Published 11 Agosto 2023 - in Market Trends Professional Insights

AI e Machine Learning nel settore bancario

AI e Machine Learning per lo sviluppo del settore bancario

L’AI e il Machine Learning sono ormai da tempo una realtà in ambito finanziario: aiutano le banche ad analizzare i dati, a prevedere il comportamento dei clienti, a personalizzare i servizi finanziari. Ma quali sviluppi si attendono nel futuro e come cambieranno le professioni bancarie grazie all’Intelligenza Artificiale?

L’impiego dell’intelligenza artificiale nel sistema bancario odierno

Chatbot conversazionali e assistenti virtuali

I consumatori vogliono interagire con le banche in modo più colloquiale e cercano un servizio clienti d’altissimo livello, come quello offerto da aziende come Amazon o Ikea. Ciò ha portato all’avvento dei chatbot e degli assistenti virtuali, in grado di fornire consulenza 24 ore su 24 ai clienti su questioni come i saldi dei conti bancari e altre transazioni.

Sentiment Analysis

Con l’avvento dei Big Data e del Machine Learning, la Sentiment Analysis è diventata un’area chiave in cui applicare l’AI nel settore finanziario. Le banche hanno già accesso ad una grande quantità di dati sui loro clienti, ma molti di questi non sono strutturati e sono quindi difficili da comprendere per i computer. L’intelligenza artificiale, tuttavia, può dargli un senso, consentendo di utilizzarli in modo proficuo. Ad esempio, quando un cliente chiama l’help desk per un problema, un sistema di intelligenza artificiale può analizzare ciò che dice e identificare in tempo reale le emozioni che sta esprimendo. Ciò consente alle banche di determinare se il personale sta risolvendo i problemi in modo efficace, intervenendo in caso contrario. Non solo: l’AI può anche analizzare i post sui social media e nei forum, così da individuare i feedback dei clienti e analizzare la reputazione online della banca, oppure può essere impiegata per prevedere come gli utenti reagirebbero al lancio di un nuovo prodotto o servizio attraverso i modelli predittivi.

L’aumento di volume dei Big Data, unito all’Intelligenza Artificiale e al Machine Learning, ha permesso ai modelli predittivi di raggiungere una complessità sempre maggiore. I dati su cui oggi si basano sono maggiori, più dettagliati e dunque più affidabili, al punto da essere utilizzati nel settore finanziario per aiutare i trader a prendere decisioni informate e per determinare in anticipo il successo di un prodotto/servizio.

Semplificazione della procedura creditizia

Se il cliente non ha una storia creditizia con la banca, verificarne l’affidabilità può essere difficile. Un “problema” facilmente risolvibile attraverso l’uso di Big Data e Machine Learning, strumenti che aiutano a valutare quanto una persona sia meritevole di credito. L’AI può dunque aiutare la banca a concedere prestiti pre-approvati a diversi clienti, ma anche alle aziende: il processo di sottoscrizione basato sull’intelligenza artificiale, infatti, parte da un’analisi delle tendenze del mercato, dall’identificazione dei rischi nei prestiti, e della previsione di comportamenti futuri e possibilità di frode.

Servizi personalizzati

Il più grande vantaggio dell’intelligenza artificiale e del Machine Learning è la personalizzazione: in futuro le banche dovranno essere in grado di fornire raccomandazioni e soluzioni su misura, basate sui risparmi del cliente, sulle sue abitudini di spesa e su diversi altri fattori.

Nello specifico, l’intelligenza artificiale può contribuire a creare esperienze iper-personalizzate in diversi modi:

  • chatbot: gli assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale offrono ai clienti supporto e assistenza in tempo reale;
  • autenticazione biometrica: si prevede che il mercato globale dell’autenticazione biometrica crescerà dai 42.9 miliardi di dollari del 2022 a 9 miliardi di dollari entro il 2027*. L’autenticazione biometrica utilizza caratteristiche fisiche uniche come il riconoscimento facciale o la scansione delle impronte digitali per fornire un accesso sicuro ai servizi finanziari;
  • strumenti di gestione finanziaria personale (per aiutare i clienti a tenere traccia delle spese, stilare budget e ottenere consulenze finanziarie personalizzate);
  • analisi predittiva: secondo Deloitte, l’84% delle società di servizi finanziari ha investito o pianifica di investire nell’analisi predittiva. Questa tecnica sfrutta i dati dei clienti per prevedere il loro comportamento futuro e le esigenze finanziarie, consentendo alle banche di offrire in modo proattivo prodotti e servizi su misura.

Sicurezza informatica e antiriciclaggio

Oltre ad essere personalizzata, una banca che utilizza l’AI è anche più sicura.

L’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning, infatti, sono strumenti in grado di migliorare le operazioni di sicurezza informatica e antiriciclaggio delle banche.

Un gran numero di istituti finanziari sta implementando la tecnologia AI e ML per identificare transazioni sospette e insolite, che potrebbero essere correlate al riciclaggio di denaro. E, secondo gli esperti, l’uso della tecnologia per tale scopo verrà migliorata in modo significativo nei prossimi anni.

Rilevamento delle frodi

Non solo sicurezza informatica: gli algoritmi di Machine Learning hanno anche la capacità di rilevare le frodi esaminando milioni di dati. L’AI migliora dunque la qualità delle approvazioni, riducendo il numero di falsi rifiuti e, in aggiunta, permette di identificare casi di comportamento sospetto da parte di alcuni conti bancari in tempo reale, invece che dopo l’illecito.

Automazione intelligente

L’intelligenza artificiale non è vantaggiosa solamente per i clienti delle banche. Le soluzioni di Machine Learning verranno sempre più utilizzate per sostituire attività che oggi sono di competenza degli impiegati bancari: automatizzazione delle pratiche burocratiche, assistenza ai clienti, formazione dei neoassunti.

Il vantaggio? Una riduzione dei costi, ma anche la possibilità – per i dipendenti – di focalizzarsi sulle attività primarie.

L’impatto dell’intelligenza artificiale sulle professioni bancarie

L’impatto dell’AI sulle professioni bancarie è ancora in fase di evoluzione.

Sebbene alcuni lavori potranno diventare obsoleti, è probabile che emergano nuovi ruoli a seguito dell’adozione dell’intelligenza artificiale. Ad esempio, ci sarà bisogno di Data Scientist e AI Engineers, in grado di sviluppare e gestire sistemi basati sull’intelligenza artificiale. E serviranno professionisti capaci di interpretare l’output degli algoritmi di intelligenza artificiale per fornire consigli e raccomandazioni ai clienti.

Inoltre, è probabile che l’intelligenza artificiale crei nuove opportunità di lavoro in aree come la conformità normativa e la sicurezza informatica. Infatti, man mano che le istituzioni finanziarie adottano nuove tecnologie, hanno bisogno di professionisti che garantiscano l’uniformità normativa dei servizi e che proteggano la banca dalle frodi informatiche.

*Fontehttps://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/next-generation-biometric-technologies-market-697.html