ANALISI

Come l’AI sta impattando sull’Open banking e l’analisi dei dati



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Secondo un ricerca condotta da Forrester Consulting per conto di Experian, il 67% dei senior leader concorda sul fatto che la GenAI migliorerà significativamente il modo in cui valutano i rischi

Pubblicato il 21 nov 2024

Armando Capone

CEO di Experian Italia



Intelligenza Artificiale

L’AI, in particolare l’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI), è considerata un elemento imprescindibile per il successo. Questa crescente consapevolezza emerge chiaramente da una ricerca condotta da Forrester Consulting per conto di Experian, che ha coinvolto oltre 1.200 decision maker e leader senior in EMEA e APAC, di cui 147 provenienti dal settore finanziario e delle telecomunicazioni in Italia.

Non a caso, oltre due terzi (67%) dei leader aziendali italiani concordano sul fatto che il loro vantaggio competitivo dipenderà da un miglior utilizzo dell’AI. E ben il 72% dei leader tecnologici italiani sta già esplorando casi d’uso della GenAI con l’obiettivo di implementarli entro il prossimo anno. In particolare, il 67% dei senior leader concorda sul fatto che la GenAI migliorerà significativamente il modo in cui valutano i rischi.

Cloud, competenze, collaborazione: la ricetta per un’AI di successo nel campo del credito

Da tempo osserviamo come l’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale stiano rivoluzionando i processi decisionali, in particolare nel settore del credito. La digitalizzazione sta penetrando sempre più nel cuore delle aziende, con un focus sulla velocità di risposta e sul miglioramento del rapporto con il cliente.

Si tratta, come sempre, di una trasformazione non priva di ostacoli. La digitalizzazione del credito richiede investimenti significativi in nuove tecnologie e competenze specifiche. La complessità normativa, unita alla crescente minaccia delle frodi digitali, necessita di un approccio strategico e una visione a lungo termine.

Garantire la trasparenza dei processi decisionali, la sicurezza delle informazioni e il rispetto dei diritti dei consumatori diventa quindi cruciale.

Un ostacolo significativo è rappresentato dai tempi di implementazione: il 49% degli intervistati italiani ritiene che i tempi di sviluppo e implementazione dei modelli di AI / machine learning siano troppo lunghi. Inoltre, la mancanza di fonti di dati alternativi emerge come la principale sfida che limita il successo dei programmi di analisi.

La sfida del cambiamento culturale

Tuttavia, la vera sfida non risiede solo nell’implementazione di nuove tecnologie, ma nella capacità di gestire il cambiamento culturale e organizzativo che ne consegue. Abbandonare la sicurezza dell’esistente e adottare un approccio disruptive è fondamentale. L’impatto tecnologico, infatti, non dipende solo da software e macchine, ma soprattutto da persone e cultura. Bisogna saper gestire gli aspetti tradizionali, ripensare i processi in modo olistico e superare le resistenze al cambiamento che spesso si annidano nelle strutture intermedie e nei vertici aziendali.

tecnologie emergenti

Open banking e dati alternativi per un credito più inclusivo e sostenibile

In questo contesto, l’Italia si trova di fronte a un’opportunità unica: cavalcare l’onda dell’Open banking e dell’analisi dei dati transazionali. Già oggi, queste tecnologie innovative rappresentano il 40% delle informazioni utilizzate per valutare l’affidabilità di un cliente, aprendo la strada a un credito più inclusivo e accessibile. Pensiamo ad esempio a giovani freelance o startup innovative, che non hanno storia creditizia sufficiente per poter contare su garanzie tradizionali ma possiedono un solido potenziale inespresso: grazie all’analisi di dati alternativi, come quelli transazionali, è possibile valutarne l’affidabilità creditizia in modo più completo e accurato.

Non a caso, proprio l’analisi di fonti di dati alternative tramite GenAI è emersa come il principale caso d’uso (53%) tra i leader aziendali.

Nonostante le sfide, le opportunità offerte da questa rivoluzione sono immense. L’Open banking, in particolare, sta trasformando il modo in cui i clienti gestiscono i propri dati finanziari, aprendo la strada a nuovi servizi e a una maggiore competizione nel mercato del credito, a beneficio del consumatore.

L’intelligenza artificiale, in tutte le sue declinazioni, sta diventando sempre più centrale nei processi decisionali, trasformando il modo in cui valutiamo il rischio, gestiamo i clienti e sviluppiamo nuovi prodotti.

Conclusioni

Il futuro del credito è un viaggio complesso e ricco di sfide e richiede lungimiranza e un forte senso di responsabilità da parte di tutti gli attori coinvolti: banche, fintech, enti regolatori e consumatori. Solo attraverso un dialogo aperto e costruttivo, sarà possibile cogliere appieno le opportunità offerte da questa rivoluzione, creando un sistema del credito più equo, inclusivo e sostenibile, al servizio di un futuro di crescita e prosperità condivisa.

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