Il ruolo crescente dell’Intelligenza Artificiale nel settore finanziario

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nel settore bancario ha dato avvio a un’era di trasformazione, rivoluzionando i servizi finanziari e ridefinendo l’esperienza dei clienti. Le applicazioni di AI, elaborando grandi quantità di dati con un’efficienza senza precedenti, stanno infatti modificando il panorama finanziario e offrono soluzioni innovative che ottimizzano i processi operativi e impattano anche le misure di protezione.

AI in banca: efficienza, automazione e innovazione

L’AI sta diventando una parte importante del budget delle istituzioni finanziarie italiane: ABI Lab (“Scenario e trend del mercato ICT per il settore bancario) evidenzia come l’intelligenza artificiale sia la prima area di intervento, trainata dalla necessità di ottimizzare i processi interni e migliorare l’esperienza del cliente.

Grazie alle attività basate sull’intelligenza artificiale, le banche sono infatti già in grado di snellire i processi, ridurre i costi e minimizzare gli errori. L’automazione di processi bancari come il credit scoring e l’approvazione dei prestiti, per esempio, migliora le funzioni di back-office e aumenta la produttività. L’intelligenza artificiale automatizza anche l’inserimento e la riconciliazione dei dati, garantendo una documentazione finanziaria accurata e consentendo alle organizzazioni di servizi finanziari di concentrarsi su servizi a valore aggiunto come la pianificazione strategica e la gestione delle relazioni con i clienti.

I sistemi di intelligenza artificiale valutano rapidamente l’affidabilità creditizia analizzando i dati provenienti da più fonti, accelerando le approvazioni dei prestiti e riducendo così i costi. Questi vantaggi si traducono spesso in costi più bassi per i clienti. Inoltre, l’AI nei servizi finanziari ottimizza la gestione della catena di fornitura all’interno del settore bancario, identificando le inefficienze e suggerendo miglioramenti nelle relazioni con terze parti.

Per quanto in Italia siano cresciuti i pagamenti digitali, l’utilizzo del contante è ancora elevato (il 62% delle transazioni viene ancora effettuato in cash, secondo uno studio della Banca Centrale Europea) e gli sportelli automatici sono quindi un punto di contatto vitale. Come poter portare efficienza in questo ambito grazie all’AI?

Il nostro modulo WWS INSIGHT, alimentato dall’intelligenza artificiale, consente alle banche di trasformare il modo in cui ottimizzano i propri canali self-service, compresi gli sportelli automatici, sulla base dei comportamenti dei clienti e delle loro preferenze, consentendo di creare strategie personalizzate per ciascuno dei canali, al fine di garantire la massima operatività e la migliore esperienza per gli utenti.

Customer experience personalizzata con l’AI

Oltre ad efficientare i processi bancari, l’AI può contribuire a migliorare in modo significativo il customer journey. Uno dei vantaggi più evidenti dell’utilizzo dell’AI è infatti la sua capacità di analizzare i dati dei clienti per offrire prodotti su misura e prevedere i comportamenti futuri, per anticipare nuovi trend ed esigenze. L’AI è in grado di apprendere e adattarsi continuamente, facendo in modo che le interazioni con i clienti diventino più raffinate nel tempo, aumentando la soddisfazione e la fedeltà dei clienti stessi.

I chatbot bancari intelligenti e gli assistenti virtuali dotati di intelligenza artificiale svolgono un ruolo centrale nella fornitura di servizi su misura ai clienti. Questi chatbot sono infatti in grado di fornire un supporto costante e di gestire richieste e transazioni di routine. In questo modo, i clienti ricevono un’assistenza immediata e i consulenti possono dedicarsi a richieste più complesse, a valore aggiunto.

Inoltre, sfruttando l’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale può creare strategie di marketing iper-personalizzate per indirizzare segmenti specifici di clienti con promozioni e offerte su misura, massimizzando il coinvolgimento dei clienti. Grazie a una conoscenza approfondita di ciascun cliente e all’analisi delle cronologie delle transazioni, è possibile disporre di un quadro completo del cliente per poter fornire un servizio quanto più rispondente alle sue aspettative.

AI e rischio: prevenzione frodi e gestione predittiva

L’AI può svolgere un ruolo cruciale anche nella gestione del rischio e nella prevenzione delle frodi. I sistemi di intelligenza artificiale possono infatti rilevare attività sospette e potenziali frodi con il monitoraggio delle transazioni in tempo reale. Gli algoritmi basati sull’AI e sull’apprendimento automatico e la tecnologia antiriciclaggio (AML) possono stabilire i comportamenti di massima dei clienti sulla base dei dati storici. Ciò consentirà alla banca di rilevare le difformità dai modelli stabiliti che potrebbero indicare attività fraudolente.

Poiché i modelli di intelligenza artificiale sono in grado di apprendere rapidamente da grandi data set, sono in grado di migliorare continuamente l’accuratezza nell’individuazione delle frodi. Questa capacità consentirà alle banche di implementare misure preventive, a tutela delle loro operazioni e dei loro clienti.

Inoltre, l’AI è in grado di monitorare i mercati finanziari globali e di avvisare le banche di potenziali rischi e perturbazioni del mercato. Può anche fornire informazioni utili per la mitigazione del rischio. Ciò consentirà agli istituti di servizi finanziari di reagire rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato e di proteggere gli investimenti.

Per quanto riguarda la valutazione del rischio di credito, le banche possono sfruttare i sistemi basati sull’intelligenza artificiale per analizzare diversi dati, come i punteggi di credito, i livelli di reddito e i modelli di spesa, per prevedere la probabilità di insolvenza. In questo modo, le organizzazioni di servizi finanziari potranno prendere decisioni di prestito

AI generativa: applicazioni e vantaggi per il banking

L’AI generativa ha un grande potenziale per il settore dei servizi finanziari e si stima che la sua applicazione crescerà nei prossimi anni: entro il 2025, secondo i dati Abi Lab-Deloitte l’88% delle banche italiane avrà implementato una strategia per la GenAI e il 69% degli istituti finanziari è già in fase di sperimentazione.

Le iniziative di GenAI sono principalmente in fase pilota, focalizzandosi sul supporto interno e al business, mentre i progetti rivolti al cliente finale sono ancora in fase di studio. Per ora l’AI generativa viene usata principalmente a supporto ai canali assistiti (come la raccolta delle richieste di assistenza e l’analisi dei contatti) e il supporto al business (previsione e analisi dei bisogni della clientela, piani di marketing, campagne pubblicitarie).

La GenAI è in grado di simulare scenari di mercato per valutare nuovi prodotti e servizi. Testando queste innovazioni in un ambiente controllato, le banche possono quindi identificare le potenziali sfide e perfezionare le loro offerte per garantire dei servizi e delle offerte che rispondano alle richieste del mercato.

Inoltre, l’AI generativa svolge un ruolo cruciale nel migliorare la valutazione del rischio. Questa tecnologia può infatti creare simulazioni realistiche di potenziali scenari di rischio per migliorare le strategie di mitigazione. Ciò aumenterà la resilienza complessiva delle operazioni e garantirà la conformità alle normative.

L’AI generativa può anche creare offerte di servizi personalizzati e predittivi basati sui dati dei clienti e sulle tendenze del mercato. Ciò consentirà alle banche di creare profili dettagliati di ciascun cliente e di offrire servizi molto più personalizzati. Grazie alle capacità di monitoraggio predittivo, i sistemi di AI possono inoltre anticipare le esigenze future dei clienti e consigliare soluzioni in modo proattivo.

AI e banche: rischi, normative e futuro etico

Al fianco di importanti opportunità, con l’integrazione dell’AI nei servizi finanziari emergono diverse sfide. La privacy dei dati è una di queste ed è importante che le banche lavorino in conformità con le normative che regolano l’utilizzo dei dati e dell’impiego dell’AI, come per esempio l’EU AI Act. Le banche devono garantire che le informazioni dei clienti vengano utilizzate in modo responsabile e protetto ed è importante che sviluppino modelli di AI in grado di creare fiducia nella relazione con i clienti e le autorità di regolamentazione.

Quando si utilizzano modelli di intelligenza artificiale, esiste il rischio di pregiudizi algoritmici che portano a un trattamento iniquo di determinati gruppi di clienti, con conseguente discriminazione. Per questo motivo, è fondamentale che le banche addestrino questi modelli su data set diversificati e conducano verifiche periodiche, affinché questo non avvenga.

Per sfruttare appieno il potenziale dell’AI, le banche devono promuovere una cultura dell’innovazione e della formazione continua, per essere competitive e aggiornate in un mercato in continua evoluzione. Inoltre, lo sviluppo di partnership con fornitori di tecnologia, startup fintech e istituzioni accademiche può sostenere le banche nel processo di adozione delle nuove tecnologie, rimanendo sempre all’avanguardia.

Ma soprattutto le banche devono impegnarsi per un uso etico e responsabile dell’intelligenza artificiale, mantenendosi in linea con le normative per garantire la tutela dei clienti e della banca stessa. Il tutto sotto il presidio e controllo umano.

L’intelligenza artificiale sta ridisegnando il settore dei servizi finanziari, offrendo un maggiore coinvolgimento dei clienti, una migliore efficienza operativa e misure di sicurezza più efficaci. Investendo strategicamente nell’AI e tenendo conto delle considerazioni etiche, le banche possono navigare nelle complessità del moderno panorama finanziario, garantendosi una crescita e un’innovazione bancaria sostenute nell’economia digitale.

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