La Trasformazione Digitale in Banca si potenzia grazie all’Intelligenza Artificiale

La transizione digitale delle banche va avanti con decisione e tocca nuovi ambiti cercando di valorizzare appieno le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale, la quale rimane al centro degli interessi e degli investimenti del mondo finanziario internazionale.

Il percorso di trasformazione digitale delle Banche si arricchisce dunque di soluzioni di Intelligenza artificiale e Machine learning che si esplicita e si rafforza nei Chatbot, Roboadvisor, Sistemi di Analytics  e più in generale in algoritmi che spaziano dagli ambiti di Cyber security fino ai pagamenti digitali

Ma proviamo a dare un ordine per iniziare questo interessante viaggio verso un business bancario sempre più digitale e pervaso da cambiamenti rilevanti e disruptive, dando una Definizione di  Intelligenza Artificiale.

L’intelligenza artificiale (AI) è una pluralità di  tecnologie in grado di abilitare i computer ad  eseguire una varietà di funzioni avanzate, tra cui la capacità di vedere, comprendere e tradurre il linguaggio parlato e scritto, analizzare i dati, formulare raccomandazioni e molto ancora.

Partendo dagli Stati Uniti D’America dove il percorso di digitalizzazione finanziaria è in uno stadio avanzato emerge da una recente ricerca come, ben 8 banche su 10 sfrutteranno le potenzialità dell’ Ai nei prossimi anni per migliorare i propri servizi a disposizione della clientela e l’organizzazione interna, con rilevanti benefici che garantiranno minor costi e maggiore efficienza del business in generale.

In effetti La maggior parte delle banche e delle società di investimento sta già utilizzando l’AI, come vediamo dall’indagine sulla trasformazione dei dati e delle analisi condotta da Gartner nel 2022 su 101 aziende lo scorso anno.

Nello specifico le tecnologie di intelligenza artificiale consentono numerosi vantaggi in termini di velocizzazione di Analisi dei dati strutturati e non, maggiore efficienza dei processi interni incrementi di produttività e riduzione conseguente dei costi

Ma entriamo nel vivo e scopriamo insieme Quali sono dunque le Aree e gli Obiettivi che le Banche si attendono dalle Nuove soluzioni e servizi di Ai!!!

Secondo uno Studio di Deloitte sull’Intelligenza Artificiale, le banche possono impiegare l’intelligenza artificiale per diverse applicazioni:

• Ridurre le frodi

• Sviluppare chatbot e assistenti virtuali

• Acquisire nuovi clienti

• Evolvere pagamenti digitali biometrici

• Mitigare il rischio di credito

• Efficientare automazione processi interni

1. Ridurre le frodi

Sul fronte della Cyber Security attraverso l’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale che vanno ad analizzare transazioni sospette frutto di attività non consuete possono agevolmente comunicare con degli alert per prevenire e bloccare tentativi di  frode con maggior precisione accuratezza e soprattutto tempestività. Garantendo al contempo grazie a nuovi sistemi sempre più sofisticati e abilitati dall’intelligenza artificiale come il riconoscimento vocale e biometrico maggior sicurezza verso le varie applicazioni e piattaforme di servizi bancari e finanziari riducendo così l’uso di password da digitare!!!

2. Sviluppare chatbot e assistenti virtuali

Gli sviluppi di servizi di AI conversazionali, come chatbot e assistenti virtuali, basati su modelli di Natural Language Processing (NLP), possono apprendere i comportamenti tipici dei clienti, elaborare offerte personalizzate e fornire alle banche maggiori dati e informazioni sui loro clienti. 

Nella Pratica : i chatbot dotati di intelligenza artificiale possono rielaborare le domande dei clienti, fornire raccomandazioni personalizzate e offrire assistenza per le operazioni bancarie di base, come le richieste di saldo, i trasferimenti di conto e i pagamenti delle bollette

3. Acquisire nuovi clienti

L’AI è certamente interessante  per acquisire nuovi clienti, poiché facilita la fase di onboarding digitale (nell’ apertura di un conto corrente e/o nella richiesta di un finanziamento) permette di intercettare le loro aspettative in ogni fase della customer experience. Inoltre, i modelli di machine learning sono in grado di stimare il customer lifetime value (CLV), predire il churn rate (tasso di abbandono dei clienti) e la propensione ad accettare nuove offerte dei clienti. Tali modelli migliorano il dettaglio di profilazione e segmentazione dei clienti oltre che la personalizzazione dell’offerta, sulla base di dati storici e in real time

4. Evolvere pagamenti digitali biometrici

Il machine learning e il deep learning abilitano anche innovative modalità di autenticazione basate su dati biometrici come riconoscimento facciale, vocale, della retina e delle impronte digitali. Alcune aziende in Cina (Alibaba in Testa) utilizzano un sistema smile-to-pay, che consente ai clienti di autorizzare i pagamenti attraverso il sorriso a una macchina fotografica garantendo maggior gradi di sicurezza rispetto al sistema tradizionale delle password testuali

5. Mitigare il rischio di credito

l’intelligenza artificiale è altresì rilevante per valutare il rischio e l’affidabilità creditizia relativamente a prestiti e carte di credito. Le tecnologie di AI possono valutare automaticamente l’affidabilità creditizia di un soggetto richiedente e validare il processo di gestione del prestito durante l’intero ciclo di vita, inclusa la documentazione automatizzata e la convalida della conformità.

Attraverso l’impiego di insiemi di dati complessi e di grandi dimensioni, le tecnologie di data mining e AI possono aiutare le banche a mettere a punto modelli di rischio più precisi e accurati rispetto a quelli basati sull’analisi statistica standard.

Un caso frequente dove i modelli di AI possono essere estremamente utili è quello della valutazione del merito creditizio e quindi dei relativi affidamenti bancari verso le piccole imprese o le società di persone, che normalmente non hanno bilanci certificati e molto spesso neanche una storia creditizia”, Attraverso i modelli di AI che esaminano attingendo dai dati andamentali ovvero dagli estratti conti del piccolo artigiano piuttosto che della micro impresa presenti su  altri istituti bancari, dati per l’appunto ricavabili  dai nuovi sistemi di account aggregation abilitati ed introdotti recentemente dall’open banking consentono in definitiva una miglior profilazione del soggetto economico in termini del se come e quanto meritevoli di credito!!!

Tuttavia tra queste aree di sviluppo fin qui analizzate ve ne sono alcune dove già da diversi anni vi è un intensivo utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale da parte delle Banche come i chatbot nel front office e i servizi anti frodi piuttosto che nei pagamenti nel middle office. Mentre nell’investment banking soluzioni come I Roboadvisor e Trading automatico trovano nell’intelligenza artificiale la loro massima espressione.

In particolar modo nelle aree Consulenziali e di  Gestione del risparmio l’intelligenza generativa potrà certamente facilitare ed aiutare i consulenti finanziari a formulare in minor tempo e con una maggior profondità e varietà di offerta, raccomandazioni generate dall’intelligenza artificiale in una mediazione che rappresenta la sintesi perfetta tra interazione umana e intelligenza artificiale basata su dati e preferenze personali.

6 Efficientare automazione processi interni

L’AI produce rilevanti benefici anche all’organizzazione interna della Banca e dei dei collaboratori che ci lavorano favorendo e accelerando l’automazione di processi aziendali ripetitivi, che se fatti manualmente richiedono moltissimo tempo e costi elevati, liberano così i dipendenti da compiti ripetitivi e molto spesso noiosi indirizzando invece le loro attività verso compiti più stimolanti e a valore aggiunto, aumentando dunque soddisfazione e produttività.

Implementare una soluzione di intelligenza artificiale (AI) in grado di eseguire lo smistamento in modo automatico, efficace ed economico, sfruttando l’elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing).

l’iniziativa di AI di Generali ha prodotto un effetto immediato e misurabile. Il sistema è in grado di elaborare in tempo reale sia i testi delle e-mail sia gli allegati, consentendo così a Generali di analizzare e smistare oltre un milione di e-mail all’anno.

Gestire e Valorizzare i dati in ottica di Data Driven Company per sostenere il business sempre più complesso e digital oriented rimane ancora oggi una delle sfide tecnologiche più impegnative e sfidanti dal momento che sono ancora in essere sistemi informativi nati parecchi anni fa’ con logiche di silos non comunicanti, database che gestiscono dati non scambiabili e soprattutto non compatibili verso nuove applicazioni e algoritmi di intelligenza artificiale che richiedono al contrario ambienti e piattaforme tecnologiche evolute ed aperte in cloud

Mentre come descritto sopra gli algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning trovano sempre più diffusione e terreno favorevole nei casi d’uso delle Banche, vi è invece una recente evoluzione dell’intelligenza artificiale cosiddetta “Intelligenza Artificiale Generativa” ancora poco sfruttata dalle banche,  che trae origine per certi aspetti con Chatgpt ovvero Il Chatbot più famoso nato nel 2022 che potenzialmente può contribuire a rafforzare ed ampliare gli ambiti proficui di utilizzo di queste nuove tecnologie

In altri termini L’intelligenza artificiale Generativa descrive modelli di Intelligenza Artificiale che, addestrati su serie massicce di dati, sono in grado di produrre automaticamente contenuti sotto forma di testo, immagini, audio e video

Alcune Banche si sono già attivate per sfruttare le numerose opportunità che favorisce l’intelligenza artificiale generativa  utilizzano applicazioni  per creare sintesi di documenti interni e/o report finanziari ed ottenere così più velocemente un set semplificato di dati finanziari da tradursi in raccomandazioni finanziarie verso la clientela, a beneficio delle qualità della consulenza finanziaria erogata

Ma l’intelligenza generativa può dare altresì un contributo importante in termini di velocizzazione e creatività nella generazione di contenuti di Education finanziario verso la clientela e di completezza e affinamento della qualità di risposta nelle domande poste nei vari canali di caring della banca.

Nel prossimo futuro, queste tecnologie di Intelligenza artificiale nelle sue molteplici forme e ambiti di utilizzo saranno certamente un driver strategico per ogni istituto bancario richiedendo nel contempo un cambiamento organizzativo e di modalità di lavoro oltre che di mindset orientato sempre più in ottica open e digitale.

Questa trasformazione implicherà dunque uno sforzo finanziario tecnologico ed organizzativo importante nella direzione di un miglior servizio omnicanale in cui l’elemento umano e conversazionale dovrà comunque rimanere essenziale e al centro della Relazione Aumentata Banca Cliente, perché Parafrasando questo pensiero….

L’intelligenza artificiale non sostituirà mai completamente l’intelligenza umana, ma potrà arricchirla e potenziarla.” – Stuart Russell

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