperata in numerosi settori, tra cui il settore finanziario, che si dice pronto ad adottarla. Nonostante questa volontà, ancora molte aziende e molti leader non sono effettivamente pronti, perché sostengono ci sia un gap di preparazione. Infatti, solo il 46% dei leader afferma che la propria azienda è pronta ad adottare l’Intelligenza Artificiale.
Questo dato, assieme a numerosi altri, è stato estrapolato da Riverbed, società leader nella AI Observability, che ha da poco presentato i risultati della Riverbed Global AI & Digital Experience Survey relativa all’utilizzo delle nuove tecnologie nel settore dei servizi finanziari.
Il potenziale mancato dell’AI nel settore finanziario
Gli investimenti infrastrutturali per rispondere alle esigenze generazionali
Il 99% dei leader afferma che l’AI è una priorità strategica chiave per la propria azienda. Questo significa che c’è molta fiducia nei confronti di questa tecnologia, tanto che solamente il 3% degli intervistati da Riverbed si è dichiarato scettico.
Un altro dato interessante emerso dal sondaggio di Riverbed è quello legato a quale generazione sia a più agio con la tecnologia dell’AI. Al primo posto vi è la Generazione Z, seguita dai Millenial che compongono il 91% del sondaggio. Il restante 9% è suddiviso tra Generazione X e Baby Boomer.
Il miglioramento della DEX del settore finanziario grazie all’AI
Nella Riverbed Global Digital Employee Experience Survey del 2023, la quasi totalità dei leader del settore finanziario ha dichiarato che l’AI, grazie a una pressione maggiore sulle risorse AI, avrebbe migliorato la DEX. In questo modo, è possibile migliorare il clima lavorativo e supportare meglio i team nelle attività lavorative quotidiane.
I leader inoltre si aspettano che l’Intelligenza Artificiale possa migliorare l’automazione dei workflow, offrire assistenza 24/7 grazie ad assistenti virtuali e chatbots e che possa risolvere in automatico certe semplici problematiche.
Le preoccupazioni sull’integrità dei dati
Il sondaggio di Riverbed mostra che sì c’è moltissimo entusiasmo per l’AI, ma non è seguito di pari passo con un’equivalente implementazione. Molti leader sono anche apparentemente convinti di essere in vantaggio nell’implementazione di questa tecnologia, cosa che non sempre è vera. Ma la principale preoccupazione del settore finanziario rimane il Data Gap.
L’importanza della qualità dei dati e della loro sicurezza
Jim Gargan, Chief Marketing Officer di Riverbed, ha dichiarato in merito quanto segue: “Poiché il settore finanziario gestisce tradizionalmente più informazioni sensibili rispetto ad altri settori, non sorprende che l’80% dei leader sia preoccupato che i dati proprietari possano essere accessibili al pubblico a causa dell’uso dell’AI. Inoltre, i leader hanno riserve sull’efficacia dei dati a loro disposizione, con solo circa un terzo che valuta i propri dati eccellenti per completezza (36%) e accuratezza (34%) – la percentuale più bassa rispetto a tutti i settori.”
Gargan prosegue affermando: “L’efficacia dell’AI dipende dalla qualità dei dati e il Data Gap è uno dei maggiori ostacoli al successo nella sua implementazione. In Riverbed, supportiamo le aziende a colmare questo gap con un approccio concreto, basato su una piattaforma AI-powered in grado di fornire dati completi e osservabilità in tutto l’ambiente IT.”
Infine, Gargan conclude: “L’AI di Riverbed è progettata per essere sicura, affidabile e precisa, e fornisce un valore tangibile grazie a insight data-driven, che consentono alle organizzazioni di ottimizzare la Digital Experience e ottenere risultati di business migliori.”
L’importanza dell’observability per implementare l’AI nel settore finanziario
Molti leader ritengono che per affrontare questo Data Gap sia fondamentale sfruttare dati reali invece che sintetici e creati dall’AI. Inoltre, il 91% dei leader concorda sull’importanza dell’observability su tutti gli elementi IT in una strategia AIOps.
L’AI è senza dubbio un aspetto centrale del futuro del settore, ma sono ancora necessari aggiustamenti strategici e una maggiore affidabilità dei dati per raggiungere una piena integrazione.
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