Ecco le tre principali tendenze tecnologiche nel settore bancario che caratterizzeranno il 2024 secondo Appian, come emerso anche nell’ultima edizione della conferenza Sibos.
L’AI continuerà a cambiare la tecnologia bancaria nei prossimi anni
La trasformazione digitale grazie a un’efficace strategia di AI fornirà alle società di servizi finanziari la possibilità di diventare più agili di fronte ai cambiamenti del panorama macroeconomico.
Ecco, in particolare, alcuni casi d’uso dell’AI nel settore dei servizi finanziari:
- Rischio normativo e conformità: l’intelligenza artificiale è in grado di individuare modelli e comportamenti per identificare tempestivamente i rischi. Analizzando i dati storici e prevedendo gli scenari futuri, le banche possono valutare il rischio operativo, di mercato, e di credito, e rendere più efficaci i loro sforzi di mitigazione del rischio.
- Servizio clienti: la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti nel settore bancario sono estremamente importanti. Quando si combinano tecnologie di AI come i chatbot con dipendenti che lavorano per risolvere i problemi critici dei clienti, si è in grado di migliorare i risultati e di coinvolgere meglio gli utenti grazie a esperienze personalizzate. Inoltre, l’utilizzo dell’AI per il customer care consente di analizzare ulteriormente i dati sul comportamento dei clienti, migliorando l’offerta di servizi e le attività di marketing.
- Efficienza operativa: l’AI può automatizzare attività di routine per risparmiare tempo e migliorare l’efficienza operativa. Ha la capacità di analizzare dati e informazioni in modo più rapido e accurato rispetto agli operatori umani, migliorando la trasparenza all’interno di un’organizzazione e consentendo ai responsabili aziendali di prendere decisioni migliori e più rapidamente.
I dati sono il fulcro e la base per sfruttare al meglio l’AI
Una delle tendenze principali che emerge nelle discussioni è l’attenzione per i dati. Molte banche e istituzioni finanziarie tradizionali utilizzano ancora fogli di calcolo creati e gestiti manualmente, il che aumenta il margine di errore e il rischio.
Connettere i dati
I dati isolati portano a una prospettiva limitata e a una visione incompleta; ove possibile, è necessario connettere i dati tra sistemi diversi per creare una visione unificata e sfruttarne appieno il potenziale. Questo non solo migliora i processi di automazione dell’IA, ma garantisce anche che tutti coloro che devono accedere ai dati all’interno dell’organizzazione dispongano delle informazioni più accurate. Per le grandi banche questa è una sfida e la tecnologia che fa uso del data fabric può essere in questo senso d’aiuto. Un data fabric consente di lavorare con i dati in una struttura virtuale, senza doverli migrare da una piattaforma all’altra per utilizzarli. Con un data fabric è come se tutti i dati fossero collegati, indipendentemente da dove si trovano.
Mantenere l’integrità dei propri dati
Se i dati non sono di qualità – cioè il più possibile completi e accurati – la tecnologia che si basa su di essi semplicemente non funzionerà. Dati di scarsa qualità possono anche portare a decisioni di business sbagliate, sanzioni normative e insoddisfazione dei clienti. Per migliorarne l’accuratezza, bisogna coinvolgere i team IT nel processo di definizione, standardizzazione e gestione. È necessario cercare i punti critici nei processi di inserimento dei dati e lavorare per migliorare questi flussi di lavoro, al fine di migliorare l’integrità dei propri data set.
Rimanere aggiornati sulle criticità dell’AI e della privacy dei dati
I responsabili aziendali hanno legittime preoccupazioni in termini di privacy quando si tratta di dati e AI. Le informazioni inserite negli LLM (Large Language Model) di molti sistemi di AI vengono utilizzate per creare modelli per il futuro. Se si forniscono informazioni riservate o dati sensibili dei clienti, tali informazioni possono diventare pubbliche, creando ulteriori rischi per le aziende in materia di diritti di proprietà e normative.
La soluzione a questo problema nel settore finanziario è l’AI privata. Con l’AI privata, il modello linguistico è interno alla propria azienda e viene addestrato solo sui propri dati. In questo modo si gode di tutti i vantaggi garantiti dell’AI, mantenendo al contempo un elevato livello di sicurezza per l’azienda e per i clienti. Inoltre, i risultati dell’AI riflettono in modo specifico la propria base di clienti, consentendo di conoscere meglio le loro esigenze e abitudini.
Gli asset digitali sono in aumento
“La maggior parte delle banche e delle organizzazioni finanziarie che gestiscono grandi patrimoni sta esplorando gli asset digitali, la tokenizzazione e la tecnologia blockchain. La digitalizzazione di questi asset porterà l’accesso ad un maggior numero di potenziali clienti e farà muovere il denaro in tutto il mondo e in modo più sicuro”, commenta Silvia Speranza, Regional Vice President Appian Italia.
“Un numero crescente di soggetti è interessato a investire in questi nuovi asset per la gestione patrimoniale, ma i modelli di business tradizionali non sempre lo rendono possibile. Le società Fintech e le banche moderne devono affrontare i punti deboli e risolvere le sfide legate ai dati.
Come agiscono le banche più avanzate? Con l’automazione dell’intelligenza artificiale. Molte delle attività associate agli asset digitali possono essere facilitate dall’automazione, come la valutazione del valore degli asset, le previsioni finanziarie e altro ancora. L’AI può essere utilizzata anche per la valutazione e la gestione del rischio e la verifica della conformità normativa di questi prodotti finanziari”, conclude Speranza.
