AI 4 Finance: l’Intelligenza Artificiale per banche e servizi finanziari
AI 4 Finance: l’Intelligenza Artificiale per banche e servizi finanziari

AI 4 Finance: l’Intelligenza Artificiale per banche e servizi finanziari

Autore: 4wardPRO

La naturale predisposizione all’analisi dei dati ha storicamente reso il settore finanziario uno dei più attivi nell’adozione di tecniche di Intelligenza Artificiale, in particolar modo per quanto riguarda il Machine Learning.

I primi approcci risalgono all’inizio degli anni Ottanta e si sono consolidati quando, nel 1987, la Chase Lincoln First Bank (gruppo JP Morgan) ha introdotto l’allora rivoluzionario Personal Financial Planning System, basato su un sistema esperto che consentiva di creare programmi di investimento personalizzati con tempi e costi inferiori rispetto ai metodi tradizionali.

Il settore bancario utilizza ormai da moltissimi anni diverse tecniche di Intelligenza Artificiale nelle applicazioni antifrode, in particolare quelle legate all’utilizzo illegale delle carte di credito. Più recentemente, nel 2016, la Bank of America, con il suo chatbot Erica, ha aperto per certi versi una nuova era nel mondo del customer care e dei servizi finanziari dotati di sistemi di raccomandazione, spianando la strada ai servizi basati sulle tecnologie cognitive e sul riconoscimento del linguaggio naturale.

Nel recente report Eye on Innovation, Gartner ha evidenziato come il Machine Learning (ML) sia la tecnologia più rilevante nell’ambito dei servizi finanziari, sia per quanto riguarda l’efficienza operativa che l’ottimizzazione dei costi legati ai processi di business.

Nel solo ambito fintech, secondo Grand View Research, il mercato AI è stato valutato nell’ordine dei 12 miliardi di dollari al termine del 2022, un valore che dovrebbe salire fino ai 42 miliardi previsti per il 2030, con un tasso di crescita medio annuo del 19,7%.

AI e Finance: i vantaggi di un successo annunciato

Oggi l’Intelligenza Artificiale rappresenta una costante nel settore finanziario, con una grande crescita a livello applicativo, grazie ad una cultura del dato sempre più diffusa e ad ecosistemi come Microsoft Azure Machine Learning, che mettono a disposizione degli sviluppatori tutto gli strumenti per realizzare end-to-end le applicazioni necessarie.

Se dovessimo individuare i principali fattori che hanno favorito l’adozione della AI nel settore finanziario e che al tempo stesso costituiscono i vantaggi chiave per le organizzazioni che hanno intrapreso il loro AI journey, potremmo sintetizzare quanto segue.

1) Competizione nel mercato bancario e dei servizi finanziari

Le banche sono in continua competizione per attirare le attenzioni degli investitori. La comparsa di nuovi attori, come le aziende fintech, il cui DNA è nativamente implementato sulle tecnologie emergenti, ha ulteriormente accelerato l’AI journey nel tentativo di offrire servizi sempre più performanti ai propri clienti, sia ottimizzando i processi esistenti che investendo con decisione su progetti innovativi, sempre più votati ad offrire un’esperienza personalizzata.

2) Esplosione dei big data

Negli ultimi anni i big data hanno visto letteralmente esplodere il loro mercato di riferimento, producendo impatti significativi in tutti i settori di business. Non fa eccezione l’ambito finanziario, dove è variato ad esempio il modo con cui i clienti interagiscono con le banche, avvalendosi in misura crescente dei servizi digitali, più veloci e pratici rispetto alle filiali fisiche, oltre ad essere accessibili 24/7.

Le banche e gli istituti finanziari collezionano ogni giorno enormi numeriche di dati, e le possibilità analitiche del Machine Learning consentono loro di estrarre valore sia per l’esperienza del cliente che per l’erogazione di servizi sempre più efficienti ed innovativi. Per citare un esempio pratico, le banche possono potenziare notevolmente le proprie capacità in termini di marketing, grazie all’analisi comportamentale dei loro clienti, che oltre alle transazioni include anche le interazioni con i canali di comunicazione. Sotto questo aspetto, le banche oggi sono sempre più simili alle aziende di prodotto.

3) Maturità tecnologica

Se le potenzialità del Machine Learning erano ben note da molti anni, soltanto di recente si è assistito alla democratizzazione delle tecnologie necessarie per una sua diffusione su larga scala. Il cloud computing ha assunto un ruolo chiave in questa evoluzione, offrendo un’enorme capacità di calcolo centralizzata, capace di supportare anche le operazioni analitiche più complesse con un approccio scalabile che consente alle organizzazioni finanziare di pagare soltanto le risorse che effettivamente vengono impiegate dai loro carichi di lavoro.

4) Requisiti normativi

Il settore bancario e dei servizi finanziari è uno dei più fortemente normati, il che obbliga le aziende al tracciamento di enormi volumi di dati legati alle transazioni eseguite su molteplici fonti. Le applicazioni basate sulla AI consentono di automatizzare le operazioni disposte dalla normativa, riducendo le possibilità di incorrere in infrazioni che, oltre al fatto economico, rischiano di generare un ingente danno a livello reputazionale.

In altri termini, le norme hanno notevolmente incrementato le attività di back office delle banche e delle organizzazioni finanziarie, introducendo nuove opportunità a cui la AI risulta capace di offrire risposte concrete ed efficienti a livello organizzativo e operativo.

Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nel settore finanziario

La AI è oggi presente in moltissimi ambiti del mondo Finance. A titolo esemplificativo, limitatamente al settore bancario, potremmo citare le seguenti applicazioni.

1) Sistemi antifrode

A dispetto dei sistemi tradizionali, basati su regole, la cui efficienza è sempre stata minata dall’elevato numero di falsi positivi, i sistemi antifrode più moderni sfruttano varie tecniche di AI per rilevare in maniera accurata i pattern a cui è possibile associare un comportamento sospetto. I sistemi di Machine Learning migliorano progressivamente la propria conoscenza, diventando nel tempo sempre più efficienti nel riconoscimento delle anomalie comportamentali e dei tentativi di frode.

2) Analisi predittive

Il Machine Learning ha introdotto anche nel settore finanziario nuove possibilità di effettuare analisi capaci di prevedere i possibili ricavi degli investimenti, l’andamento dei titoli, la gestione dei portfolio dei clienti, oltre a monitorare in maniera più puntuale tutti i rischi di investimento. Si tratta di aspetti in cui le AI stanno progressivamente svolgendo un lavoro troppo oneroso per l’uomo, il cui contributo risulta tuttora fondamentale per supervisionare i risultati analitici.

3) Gestione del rischio

Le autorità di regolamentazione impongono limiti sempre più restrittivi in merito alla supervisione della gestione del rischio, un onere che spetta ovviamente alle organizzazioni finanziare e che viene sempre più spesso soddisfatto grazie e modelli e soluzioni basate su applicazioni AI. L’Intelligenza Artificiale viene, ad esempio, utilizzata con profitto per valutare l’affidabilità dei soggetti che richiedono un mutuo, scongiurando i possibili rischi di insolvenza. Il ruolo della AI risulta pertanto decisiva quando si tratta contestualmente di ridurre le perdite sui crediti e premiare i clienti meritevoli.

4) CRM (Customer Relationship Management)

Le banche investono in maniera significativa nelle relazioni con i clienti, con servizi attivi 24/7, sempre più personalizzati nell’interfaccia e nei contenuti proposti, anche grazie a funzioni come il riconoscimento facciale e i comandi vocali, sviluppati grazie a tecniche AI. Le funzioni di Intelligenza Artificiale dei CRM moderni consentono inoltre di analizzare il comportamento dei clienti per procedere ad una segmentazione efficace, utile ad iniziative di marketing sempre più AI-driven.

5) Chatbot

I chatbot di moderna generazione implementano tecnologie di riconoscimento naturale del linguaggio (NLP) per interagire in maniera sempre più credibile con gli utenti dei servizi finanziari, assistendoli nella maggior parte delle loro richieste, oltre a fornire utili raccomandazioni per migliorare e rendere più coinvolgente la user experience. I chatbot intelligenti sono inoltre spesso integrati con i sistemi, ad esempio per attivare nuovi conti e gestire il ticketing del customer care.

L’impatto dell’Intelligenza Artificiale generativa, la tecnologia di Microsoft e l’esperienza di 4wardPRO

I benefici delle applicazioni basate sul Machine Learning hanno creato un terreno sempre più fertile per intraprendere con fiducia nuovi progetti che coinvolgono l’impiego di tecniche di Intelligenza Artificiale.

Grazie alla AI è sempre più semplice e immediato creare servizi che garantiscono ai clienti esperienze coinvolgenti ed appaganti attraverso le applicazioni digitali e ai dipendenti stessi la possibilità di esprimere maggiormente il proprio talento, approcciando in maniera sempre più creativa un settore soltanto apparentemente vincolato a rigide consuetudini.

Tutto questo produce vera innovazione e nuove opportunità di business per il mondo Finance, oltre ad offrire una panoramica più chiara sugli andamenti del mercato, per consentire decisioni più informate e consapevoli.

In questo contesto, si è più recentemente inserita la AI generativa, che, oltre ad offrire ai clienti esperienze di interazione sempre più naturali, consentirà alle organizzazioni finanziarie di sfruttare ancora meglio i dati e abbattere più rapidamente le barriere legate alle complessità normative e burocratiche.

In questo ambito, la tecnologia risulta decisiva, come sostiene Dmitri Sedov, Global Group Head di LSEG (London Stock Exchange Group) Data Intelligence, nel sottolineare il ruolo di Microsoft nelle applicazioni per il mercato finanziario:

L’Intelligenza Artificiale di Microsoft migliora il nostro modo di lavorare, offrendoci la possibilità di creare strumenti basati sulla AI focalizzati alla perfezione sulle esigenze delle banche e delle organizzazioni finanziarie. […] Insieme a Microsoft possiamo creare flussi di lavoro e insight sui dati finanziari in maniera affidabile, efficiente e responsabile.

La partnership decennale tra la Borsa di Londra e Microsoft, avviata all’inizio del 2023, costituisce un momento epocale, e dimostra come l’Intelligenza Artificiale e il cloud siano ormai argomenti tecnologici imprescindibili, anche nei contesti istituzionali più autorevoli della finanza internazionale.

Per orientare la grande varietà tecnologica che oggi l’Intelligenza Artificiale offre in ambito Finance è indispensabile offrire competenze certificate e una comprovabile esperienza sul campo, fattori che rendono 4wardPRO l’interlocutore ideale per avviare un percorso pilota nell’AI journey o migliorare l’efficienza dei servizi già esistenti.

Per comprendere in maniera pratica come le tecnologie Microsoft per il Finance possono innovare i processi del settore finanziario puoi consultarci per una dimostrazione sul campo e nella valutazione di uno studio di fattibilità. 

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