L'adozione AI generativa nel settore bancario: casi d'uso e potenziali sfide

I modelli GenAI come le GAN simulano le transazioni fraudolente per aiutare le banche a migliorare il rilevamento delle frodi e la gestione del rischio. Ad esempio, Payment Outlier Detection di Citi utilizza ML statistici avanzati per identificare in modo proattivo i pagamenti anomali. Deutsche Bank, in collaborazione con NVIDIA, sta testando le LLM chiamate Finformers per fornire avvisi di rischio precoci e accelerare il recupero dei dati. HSBC ha collaborato con Google Cloud per sviluppare AML AI, una soluzione autonoma addestrata sui dati dei clienti per prevenire il riciclaggio di denaro.

La capacità di GenAI di elaborare enormi quantità di dati lo rende un ottimo strumento per le previsioni finanziarie. Le banche ne sono entusiaste perché previsioni accurate in mercati in rapida evoluzione sono fondamentali per prendere decisioni intelligenti. Prendiamo ad esempio JPMorgan Chase, che sfrutta il deep learning e il reinforcement learning per individuare le tendenze del mercato e mettere a punto le proprie strategie di trading. Goldman Sachs si affida a Kensho, una piattaforma AI che scava nei documenti finanziari con reti neurali e NLP, aiutando a prevedere i prezzi degli asset con maggiore sicurezza.

Gli strumenti GenAI rendono l'elaborazione dei documenti bancari molto più veloce: sono in grado di individuare facilmente gli schemi, di estrarre i dati richiesti molto più rapidamente e sono molto meno inclini agli errori. Inoltre, diventano più intelligenti nel tempo. Un ottimo esempio è COiN (Contract Intelligence) di JPMorgan Chase, una piattaforma di intelligenza artificiale in grado di gestire migliaia di documenti in pochi secondi. Utilizza NLP per dare un senso al gergo legale, segnalando rischi come la non conformità o termini poco chiari nascosti nei contratti. In questo modo si riducono gli errori e la necessità di lavoro manuale, liberando risorse e contribuendo a evitare costose controversie legali.

Uno degli aspetti migliori di GenAI è la capacità di gestire le cose da solo, che lo rende uno strumento utilissimo per le indagini. È in grado di setacciare i dati, trovare schemi e persino suggerire o intraprendere azioni, il che è un'ottima cosa per casi difficili come i crimini finanziari. Prendiamo ad esempio l'uso di Darktrace da parte di Barclays: questa intelligenza artificiale ripercorre il modo in cui i truffatori hanno messo in atto i loro piani e mostra al team di sicurezza cosa è andato storto, quali sistemi sono stati presi di mira e come rafforzare le difese. Inoltre, se le frodi si verificano in tempo reale, l'intelligenza artificiale può intervenire per bloccare le transazioni illecite o congelare i conti, il tutto senza interrompere le normali operazioni aziendali.

La GenAI aiuta le banche a creare prodotti finanziari personalizzati, a modificare le caratteristiche e persino a individuare i rischi prima che si manifestino, il tutto rimanendo flessibili al variare dei mercati. Un buon esempio è Standard Chartered, che utilizza piattaforme come Peltarion e AWS AI per analizzare i dati di mercato e il comportamento dei clienti. Questo li aiuta a prevedere le tendenze e a creare prodotti personalizzati, come gli investimenti ESG e le soluzioni bancarie personalizzate, simulando anche le prestazioni dei prodotti.

A differenza dei metodi di credit scoring tradizionali, GenAI adotta un approccio più completo, prendendo in considerazione fattori che vanno oltre la semplice storia creditizia. Prende in considerazione le abitudini di spesa, gli eventi della vita e i cambiamenti del mercato per offrire una valutazione più accurata ed equa dell'affidabilità creditizia di un cliente. Ad esempio, JPMorgan Chase e Wells Fargo utilizzano la FICO Falcon Platform, che sfrutta GenAI. La piattaforma simula diversi scenari, come il modo in cui un cliente potrebbe gestire una perdita di lavoro o una crisi economica, aiutando le banche a capire la capacità del cliente di rimborsare i prestiti e a creare un punteggio di credito più personalizzato.

GenAI aiuta le banche a scoprire le opportunità di investimento nascoste e a semplificare le decisioni difficili, rendendo più facile rimanere in vantaggio con strategie intelligenti e tempestive anche in mercati volatili. La piattaforma LOXM di JPMorgan utilizza modelli GenAI per analizzare i dati di mercato, proporre raccomandazioni commerciali personalizzate e simulare vari scenari di trading. Presso Morgan Stanley, la piattaforma Next Best Action utilizza GenAI per fornire ai consulenti consigli di investimento basati sugli obiettivi finanziari e sulla tolleranza al rischio di ciascun cliente.