L’Intelligenza Artificiale è la chiave della modernizzazione nei servizi finanziari: il punto di Red Hat

Il settore fintech ha da tempo abbracciato le analisi avanzate per migliorare le proprie operazioni. Oggi, con l’implementazione delle soluzioni basate sull’intelligenza artificiale (AI), si stanno realizzando miglioramenti significativi in vari ambiti dei servizi finanziari, come il servizio clienti, l’efficienza operativa e la resilienza. 

Richard Harmon, vice presidente e responsabile globale dei servizi finanziari di Red Hat, ci ha spiegato come queste tecnologie stiano rivoluzionando l’intero settore.

Servizi finanziari: sfide, modernizzazione e implementazione dell’Intelligenza Artificiale

Le istituzioni finanziarie devono affrontare sfide complesse, tra cui il rischio crescente di insolvenza del credito dovuto alla stagnazione economica globale.

C’è anche una pressione costante verso la modernizzazione per migliorare l’efficienza, servire meglio i clienti, ridurre i rischi, combattere i crimini finanziari, affrontare la sostenibilità e implementare modifiche normative. In questo contesto, l’adozione dell’AI è cruciale.

Le tecnologie basate su Intelligenza Artificiale sono già impiegate nel settore finanziario in vari modi, come nei chatbot per il servizio clienti, nell’analisi documentale e nell’identificazione delle frodi nelle transazioni.

Inoltre, le banche utilizzano l’AI predittiva e generativa per automatizzare e semplificare i processi, migliorando le capacità delle applicazioni esistenti.

Un esempio è il Progetto Gaia della BRI. Quest’ultimo automatizza l’estrazione e l’analisi dei dati ESG per una valutazione più trasparente ed efficiente del rischio climatico.

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Regolamentazione e stabilità del sistema

Una delle maggiori sfide a livello globale è garantire la stabilità del sistema finanziario. Le imminenti modifiche normative affronteranno nuovi rischi sistemici, tra cui la concentrazione nel cloud, l’uso dell’AI e i cambiamenti climatici.

Il Digital Operational Resilience Act (DORA) dell’UE, ad esempio, richiede che le istituzioni dimostrino la portabilità delle applicazioni ICT di terze parti.

Nel fare il punto della situazione, Harmon di Red Hat ribadisce che la modernizzazione delle applicazioni legacy, come i sistemi bancari di base, è essenziale per mantenere l’agilità. Le piattaforme mainframe continueranno a essere utilizzate, mentre altri carichi di lavoro saranno spostati nel cloud. Tuttavia, il replatforming può essere complesso e costoso. In questo contesto, l’AI generativa può supportare la traduzione del software e la riqualificazione del personale IT.

Del resto l’AI offre vantaggi significativi anche ai team operativi. Infatti l’Intelligenza Artificiale è in grado di semplificare la gestione delle richieste complesse, automatizzando la rendicontazione finanziaria per una maggiore accuratezza e tempestività.

Non solo. L’AI è anche fondamentale per la gestione dei rischi derivanti da shock macroeconomici e cambiamenti climatici. Tuttavia richiede l’accesso a grandi set di dati diversificati per migliorare le capacità predittive e offrire nuovi spunti.

Del resto sappiamo bene quanto la qualità dei dati sia cruciale per il successo dell’AI. Harmon ci spiega che i dati sintetici (quelli che replicano le fonti di dati esistenti garantendo la privacy) possono superare le limitazioni dei dati storici, migliorando la previsione e l’identificazione delle frodi finanziarie.

La sfida della “spiegabilità dell’Intelligenza Artificiale” nei servizi finanziari

La spiegabilità dell’AI (XAI) è una delle principali sfide per garantire la trasparenza e l’affidabilità dei modelli di Intelligenza Artificiale. La normativa europea sull’AI, recentemente approvata, mira a creare un quadro normativo che regoli l’uso dell’AI basato sul rischio, incoraggiando l’innovazione continua.

In conclusione, le possibilità offerte dall’AI sono quasi illimitate. Le istituzioni finanziarie devono però identificare i giusti team, processi e soluzioni per garantire un’adozione efficace.

Un ambiente olistico, privo di silos, contribuirà a standardizzare i test e la convalida, soddisfacendo i requisiti normativi e promuovendo l’adozione dell’AI.

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