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Come il machine learning e l'intelligenza artificiale vengono utilizzati nel settore bancario e finanziario

Nell'ultimo decennio, intelligenza artificiale si è trasformata da un concetto a una forza che ha portato enormi guadagni finanziari alle aziende in diversi settori verticali. Né gli evangelisti dell'IT né i non addetti ai lavori negano che l'IA abbia un enorme potenziale grazie alle sue capacità dirompenti. Che si tratti di aiutare a disegnare tessuti per i marchi di moda, di superare i medici nell'individuare i primi segni del cancro o di aiutare le organizzazioni finanziarie a prendere decisioni informate, l'IA abbraccia molteplici ambiti a lungo considerati come distintamente umani.

Per quanto riguarda l'IA e Casi di utilizzo del ML nel settore bancario, Business Insider riporta che quasi 80% delle organizzazioni FinTech comprendono i vantaggi dell'IA per le loro attività, mentre 75% delle aziende con un patrimonio superiore a $100 miliardi stanno implementando strategie di IA nelle loro routine di lavoro in questo momento. Secondo un altro rapporto di Business Insider, le banche e le altre istituzioni finanziarie risparmieranno fino a $447 miliardi grazie alle app basate sull'intelligenza artificiale.

Applicazioni di L'intelligenza artificiale nel settore bancario e finanziario

Viviamo in un mondo in cui l'IA è diventata parte integrante della nostra vita e negare la sua importanza sarebbe miope. Le FinTech, a loro volta, offrono numerosi vantaggi agli stakeholder e ai clienti.

L'intelligenza artificiale nel settore bancario

Sicurezza informatica e rilevamento delle frodi

Nel corso della giornata, le persone effettuano milioni di transazioni, tra cui il pagamento di bollette, il deposito di denaro, il prelievo di fondi, l'incasso di assegni, ecc. Le banche devono aumentare costantemente i loro sforzi di cybersecurity per proteggere queste operazioni e contrastare le azioni fraudolente in tempo reale, prima che il reato venga commesso. Le banche utilizzano l'intelligenza artificiale per migliorare i pagamenti digitali, rilevare le vulnerabilità del software, identificare i comportamenti sospetti dei clienti e mitigare i rischi di truffa. Grazie all'intelligenza artificiale, l'AI aiuta a rilevare e prevenire azioni illegali come il phishing via e-mail, le frodi su carte di credito/mobili, i furti di identità e le false richieste di risarcimento assicurativo. 

Ad esempio, la danese Danske Bank ha aggiornato il suo obsoleto software di rilevamento delle frodi con moderni algoritmi di intelligenza artificiale. Grazie alla capacità di ML di confrontare le transazioni precedenti (informazioni personali, dati, indirizzo IP, posizione, ecc.) e di identificare i casi sospetti, il rilevamento delle frodi è aumentato di 50% e i falsi positivi sono stati ridotti di 60%. Poiché il settore bancario è un bersaglio molto ambito da tutti gli hacker, l'adozione di ML e AI a tutto campo può aiutare le organizzazioni finanziarie a rispondere alle minacce digitali e a combattere i cyberattacchi prima che colpiscano i sistemi interni, i dipendenti o i clienti.

Chatbot

L'utilizzo dei chatbot nel settore bancario è uno dei migliori esempi di implementazione dell'IA. Una volta implementati, rimangono disponibili 24 ore su 24, a differenza delle persone con orari fissi e pause pranzo regolari. Inoltre, analizzano il comportamento dei clienti e accumulano esperienze proprietarie, creando scenari e modelli comportamentali per gli utenti. Integrando chatbot arricchiti di IA nelle app bancarie, i gestori possono essere certi che i loro clienti ricevano un'assistenza personalizzata 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con prodotti e servizi forniti di conseguenza.

Dal 2019 Erica, un assistente virtuale alimentato dall'intelligenza artificiale della Bank of America, ha elaborato oltre 50 milioni di richieste dei clienti, gestendo senza problemi attività come la riduzione del debito della carta di credito e l'aggiornamento della sicurezza della carta.

Decisioni di prestito e di credito

Oggi le banche puntano a utilizzare un'ampia gamma di strumenti intelligenti per rendere le decisioni su prestiti e crediti più informate, precise e redditizie. I software bancari convenzionali sono spesso pieni di errori, imprecisioni nella cronologia delle transazioni o errori di classificazione dei creditori. Le organizzazioni finanziarie dovrebbero prestare molta attenzione alle storie di credito e alle referenze dei clienti quando forniscono risorse di credito e valutano la solvibilità di un individuo o di un'azienda. In breve, i sistemi basati sull'intelligenza artificiale analizzano i modelli di comportamento dei clienti per prendere una decisione guidata dai dati sulla loro affidabilità creditizia e inviare avvisi in caso di attività controverse o pericolose.

Monitoraggio delle tendenze di mercato

L'intelligenza artificiale nel settore bancario aiutano le aziende a gestire grandi volumi di dati per elaborare le tendenze del mercato, le azioni e le valute. Inoltre, L'apprendimento automatico nel settore bancario impiega algoritmi per misurare il sentiment del mercato e suggerire investimenti. Gli specialisti della finanza utilizzano l'intelligenza artificiale per garantire che gli investimenti azionari siano ragionevoli e che il rischio di fallimento sia basso, in modo da poter operare in modo più prevedibile e redditizio.

Esperienza del cliente

Con il passare del tempo, i clienti si aspettano una migliore esperienza d'uso e una maggiore comodità nella gestione delle applicazioni bancarie. Ad esempio, con l'avvento degli sportelli automatici è stata eliminata la necessità di recarsi in una filiale bancaria per depositare e prelevare denaro.

Oggi le persone sono diventate più esperte di tecnologia e le banche devono offrire nuove funzionalità per elaborare i pagamenti digitali in modo rapido e sicuro. Di conseguenza, l'intelligenza artificiale spesso aiuta a ridurre il tempo necessario per registrare le informazioni KYC e a eliminare gli errori. Il l'uso dell'intelligenza artificiale nel settore bancario semplifica il time-to-market dei prodotti e attenua gli ostacoli pre-lancio. Inoltre, i clienti non devono affrontare la seccatura di richiedere manualmente un prestito personale poiché AI e ML nel settore FinTech ridurre i tempi di approvazione, acquisendo dati privi di errori sui conti dei clienti.

Gestione del rischio

In un'epoca di fluttuazioni valutarie, disordini politici, disastri naturali e conflitti armati, la finanza e le banche sono le più colpite. In tempi di turbolenza, è importante prendere decisioni di investimento prudenti per rimanere a galla ed evitare perdite finanziarie. Qui entra in gioco l'intelligenza artificiale, che fornisce un'utile panoramica degli eventi attuali e prevede ciò che ci aspetta. Inoltre, l'intelligenza artificiale determina se un cliente sarà in grado di rimborsare un prestito analizzando i modelli comportamentali, la storia creditizia e i dati personali disponibili.

Conformità normativa

A livello globale, il FinTech è considerato il settore più regolamentato dell'economia mondiale. In qualità di principale legislatore, il governo controlla e censura le banche per evitare che commettano reati finanziari, riciclino denaro o evadano le tasse.

I requisiti e gli standard legali cambiano frequentemente, pertanto le banche dispongono di ampi dipartimenti che si occupano della ricerca e dell'attuazione della legislazione finanziaria. Purtroppo, queste misure meticolose richiedono molto tempo e grandi investimenti se eseguite manualmente. Fortunatamente, l'intelligenza artificiale (potenziata da deep learning e NLP) sottrae le nuove normative e valuta i requisiti di conformità per soddisfare tutti i termini e le condizioni esterne e interne. Anche se l'IA non può sostituire un analista di conformità, può evidenziare i momenti cruciali o controversi delle normative e proteggere l'azienda dai rischi legislativi.

Analisi predittiva

L'intelligenza artificiale è ampiamente utilizzata nell'analisi del linguaggio naturale e nella semantica generale. È in grado di rilevare modelli specifici e correlazioni di dati che gli esseri umani o le tecnologie tradizionali di solito non colgono. Le analisi predittive aiutano gli istituti finanziari a definire le opportunità di vendita non sfruttate, le metriche basate sui dati o le intuizioni specifiche del settore che possono avere un impatto sostanziale sui ricavi.

Antiriciclaggio

Poiché i criminali stanno diventando sempre più sofisticati nei loro tentativi di ingannare il sistema, le banche dovrebbero tenere d'occhio le tecnologie avanzate emergenti per essere sempre un passo avanti ai truffatori. I sistemi antiriciclaggio obsoleti, con regole o soglie superate, spesso producono risultati imprecisi con tassi di allarme falsi positivi. L'intelligenza artificiale, a sua volta, analizza vasti bacini di dati e segnala una transazione insolita o un comportamento sospetto.

Ad esempio, la Financial Conduct Authority (FCA) del Regno Unito ha presentato un rapporto sull'uso dell'IA nei servizi finanziari nel 2022, concludendo che FinTech dovrebbe "monitorare e sostenere l'adozione sicura dell'IA nei servizi finanziari per combattere il riciclaggio di denaro".

Automazione dei processi

Poiché il FinTech richiede accuratezza, gran parte del lavoro che richiede tempo o noia viene delegato all'automazione. Le persone sono inclini a commettere errori a causa della stanchezza o incuria, motivo per cui l'automazione dei processi robotici (RPA) aumenta l'efficienza operativa e consente ai responsabili delle decisioni di concentrarsi sugli obiettivi principali che richiedono un coinvolgimento umano.

Ad esempio, JPMorgan Chase CoiN sfrutta con successo la RPA per esaminare i documenti e ricavare dati cruciali, trasformando le informazioni non strutturate in informazioni utili.

Perché il settore bancario dovrebbe adottare l'IA?

Oggi osserviamo come le banche si stiano rapidamente orientando verso relazioni incentrate sul cliente, implementando un approccio olistico per soddisfare pienamente le esigenze e le aspettative dei clienti. I clienti si aspettano che le banche li servano 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e su scala, migliorando il loro percorso con strumenti e funzionalità innovative. Per soddisfare queste ambiziose aspettative, le organizzazioni bancarie devono innanzitutto superare gli ostacoli interni, come i sistemi software legacy, i silos di dati, i budget limitati e la scarsa qualità degli asset. Una volta superati questi ostacoli, saranno pronte ad abbracciare l'IA per affrontare i problemi quotidiani. 

Nel complesso, l'intelligenza artificiale non solo garantisce una sicurezza informatica senza pari, ma rende i servizi finanziari più convenienti e fa risparmiare tempo sia ai clienti che ai dipendenti.

L'apprendimento automatico in finanza

Sfide nell'adozione più ampia dell'IA nel settore finanziario e bancario

Nonostante i suoi innegabili vantaggi, la sua adozione diffusa è ostacolata da vari problemi, come la mancanza di credibilità e i rischi per la sicurezza. Tuttavia, un approccio globale all'IA e L'apprendimento automatico in finanza diminuisce le probabilità di insuccesso e invoglia a ottenere profitti significativi. Quando si abbraccia l'IA nel settore finanziario e bancario, i responsabili delle decisioni potrebbero incontrare i seguenti problemi.

Sicurezza dei dati

L'IA raccoglie, archivia e gestisce grandi quantità di informazioni sensibili, che richiedono una protezione adeguata da accessi non autorizzati. Pertanto, le banche dovrebbero porre l'accento su una protezione completa dei dati quando gestiscono grandi volumi di informazioni relative all'IA per eliminare i rischi di sicurezza e preservare la sicurezza dei clienti e delle informazioni riservate.

Mancanza di dati di qualità

Prima di abbracciare l'IA, le aziende FinTech devono strutturare i dati in modo da svolgere correttamente le attività. Applicare i dati a situazioni reali è impossibile se non corrispondono alla realtà attuale. Inoltre, i dati che differiscono dal formato leggibile dalla macchina possono causare un comportamento imprevisto del modello di IA. Pertanto, le banche che intendono adottare l'intelligenza artificiale devono modificare le proprie politiche sui dati e introdurre maggiore ordine nei flussi di dati.

L'intelligenza artificiale nel settore finanziario e bancario

Problemi di spiegabilità

Poiché i software basati sull'intelligenza artificiale eliminano gli errori e fanno risparmiare tempo, sono ampiamente utilizzati nelle procedure decisionali. Purtroppo, però, possono avere pregiudizi derivanti da precedenti errori di giudizio umano. La reputazione della banca è a rischio quando piccole discrepanze nell'IA si aggravano e causano problemi su larga scala. Pertanto, i dati coinvolti negli scenari di IA devono essere chiari e trasparenti, senza lasciare spazio a controversie e discrepanze.

Come Innowise può aiutarvi nel vostro viaggio verso l'IA

Sin dalla sua fondazione, nel 2007, Innowise ha abbracciato tecnologie all'avanguardia, in grado di dare impulso alle aziende e di migliorare la nostra vita attraverso le tecnologie moderne. Sfruttiamo appieno l'intelligenza artificiale, offrendo soluzioni avanzate come gli assistenti vocali, gli analisti di contenuti basati su NLP, l'analisi del comportamento dei clienti, il software di rilevamento delle frodi e molto altro ancora. Grazie al nostro profondo supporto, la vostra azienda è dotata di strumenti che garantiscono la sicurezza delle attività finanziarie e un'immensa comodità sia per le banche che per i loro clienti.

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autore
Denis Yarosh Account Manager in FinTech

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