Analisi dei dati bancari

La banca del futuro punta sull’Intelligenza Artificiale

L’impatto pervasivo e significativo che il digitale sta avendo sul settore bancario è ormai indiscusso. Come tutti i settori produttivi, anche quello degli istituti finanziari ha la necessità di conciliare due principali esigenze: mantenere un alto tasso competitivo anche fuori dai confini geografici noti e rapportarsi con i consumatori che richiedono servizi sempre più semplici e allo stesso tempo efficaci, senza frizioni ma sempre più personalizzati.

L’intelligenza artificiale può senza dubbio servire allo scopo: con un impatto silenzioso ma potente, è in grado di supportare e automatizzare i processi interni che impattano su servizi alla clientela, affidando al software la parte automatica dell’operatività, per ridurre gli errori e velocizzare i risultati.

Come cambia l’offerta dei servizi bancari con l’introduzione dell’AI?

Tra i processi bancari su cui può essere applicata l’ Intelligenza Artificiale ci sono sicuramente quelli che lavorano sul miglioramento dell’esperienza utente su tutti i canali della banca.

Ma non solo: i principali algoritmi di machine learning trovano applicazione in tutti quegli ambiti di previsione e analisi strategica del Business, per i quali velocità e accuratezza delle decisioni sono fondamentali. Il tutto utilizzando principalmente quella che è considerata una fonte di redditività ancora poco inesplorata dagli istituti finanziari: i dati.

L’intelligenza artificiale per personalizzare l’offerta e aumentare la Customer Retention

L’AI può avere un forte impatto sulla relazione tra la banca e i suoi clienti, attuali e potenziali. Le interazioni con tutti i touch point e i cash point della banca generano dati preziosi su prospect e clienti che possono essere raccolti per approfondirne la soddisfazione, il comportamento o il rischio di abbandono, per poi disegnare un Customer Journey ancora più personalizzato. Uno strumento di intelligenza artificiale può aiutare sistematicamente la raccolta, l’analisi e la classificazione di questi dati e restituire altri dati che possono alimentare i sistemi di digital signage, gestione di file allo sportello, richieste di appuntamenti con consulenti specifici e molto altro.

Tutti i touch e i cash point all’interno del customer journey sono allineati nell’esporre messaggi di marketing e raccomandazioni su prodotti e servizi, producendo un’esperienza che coinvolge e mette al centro il cliente. Inoltre, i servizi di Artificial Intelligence possono contribuire ad elaborare programmi di fidelizzazione personalizzati e ideare nuovi servizi che si adattano bene a specifiche tipologie di utenti in modo da favorire la customer retention.

L’intelligenza Artificiale per un’analisi dei dati strategica ed evoluta

Considerata la mole di dati che gli istituti finanziari hanno a loro disposizione, sia relativamente ai servizi di business sia alle loro modalità di fruizione da parte dei clienti, è diventato fondamentale avere a disposizione strumenti di AI per l’analisi di questi dati.

In questo caso, il risultato delle operazioni basate su algoritmi di Data Mining e Machine Learning è quello di individuare correlazioni e identificare pattern riutilizzabili. Una delle funzionalità del sistema basato su AI è appunto quella di studiare tutti i dati di tutte le transazioni bancarie e le movimentazioni dei flussi, sui canali retail attivi, in tutte le filiali e su tutti i touch/cash point per fornire risultati su tendenze, stagionalità e redditività di ogni singolo servizio per meglio identificare ed implementare strategie di mercato mirate.

Un’analisi dei dati evoluta, perché supportata dall’AI e fruibile attraverso l’integrazione nativa con le piattaforme di Business Intelligence, abilita la banca allo sviluppo di nuovi modelli di rendimento e nuovi ruoli nella value chain.

L’intelligenza Artificiale per l’analisi predittiva e la gestione dei rischi

Una delle applicazioni più naturali delle tecnologie di Intelligenza Artificiale è l’analisi predittiva: il processo che utilizza i dati storici per fornire previsioni di scenari futuri in determinate condizioni. Per le banche, l’analisi predittiva può essere applicata a vari processi interni, tra i quali la gestione del ciclo di vita dei dispositivi fisici e la filiera di gestione del contante. Le previsioni generate da specifici algoritmi di AI risultano fondamentali per ottimizzare la gestione dei rischi operativi e assicurare sempre maggiori livelli di servizio e l’accessibilità continua per gli utenti.

Se parliamo di Supply Strategy, per la banca diventa fondamentale agire per mantenere il controllo se non ridurre drasticamente i costi: quelli di manutenzione dei dispositivi, di movimentazione del denaro, o in generale i costi legati a tempistiche e modalità troppo poco allineate ai ritmi richiesti dal mercato.

Nel caso della gestione degli asset, l’ Intelligenza Artificiale agisce per individuare pattern e trend a cui applicare un algoritmo di manutenzione previsionale in grado di ricavare scenari estremamente precisi di futuri interventi su ogni singolo asset e sul futuro funzionamento del dispositivo.

Nel caso del processo di movimentazione del contante, si parte dai dati di ogni cash point per elaborare un  modello predittivo in grado di prevedere i movimenti di prelievi, versamenti e ricicli che poi viene applicato per il miglioramento del processo di rifornimento di contante più adeguato per ogni filiale o per singola macchina.

AI – I benefici per le banche

Gli scenari di applicazione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale sono variegati e non comprendono solo l’introduzione di sistemi, piattaforme o algoritmi specifici di machine learning o deep learning. E’ soprattutto l’integrazione e la metabolizzazione di questi nuovi strumenti nelle dinamiche organizzative e nell’assetto tecnologico esistenti, a fare la differenza.

Il modulo di AI, integrato con i sistemi proprietari, permette di sfruttare al meglio i dati già a disposizione della banca per facilitare e velocizzare le decisioni strategiche e migliorare gli investimenti.

Sfruttando l’ Intelligenza Artificiale la banca sarà in grado di:

  • Assicurare un approccio al cliente ancora più personalizzato che non escluda la relazione umana
  • Preservare gli investimenti grazie all’immediata integrazione con la tecnologia omnicanale
  • Beneficiare di una trasformazione al digitale che coinvolge tutti gli stakeholder della banca, dal management al cliente
  • Generare sempre più fiducia in un brand che si rinnova puntando ad un approccio smart, seppur semplice

L’intelligenza Artificiale in WinWebServer

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