Sono molti anni che nel settore finanziario vengono utilizzate enormi quantità di dati storici al fine di determinare i risultati economici e prevedere i rischi in modo il più possibile accurato. Infatti esistono già numerosi strumenti previsionali basati su modelli statistici di analisi dei dati per applicazioni finanziarie, e la recente introduzione dell’intelligenza artificiale è stata una naturale evoluzione dell’analisi big data applicata ai servizi finanziari. Il Machine Learning oggi è già utilizzato da molti operatori nella sottoscrizione di prestiti, nella gestione di portafogli, nel trading algoritmico e nel rilevamento di frodi.
Inoltre, già ora il settore dei servizi finanziari è in continua innovazione nel tentativo di aumentare la propria base di clienti e trovare nuove opportunità. Per questo, gli operatori finanziari stanno usando l’intelligenza artificiale per una serie di scenari per promuovere le loro attività tra cui servizi personalizzati per i clienti, gestione dei rischi, rilevamento delle frodi e antiriciclaggio oltre che alla conformità alle normative vigenti. Ciò sta avvenendo su tutta la linea e in tutti i segmenti dei servizi finanziari: mercati dei capitali, banche commerciali, finanza personale e assicurazioni.
Nel prossimo futuro, il Machine Learning verrà ulteriormente sviluppato per migliorare i chatbot, le interfacce di conversazione a linguaggio naturale, e per l’analisi del sentiment del pubblico in modo da ottenere una migliore interazione con i clienti e un rilevamento predittivo delle frodi.
L’AI nei servizi finanziari
I consumatori si aspettano esperienze personalizzate in tutti gli aspetti della vita. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata nei servizi finanziari per segmentare i clienti e promuovere offerte personalizzate che aumentano la conversione e la fidelizzazione nel settore bancario al dettaglio. Gli agenti automatizzati possono aiutare i clienti a rispondere alle domande e risolvere i problemi da soli senza parlare con una persona di supporto, possono avvisare automaticamente i clienti di attività fraudolente e aumentare la soddisfazione dei clienti riducendo la probabilità di abbandono.
La velocità viene spesso identificata come uno dei vantaggi fondamentali dell’automazione basata sull’intelligenza artificiale in settori come il trading azionario. Tuttavia, per la maggior parte delle società di servizi finanziari è l’accuratezza delle decisioni che può essere più importante. Ad esempio, determinare rapidamente una transazione fraudolenta su una carta di credito è importante, ma inesattezze in questo processo possono portare a carte bloccate inutilmente o sostituite per clienti di valore, un problema chiave della soddisfazione dei clienti con conseguente aumento del rischio di abbandono.
AI e conformità alle normative
Il panorama normativo in rapida evoluzione può essere molto impegnativo per le istituzioni finanziarie. L’intelligenza artificiale può aiutare le aziende a conformarsi alle leggi applicabili in settori quali antiriciclaggio, privacy dei dati dei clienti e gestione patrimoniale. I sistemi di AI sono superiori in molte di queste aree perché eliminano l’errore umano e possono rilevare attività illegali che sarebbero quasi impossibili da riconoscere per le persone.
Esempi di casi di utilizzo dell’AI nei servizi finanziari
Antiriciclaggio: i software antiriciclaggio implementano sistemi di monitoraggio delle transazioni basati su regole che ricercano soglie monetarie e schemi di riciclaggio all’interno delle tantissime transazioni sia dei mercati di capitali che delle attività bancarie personali. I criminali sono in grado di apprendere queste regole e di cambiare nel tempo il loro modus operandi per evitare il rilevamento da parte dei software esistenti. La modellistica comportamentale basata sull’autoapprendimento degli algoritmi intelligenti e sulla segmentazione dei clienti possono essere molto più efficaci rispetto a sistemi di regole tradizionali nello scoprire i comportamenti sospetti nelle transazioni e identificare modelli comportamentali e valori anomali che indicano il potenziale riciclaggio.
Valutazione del rischio creditizio: i fornitori di mutui e crediti al consumo, anche per conformità con l’accordo internazionale Basilea II, fanno da sempre affidamento sulla storia creditizia passata e sul rating delle società finanziarie di valutazione del rischio creditizio (CRIF® in Italia, FICO® in USA, etc). Applicando modelli sofisticati di Machine Learning è ora possibile comprendere meglio l’affidabilità creditizia dei soggetti avendo così a disposizione informazioni aggiuntive: in questo modo per consumatori ritenuti in passato inammissibili è possibile ottenere di nuovo credito. Così si amplia la base di clienti affidabili fornendo al contempo una previsione più precisa del rischio.
Rilevamento di frodi: le modalità di pagamento alternative come i sistemi di pagamento contactless su smartphone e i pagamenti in-app stanno aumentando i volumi di micropagamenti sia agganciati a carte di credito o debito che tramite strumenti prepagati. La comodità dei pagamenti online aumenta però il rischio di frode su scala sempre maggiore. Il rilevamento delle frodi è per fortuna ora dominio dell’intelligenza artificiale e degli algoritmi basati sull’apprendimento automatico dei modelli di comportamento fraudolenti.
Esperienza clienti personalizzata: da una parte il consumer banking genera petabyte di dati ogni anno e dall’altra ogni consumatore desidera un’esperienza su misura per le proprie esigenze. Le banche lungimiranti si stanno impegnando a servire i propri clienti proprio quando e dove serve utilizzando chatbot e assistenti vocali basati sull’intelligenza artificiale per le esigenze quotidiane, anche extra bancarie. Il motivo è che conoscere i propri clienti da una prospettiva a 360 gradi consente alla banca di anticipare i prodotti finanziari di cui potrebbero aver bisogno e offrire loro prodotti personalizzati in modo proattivo.
Conclusioni
Come abbiamo visto i servizi finanziari sono uno dei settori in cui esiste una maggiore storia di utilizzo e una maggiore disponibilità di strumenti basati sull’intelligenza artificiale utilizzabili quotidianamente da tutti noi. Ciò vale anche per il settore assicurativo.
