Cosa aspettarsi dalle novità dell'intelligenza artificiale nel settore bancario

La rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale (IA) ha il potenziale per modificare radicalmente il modo in cui le banche operano sia nelle operazioni interne, sia in quelle rivolte ai clienti. Man mano che la sua presenza diventerà sempre più pervasiva, l'intelligenza artificiale avrà un impatto duraturo su dipendenti, clienti e autorità di regolamentazione. Per attuare la loro strategia di IA, le banche dovranno affrontare i cambiamenti tecnologici e organizzativi con una rinnovata enfasi sulla collaborazione.

L'IA generativa è un nuovo potente strumento a disposizione delle banche. Può aiutare nelle attività di assistenza clienti e ridurre il lavoro di back office. A breve termine, avrà un impatto positivo sui profitti, ma riteniamo che la prossima era dell'intelligenza artificiale sarà fondamentale per creare valore per le banche e senza dubbio cambierà il panorama competitivo. Sebbene le opportunità siano vaste, le banche dovranno affrontare molte sfide per massimizzare il potenziale dell'IA.

Il futuro dell'intelligenza artificiale nel settore bancario

Le banche hanno una lunga esperienza nell'utilizzo dell'IA predittiva per automatizzare e semplificare le operazioni all'interno della banca. Ad esempio, utilizzano modelli per riconciliare i pagamenti o favorire il recupero dei crediti prevedendo chi ha maggiori probabilità di restituzione. Tuttavia, esiste un'opportunità significativa di estendere l'uso dell'IA ad altre aree delle attività bancarie per aumentare le vendite, gestire il rischio e ottimizzare le operazioni, per guardare al futuro del settore bancario.

Dall'acquisizione e onboarding dei clienti alla consulenza, le banche hanno l'opportunità di migliorare il modo in cui raggiungono e interagiscono con i potenziali clienti, oltre a creare nuovi flussi di valore. L'IA può migliorare la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti in molti modi, velocizzando anche l'acquisizione e l'onboarding di nuovi clienti. L'intelligenza artificiale può aiutare a identificare i potenziali clienti in modo più efficiente utilizzando l'analisi predittiva, l'onboarding dei clienti può essere completamente automatizzato e creare un'esperienza cliente migliore, con prodotti e servizi più personalizzati.

L'intelligenza artificiale può anche aiutare i team operativi e di manutenzione delle banche, se utilizzata per migliorare l'elaborazione e il supporto, riducendo i tempi di attesa e migliorando l'efficienza operativa. La consulenza finanziaria potrebbe essere più intelligente e adattabile a condizioni mutevoli, la gestione delle eccezioni nel settore bancario potrebbe essere accelerata e gli assistenti basati sull'intelligenza artificiale potrebbero gestire le richieste e i problemi più complessi dei clienti con un tono più colloquiale e meno robotico. Inoltre, l'IA può aiutare a semplificare la rendicontazione finanziaria nel settore bancario, automatizzando la compilazione e l'analisi dei dati per ottenere report più accurati e tempestivi.

L'intelligenza artificiale svolge un ruolo importante nella capacità di una banca di stare al passo con i cambiamenti del mercato. Grazie alla capacità di analizzare set di dati di grandi dimensioni, la modellazione del rischio nel settore bancario può essere molto più solida e dinamica per prevedere e mitigare i rischi di mercato in modo più accurato. Inoltre, l'IA potrebbe rilevare meglio i reati finanziari utilizzando sofisticati sistemi per il riconoscimento di pattern per identificare le transazioni sospette e ridurre i falsi positivi.

Le sfide di portare l'IA in tutta la banca

Sebbene il futuro dell'IA nel settore bancario sia promettente, non è semplice adeguarne l'adozione in base alle esigenze. L'applicazione delle tecnologie di intelligenza artificiale comporta adeguamenti tecnici e cambiamenti nelle aspettative dei clienti e nelle pratiche organizzative. Mentre le banche valutano una maggiore integrazione all'interno dell'organizzazione, è importante riconoscere gli ostacoli che possono sorgere ed essere pronti a superarli.

È probabile che nel percorso di espansione dell'IA a nuove aree (prodotti, dati, conformità, operazioni, acquisizione di talenti e formazione) si presentino non pochi ostacoli. Estendere l'adozione dell'IA in tutta l'organizzazione bancaria, anche ai team di distribuzione e operazioni, è una sfida notevole, soprattutto perché il ritmo del cambiamento continua a crescere. Rendere l'IA più accessibile a questi gruppi con gli strumenti di cui hanno bisogno sarà fondamentale per approfondire il suo impatto. La scalabilità dell'IA richiederà una piattaforma che unisca i team con gli strumenti di cui hanno bisogno.

Le banche devono anche affrontare una miriade di altri problemi, come convincere i clienti che non si fidano dell'IA a utilizzare servizi basati su di essa, questioni di privacy e sicurezza dei dati, nonché l'assunzione e fidelizzazione di professionisti dell'IA esperti sia nella scienza dei dati sia nel settore bancario. Questi problemi possono far pensare che si tratti di un'impresa ardua, ma comprendere le competenze necessarie e trovare i partner e gli strumenti giusti per facilitare l'integrazione dell'IA fa la differenza.

L'affidabilità sarà fondamentale

L'utilizzo dell'IA in nuove aree della banca può creare problematiche in fatto di privacy, accuratezza e correttezza. Ciò richiederà un rafforzamento delle modalità di acquisizione dei dati e di gestione dei modelli, in modo che i clienti e le autorità di regolamentazione possano comprendere meglio come viene utilizzata l'IA. Il monitoraggio delle distorsioni e delle deviazioni dai modelli è fondamentale per garantire che le banche valutino e adeguino continuamente i propri modelli di IA per evitare imprecisioni e distorsioni. Per garantire la conformità e la trasparenza nell'utilizzo dell'IA, sono necessari audit e report regolari alle autorità di regolamentazione. Ad esempio, l'integrazione con watsonx.governance consente alle banche di gestire efficacemente il rischio dei modelli.

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