L’Artificial Intelligence per la trasformazione digitale dei Financial Services

Portare valore ai propri clienti è da sempre il cuore di ogni percorso di digital transformation e i Financial Services non fanno eccezione.

Creare un nuovo modo di interagire con il proprio denaro e i propri investimenti, sia per i clienti consumer che business, consisteva principalmente, fino a poco tempo fa, nel digitalizzare i processi di back end, quindi ottimizzare e semplificare attività dispendiose in termini di tempo e ridurre i costi in modo significativo.

Ma oggi, e per il futuro, il challenge del mondo bancario e del settore finanziario è investire sempre più sulla customer satisfaction e sulla personalizzazione dei servizi e dei prodotti, spostando sul front end l’attenzione di chi deve investire nelle nuove tecnologie.

I progetti di Artificial Intelligence, insieme al Machine Learning e alla RPA (Robot Process Automation), seguono lo stesso trend, spostandosi sempre più sull’aspetto relazionale e sulla valorizzazione dei bisogni dei clienti.

L'intelligenza artificiale fornisce un modo per soddisfare le richieste dei clienti che desiderano modi più intelligenti, più convenienti e più sicuri per accedere, spendere, risparmiare e investire i propri soldi

I protagonisti e beneficiari, dell’utilizzo di nuove tecniche, dal Natural Language Processing al Predictive Analytics, non sono solamente i clienti ma tutti gli stakeholder, dagli Enti di ricerca, alle Università, alle realtà Fintech, agli stessi dipendenti, che devono necessariamente fare “sistema” per rispondere e anticipare i bisogni dell’utente finale, in un contesto di evoluzione delle tecnologie estremamente veloce.

La necessità di una strategia di Intelligenza artificiale “olistica” che si estenda alle linee di business delle banche, ai dati utilizzabili, alle partnership con partner esterni e ai dipendenti qualificati è sempre più determinante per il futuro delle realtà del mondo Finance&Banking.

La digitalizzazione dei financial services, in un trend che vede sempre più ridurre il numero di filiali e l’orario di apertura delle stesse, produce inevitabilmente una quantità di dati che devono essere gestiti sia in ambito front end che back end e che alimentano gli algoritmi di AI e machine learning, cruciali nell’evoluzione dei processi in gioco.

Se da una parte le operazioni di investment banking si basano sul Machine Learning per mettere a punto algoritmi e modelli di previsione per quantificare e ridurre il rischio, prendendo quindi decisioni “informate” e più sicure, nel retail banking ci si affida all'analisi predittiva per trovare nuove informazioni che possono aiutare a fidelizzare i clienti e a creare una customer experience inizialmente sempre più omnicanale e che poi li abitui a passare sempre più dal canale fisico a quello digitale.

Le attività a basso valore aggiunto che impegnavano i team possono oggi essere automatizzate grazie all’AI e all’RPA, aumentando la produttività e l’efficienza di molti processi, riducendo gli errori umani e permettendo alle risorse di dedicarsi a attività più strategiche che una macchina non può svolgere.

Ma quali sono gli ambiti di applicazione dell’AI nei financial services?

AI applicata alle valutazioni del credito per ridurre il rischio di insolvenza

L'intelligenza artificiale utilizza approcci di valutazione del credito più complessi rispetto ai sistemi tradizionali in modo che le banche possano capire se qualcuno è un richiedente ad alto rischio o semplicemente non ha una storia creditizia sufficiente.

AI e Trading, monitorare ed ottimizzare le scelte d’investimento e personalizzarle su misura di ogni singolo cliente

Sistemi di trading basati sull'intelligenza artificiale possono analizzare enormi quantità di dati molto più rapidamente di quanto farebbero le persone. L’elevata velocità di elaborazione dei dati porta a decisioni e transazioni rapide, consentendo ai trader di ottenere maggiori profitti nello stesso periodo di tempo, grazie a previsioni fatte dagli algoritmi di intelligenza artificiale sono più accurate perché possono analizzare molti dati storici.

Risk Management e Predictive Analytics

L’IA offre un'incredibile potenza di elaborazione e può gestire enormi quantità di dati sia strutturati che non strutturati, mentre gli algoritmi di machine learning possono anche analizzare la cronologia dei rischi e rilevare eventuali segni di potenziali problemi prima che si verifichino.

Fraud Prevention e Cyberattack

L’aspetto della sicurezza dei propri dati e dei propri accessi è un aspetto determinante sia nella scelta di una banca che nell’abbandono di un’istituzione bancaria per un’altra. Dall’altro canto però il rapporto di fiducia tra utente e banca deve essere a due vie e anche le realtà del mondo Finance devono proteggersi da frodi e da tentativi di riciclaggio.

La Cybersecurity del mondo finance è sempre più messa a rischio da nuove minacce, ma le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono utilizzare il machine learning per rispondere prontamente e rapidamente alle strategie degli hacker. Gli strumenti di rilevamento delle frodi basati sull'intelligenza artificiale possono analizzare il comportamento dei clienti, tracciare le loro posizioni e determinare le loro abitudini di acquisto, in modo da rilevare automaticamente anomalie e innescare alert.

Per quel che riguarda l’antiriciclaggio gli algoritmi di Machine Learning possono rilevare rapidamente attività sospette e ridurre al minimo i costi di indagine sugli schemi di riciclaggio di denaro, grazie all’individuazione di pattern specifici.

AI e Customer services nei Financial Services

Soluzioni basati sull’AI come chat bot e virtual assistant forniscono consigli finanziari personalizzati 24/7 grazie alle logiche di Natural language processing e alle logiche grazie alle quali tengono traccia delle entrate, delle spese ricorrenti essenziali, delle abitudini di spesa, fornendo un piano ottimizzato per il singolo.

Queste soluzioni, oltre a permettere ai propri clienti di effettuare scelte guidate e consapevoli, che minimizzano i rischi, consentono di avvicinare gli utenti a un’interazione sempre più digitalizzata con la propria banca, grazie al vantaggio ineguagliabile del risparmio di tempo.

Sullo stesso principio si basa il ticket management, con cui è possibile classificare e gestire grandi quantità di ticket di assistenza in maniera ottimizzata, sulla base delle priorità e della customer satisfaction.

Un approccio customer-centrico che permette di anticipare i bisogni dei clienti e creare le basi per una fidelizzazione di lungo periodo.