Con la sua rapida evoluzione, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per ridisegnare radicalmente il modo in cui le banche operano. Si tratta di una tecnologia che, diventando sempre più onnipresente, avrà un impatto duraturo su dipendenti, clienti e sulle stesse autorità di regolamentazione e, per sfruttarla al meglio, le banche dovranno affrontare significativi cambiamenti tecnologici e organizzativi con una rinnovata enfasi sulla collaborazione.

L’intelligenza artificiale generativa è un nuovo potente strumento a disposizione delle banche in grado di gestire una parte sostanziale dell’assistenza clienti e di ridurre l’impatto delle operazioni di back-office. Nel breve termine, l’effetto positivo si vedrà sul bilancio, ma con ogni probabilità la prossima era dell’intelligenza artificiale avrà un ruolo ancor più importante nella creazione di valore e cambierà sostanzialmente il panorama competitivo. Se da un lato le opportunità sono molte, dall’altro non mancano le sfide che le istituzioni finanziarie dovranno affrontare per massimizzare il potenziale dell’AI.

Il futuro dell’AI

Le banche hanno una lunga storia di utilizzo dell’AI predittiva 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. Guardando al futuro, tuttavia, esiste l’opportunità significativa di estendere l’utilizzo dell’AI ad altre aree per incrementare le vendite, gestire i rischi e ottimizzare le operazioni.

Dall’acquisizione e dall’onboarding dei clienti fino alla consulenza, le banche hanno l’opportunità di migliorare il modo in cui raggiungono e interagiscono con i potenziali clienti e di creare nuovi flussi di valore potenziando la user experience complessiva con prodotti e servizi personalizzati.

L’intelligenza artificiale può anche aiutare i team operativi e di supporto, a ottimizzare elaborazione e assistenza, riducendo così i tempi di attesa e migliorandone l’efficienza. La consulenza finanziaria potrebbe essere più smart e adattabile alle mutevoli condizioni, la gestione delle eccezioni nel settore bancario potrebbe essere accelerata e gli assistenti AI potrebbero affrontare le richieste e le problematiche più complesse dei clienti con un tono più colloquiale e meno automatico. Inoltre, anche il reporting finanziario potrebbe essere semplificato tramite l’automatizzazione delle compilazioni e l’analisi dei dati per ottenere documenti più accurati e tempestivi.

In sostanza, l’intelligenza artificiale svolgerà un ruolo significativo nella capacità di una banca di tenere il passo con i cambiamenti del mercato. Grazie all’abilità di analizzare grandi insiemi di dati, la modellazione del rischio nel settore bancario può essere molto più dinamica e affidabile e prevedere e mitigare con maggiore precisione i rischi di mercato. Inoltre, l’AI potrebbe migliorare il rilevamento dei reati finanziari, puntando sul riconoscimento dei modelli per identificare le transazioni sospette e ridurre i falsi positivi.

Steven Huels di Red Hat

Le sfide della scalabilità

Sebbene il futuro dell’intelligenza artificiale nel settore bancario sia promettente, la sua adozione non sarà priva di sfide. L’implementazione di queste tecnologie comporta adeguamenti tecnici e cambiamenti nelle aspettative dei clienti e nelle pratiche organizzative. Nel momento in cui le banche considerano un’integrazione più profonda all’interno della loro organizzazione, è importante riconoscere gli ostacoli che possono sorgere e prepararsi a superarli.

È probabile che si presentino molte complicazioni lungo il percorso di estensione dell’AI a nuove aree relative a prodotti, dati, conformità, operazioni e acquisizione e formazione dei talenti. Rendere l’intelligenza artificiale più accessibile ai team di delivery e operation sarà la chiave per renderne l’impatto profondo e duraturo.

Le sfide che le banche devono affrontare non si esauriscono qui. Dovranno convincere i clienti che non si fidano 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. Anche se si tratta di problemi complessi da affrontare, la comprensione delle capacità necessarie e la ricerca dei partner e degli strumenti giusti per facilitare l’integrazione dell’AI faranno la differenza.

L’affidabilità è la chiave di volta

L’applicazione dell’intelligenza artificiale in nuove aree del settore bancario può sollevare preoccupazioni in materia di privacy, accuratezza e trasparenza che richiederanno un rafforzamento delle 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 monitoraggio delle distorsioni e delle derive è una capacità fondamentale per garantire che le banche valutino e adattino continuamente i loro modelli di intelligenza artificiale per evitare imprecisioni e false interpretazioni e, per mantenere la conformità e la trasparenza saranno necessari audit e report regolari alle autorità di regolamentazione.

Steven Huels è General Manager, AI Business Unit di Red Hat

(Una immagine generata con AI tramite l'app Microsoft Copilot)