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L'intelligenza artificiale è presente nel settore bancario da un po' di tempo, e le banche sono state le prime ad adottarla. All'epoca, si trattava di riconoscere gli schemi nei dati passati per capire perché certe cose sono successe o per prevedere cosa sarebbe successo dopo. Ma con l'aumento del volume dei dati, la richiesta di esperienze personalizzate da parte dei clienti e le minacce alla sicurezza informatica sempre più sofisticate, gli approfondimenti in tempo reale sono diventati fondamentali. È allora che le banche si sono rese conto di aver bisogno di strumenti più potenti per tenere il passo e rimanere in gioco.
GenAI è diventata la soluzione. Grazie alle reti neurali profonde e agli LLM, è ora in grado di creare autonomamente output significativi e di generare dati sintetici che attingono a set di dati reali. Questo si è rivelato un fattore decisivo per incrementare la produttività, individuare le frodi, migliorare il servizio clienti e accelerare il processo decisionale.
Non siete ancora saliti sul treno GenAI? Scoprite come sta già sconvolgendo le cose nel settore bancario e perché potreste voler salire a bordo!
il potenziale risparmio annuale che GenAI può portare al settore bancario
la crescita prevista della spesa GenAI da parte del settore bancario entro il 2030
I GPT sono potenti modelli linguistici addestrati su enormi quantità di dati, progettati per comprendere e generare testi simili a quelli umani con una precisione impressionante. Nel settore bancario, possono guidare i chatbot del servizio clienti, semplificare la generazione di report finanziari e offrire interfacce in linguaggio naturale per operazioni semplici come il controllo del saldo e il trasferimento di fondi.
Le GAN utilizzano due reti neurali - un generatore e un discriminatore - che lavorano l'una contro l'altra per produrre dati sintetici di alta qualità che imitano da vicino i dati del mondo reale. Nel settore bancario, le GAN possono essere utilizzate per addestrare modelli di rilevamento delle frodi, simulare scenari finanziari realistici per gli stress test e creare identità sintetiche per testare i sistemi antifrode.
Le VAE comprimono i dati in uno spazio latente e li ricostruiscono nella loro forma originale. Nel settore bancario, le VAE possono aiutare a individuare transazioni insolite confrontando i dati ricreati con quelli reali per individuare le frodi, creare nuovi profili di clienti per indirizzare meglio i diversi segmenti e potenziare i modelli di rischio di credito generando dati aggiuntivi per migliorare le previsioni.
I GNN sono costruiti per gestire e analizzare i dati strutturati a grafo. Esaminano il modo in cui le diverse cose interagiscono e possono creare nuove strutture a grafo all'interno della rete. Nel settore bancario, i GNN vengono utilizzati per analizzare e generare reti di transazioni per individuare frodi o riciclaggio di denaro, mappare le relazioni con i clienti e ottimizzare le reti della catena di approvvigionamento.
I modelli RL imparano a prendere decisioni interagendo con l'ambiente per massimizzare le ricompense cumulative. Se combinato con componenti generativi, l'RL può essere utilizzato nel settore bancario per creare strategie di trading adattive, ottimizzare portafogli di investimento e migliorare la gestione del rischio di credito generando modelli di comportamento dei mutuatari.
La GenAI non è solo un altro aggiornamento tecnologico per le banche, ma è destinata a rivoluzionare completamente il loro modo di operare e persino a dare vita a nuovi modelli di business. Le banche lo stanno già applicando in così tante aree che presto quasi ogni settore bancario ne sentirà l'impatto.
"L'integrazione della GenAI nel settore bancario è destinata a scuotere le cose in grande stile. Per le banche non si tratta più di sapere se l'IA avrà un impatto enorme, ma di capire come. I maggiori operatori del settore stanno già cambiando marcia con GenAI e i risultati iniziali sono a dir poco sorprendenti."
Responsabile della Delivery e del Centro di Competenza
La capacità di GenAI di gestire grandi quantità di dati, automatizzare i processi e generare forti intuizioni offre alle banche vantaggi preziosi che le aiutano a operare in modo più efficace e a rimanere competitive.
GenAI semplifica le operazioni automatizzando compiti come l'analisi dei dati, la generazione di report e l'elaborazione dei documenti. Ciò rende le banche più efficienti e migliora la valutazione del rischio di credito e l'individuazione delle frodi.
La GenAI è in grado di individuare i rischi potenziali in modo precoce e più accurato, dando alle banche la possibilità di adeguarsi e ridurre al minimo le perdite. I banchieri utilizzano le intuizioni predittive per salvaguardare le attività e cogliere le opportunità di mercato.
GenAI automatizza attività come la valutazione del rischio, i controlli di conformità e la gestione delle richieste dei clienti, consentendo alle banche di ridurre la spesa per il personale e di operare in modo più efficiente. Utilizza inoltre l'analisi predittiva per aiutare le banche ad allocare le risorse e a ridurre i rischi di investimento.
Gli strumenti GenAI aiutano a prendere decisioni strategiche analizzando le tendenze del mercato e i dati finanziari e testando diversi scenari di mercato. Propongono e valutano nuove strategie di trading per aiutare le banche a individuare le opportunità di profitto e a minimizzare le perdite.
Con GenAI, le banche possono progettare e testare rapidamente nuovi prodotti. La tecnologia aiuta a creare più rapidamente i prototipi e a lanciare prima le innovazioni. Inoltre, GenAI apprende dal feedback dei clienti e dalle tendenze del mercato per continuare a migliorare e perfezionare i propri prodotti.
Quando le banche diventano più grandi, le attività manuali e l'assunzione di nuovo personale possono far lievitare i costi. Ma con GenAI, le banche possono scalare e gestire più lavoro, come l'elaborazione dei prestiti o la gestione delle domande dei clienti, senza un aumento proporzionale del personale.
Sebbene i casi d'uso della GenAI siano promettenti ed entusiasmanti, ci vorrà del tempo prima di vederne il pieno impatto sul settore bancario. I leader del settore bancario, soprattutto quando hanno a che fare con tecnologie e risorse limitate, dovranno affrontare alcune grandi sfide e preoccupazioni prima di poterlo diffondere su larga scala.
La GenAI si basa sui dati, e da una grande quantità di dati deriva una grande responsabilità. Le banche devono assicurarsi di mantenere i dati dei clienti al sicuro e privati. Se sbagliano, potrebbero causare violazioni dei dati e danneggiare la loro reputazione. La parte difficile è che le autorità di regolamentazione hanno difficoltà a tenere il passo con la velocità con cui AI si muove, il che potrebbe portare a un'incoerenza nelle norme sulla privacy e sulla sicurezza.
Per affrontare questo problema, le banche dovrebbero pensare a creare solidi quadri di governance dei dati, dando priorità all'anonimizzazione e alla crittografia dei dati. Tenendo d'occhio le normative sulla privacy e modificando le loro strategie GenAI, possono aumentare la conformità e rafforzare la loro gestione complessiva dei dati.
La vecchia tecnologia è un altro ostacolo all'uso commerciale di GenAI. Questi sistemi obsoleti rendono più difficile l'introduzione di nuove funzionalità innovative. Per cominciare, spesso utilizzano vecchi formati di dati e protocolli che non funzionano bene con AI moderna. Inoltre, tendono a memorizzare i dati in formati isolati o proprietari, rendendo difficile l'accesso e l'utilizzo per la formazione e l'analisi di GenAI.
Considerando il prezzo elevato di un aggiornamento completo del sistema, le banche possono iniziare con l'aggiornamento di componenti specifici dei loro sistemi legacy, esplorando gli strumenti di integrazione dei dati per un migliore accesso ai dati e implementando pratiche di pulizia dei dati di base per fornire input di alta qualità per le applicazioni GenAI.
Una delle maggiori preoccupazioni delle banche con la GenAI è il rischio di distorsioni e iniquità. Se i dati utilizzati per addestrare AI sono incompleti, i risultati possono essere distorti e portare a decisioni di prestito ingiuste per alcuni gruppi. Inoltre, AI può produrre con sicurezza risposte sbagliate, note come "allucinazioni". Questi risultati inventati, ma dall'aspetto realistico, possono rappresentare un grosso problema nel settore bancario.
Una mossa intelligente per le banche è utilizzare la tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation). Questa consente di fornire AI dati affidabili, assicurandosi che produca risposte accurate invece di crearne di fuorvianti. Le verifiche periodiche dei modelli di AI e l'utilizzo di set di dati di formazione diversificati possono aiutare a individuare e ridurre i pregiudizi e a mantenere corrette le pratiche di prestito.
La carenza di talenti è un altro ostacolo all'adozione della GenAI nel settore bancario. L'introduzione dell'Intelligenza Artificiale nel mix darà una scossa a molti lavori, il che significa che i dipendenti dovranno apprendere nuove competenze o addirittura cambiare ruolo. Le banche dovranno decidere se riqualificare il personale attuale o assumere nuove persone con le giuste competenze.
Incoraggiare i dipendenti a ricoprire nuovi ruoli all'interno dell'organizzazione può aiutare a mantenere i talenti all'interno dell'azienda e a colmare le lacune nel settore AI. Le banche potrebbero anche prendere in considerazione la possibilità di collaborare con aziende tecnologiche che conoscono bene il settore AI. Queste partnership possono fornire competenze preziose, risorse per la formazione e idee nuove per aiutare a migliorare le competenze del team.
L'introduzione della GenAI nel settore bancario richiede un'attenta riflessione e pianificazione. Ecco i suggerimenti principali per aiutarvi a preparare le cose per un rollout GenAI di successo.
"Il vero ostacolo nell'adozione della GenAI è pensare che sia troppo complessa da gestire. Certo, può esserlo, ma con gli esperti giusti al vostro fianco non deve esserlo per forza. Siamo qui per aiutarvi a costruire le giuste fondamenta del GenAI, identificando i punti dolenti, individuando le opportunità e consigliandovi la tecnologia migliore per portare a termine il lavoro."
Responsabile della Delivery e del Centro di Competenza
La GenAI nel settore bancario si sta evolvendo rapidamente, con nuovi casi d'uso che spuntano ogni giorno. Questa tecnologia ha il potenziale per rimodellare completamente il settore. Coloro che salgono a bordo si preparano a nuovi flussi di entrate e a una maggiore efficienza. Secondo il Istituto globale McKinseyLa GenAI potrebbe incrementare i ricavi bancari globali da 2,8% a 4,7%, soprattutto grazie all'aumento della produttività.
È chiaro che GenAI non è più solo una parola di moda, ma sta diventando un must per le banche. Si prevede infatti che la spesa per la GenAI nel settore bancario aumenterà da $6 miliardi nel 2024 a un enorme $85 miliardi entro il 2030, secondo i dati di Ginepro. Con questo tipo di investimento, GenAI è destinata a rivoluzionare le operazioni bancarie e a offrire ai clienti esperienze più sicure, efficienti e personalizzate.
La GenAI sta rapidamente cambiando il gioco nel settore bancario, affrontando problemi che la tecnologia tradizionale non è in grado di gestire. Alcune banche si stanno già tuffando, utilizzando il GenAI per ridurre i costi, personalizzare l'esperienza dei clienti e aumentare l'efficienza. Altre stanno ancora testando le acque, usandola soprattutto per automatizzare le attività di routine che prima richiedevano un tocco umano. Ma questo è solo l'inizio.
Il futuro di GenAI riserva sorprese, ma una cosa è certa: la vera opportunità viene dal superare le basi e dall'abbracciare tutto ciò che GenAI ha da offrire. Siete pronti ad affrontarlo?
Banks use a "human-in-the-loop" approach that helps catch any mistakes or anomalies before they can cause problems. By using AI to generate initial responses and then creating feedback loops with human input, banks can fine-tune the model and get closer to 100% accuracy.
GenAI contribuisce alla prevenzione delle frodi grazie alla sua capacità di adattamento. Impara dai nuovi dati e aggiorna continuamente i suoi algoritmi di rilevamento delle frodi, in modo da essere sempre all'avanguardia sia contro le minacce già note che contro quelle nuove. Riduce i falsi allarmi, in modo che le transazioni reali non vengano erroneamente segnalate come frodi.
Con GenAI, le banche possono analizzare grandi quantità di dati non strutturati per prevedere le tendenze e valutare i rischi di mercato. In questo modo, si migliora la gestione del rischio, si riduce l'esposizione alla volatilità del mercato e si rafforza la conformità normativa, con conseguenti migliori performance finanziarie e rendimenti più elevati.
Direttore Sviluppo Globale
Ivan gestisce operazioni di sviluppo complesse e multiregionali. Si concentra sull'ottimizzazione delle risorse e sulla disciplina ingegneristica, assicurando che i progetti tecnici su larga scala rimangano allineati con gli obiettivi aziendali, mantenendo un ritmo incessante di consegna.
