L’intelligenza artificiale, con la sua rapida evoluzione, sta rivoluzionando anche il settore bancario, e potrebbe ridisegnarne radicalmente il modo in cui esso opera. Nell’immediato futuro, le banche dovranno adattarsi a questa tecnologia, il che significa affrontare significativi cambiamenti tecnologici e organizzativi con una rinnovata enfasi sulla collaborazione. Di che cambiamenti si tratta, e come dovranno reagire le banche per rimanere sulla cresta dell’onda? Ce ne parla Steven Huels, General Manager, AI Business Unit di Red Hat.
I vantaggi di un’adozione completa dell’intelligenza artificiale
Le banche non sono nuove all’intelligenza artificiale. Infatti, da anni, AI e ML vengono utilizzati da anni per automatizzare e semplificare le operazioni interne. Ad esempio, attraverso l’uso di modelli per riconciliare i pagamenti o facilitare il recupero crediti identificando chi è più propenso a rimborsare. In questo momento storico, tuttavia, alle banche sta venendo offerta l’opportunità significativa di estendere l’utilizzo dell’AI ad altre aree, per incrementare le vendite, gestire i rischi e ottimizzare le operazioni.
Grazie all’AI generativa, le banche hanno ora l’opportunità di migliorare il modo in cui raggiungono e interagiscono con i potenziali clienti, oltre che a creare nuovi flussi di valore potenziando la user experience complessiva con prodotti e servizi personalizzati.
Non dimentichiamo anche l’aiuto che l’intelligenza artificiale può dare ai team operativi e di supporto nell’ottimizzare elaborazione e assistenza, in modo da ridurre i tempi di attesa e migliorare l’efficienza operativa. Inoltre, la consulenza finanziaria potrebbe diventare più smart e adattabile alle mutevoli condizioni, oppure la gestione delle eccezioni nel settore bancario potrebbe essere accelerata. Infine, anche il reporting finanziario potrebbe essere semplificato tramite l’automatizzazione delle compilazioni e l’analisi dei dati per ottenere documenti più accurati e tempestivi.
Insomma, l’intelligenza artificiale svolgerà un ruolo chiave nella capacità di una banca di tenere il passo con i cambiamenti del mercato. Non solo, data l’eccellente abilità di di analizzare grandi insiemi di dati, la modellazione del rischio nel settore bancario può essere molto più dinamica e affidabile. Ciò permetterà alle banche di prevedere e mitigare con maggiore precisione i rischi di mercato, e anche migliorare il rilevamento dei reati finanziari, puntando sul riconoscimento dei modelli per identificare le transazioni sospette e ridurre i falsi positivi.
La scalabilità è una grande sfida
Naturalmente, come tutti i grandi cambiamenti, l’adozione dell’intelligenza artificiale non sarà priva di sfide. Infatti, l’implementazione di nuovi sistemi AI-capable comporta una serie di adeguamenti tecnici e cambiamenti nelle aspettative dei clienti e nelle pratiche organizzative. E se le banche intendono abbracciare appieno questa tecnologia, fin dalle fondamenta, è importante riconoscere gli ostacoli che possono sorgere e prepararsi a superarli.
Le complicazioni dovute all’espansione dell’AI nelle aree dei prodotti, conformità, operazioni, acquisizione e formazione dei talenti sono inevitabili. La chiave per renderne l’impatto duraturo è rendere l’intelligenza artificiale più accessibile ai team di delivery e operation.
Le banche dovranno anche lavorare sulla loro immagine e sui requisiti normativi. Dovranno infatti convincere i clienti che diffidano dell’intelligenza artificiale a utilizzare i servizi basati su di essa, considerare in modo adeguato privacy e sicurezza dei dati, nonché organizzarsi per identificare e assumere (o formare) professionisti dell’AI che siano competenti sia nella data science che nel settore bancario. Sono problemi complessi da affrontare, ma non insormontabili se si dispone delle capacità necessarie e di partner e strumenti giusti.
Affidabilità: elemento cruciale per il successo
L’intelligenza artificiale è un potente strumento che però può essere facilmente abusato. Per questo, la sua applicazione in nuove aree del settore bancario può sollevare preoccupazioni in materia di privacy, accuratezza e trasparenza. Ciò richiederà alle banche di rafforzare le modalità di provisioning dei dati e di gestione dei modelli, in modo che i clienti e le autorità di regolamentazione possano comprenderne meglio l’utilizzo. Il continuo monitoraggio dei dati in input e output è fondamentale per garantire che le banche valutino e adattino continuamente i loro modelli di intelligenza artificiale per evitare imprecisioni e false interpretazioni, oltre che a mantenere la conformità e la trasparenza alle normative vigenti e a quelle future.
