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Intelligenza artificiale nei servizi finanziari: distinguere la realtà dai miti

07/01/2019

Non vi è alcun dubbio che l'intelligenza artificiale (IA) sia destinata a modificare radicalmente il mondo dei servizi finanziari, permettendo di ottimizzare la client experience, individuare le frodi e mettere in luce nuove opportunità. Ciononostante, al momento assistiamo a uno squilibrio tra le aspettative e l'effettivo potenziale dell'AI, ragion per cui le aziende devono innanzitutto comprendere appieno le aree in cui questa tecnologia può offrire il maggiore contributo.

Le nuove tecnologie dovrebbero essere un mezzo, non un fine

Secondo Matt Davey, Head of Business Solutions di Societe Generale: "Una delle principali sfide da affrontare riguarda il fatto che spesso si cercano soluzioni senza prima identificare i problemi". In altre parole, anziché utilizzare la tecnologia per il gusto di utilizzarla, sarebbe utile definire in modo chiaro i propri obiettivi e pianificare la strategia più efficace per raggiungerli. "Le aziende possono talvolta perdere di vista le loro esigenze di business e le modalità che permettono di sfruttare al meglio le tecnologie", continua. "Ne consegue che le aspettative potrebbero non trovare riscontro nella realtà; resta il fatto che vi è indubbiamente un grande interesse in materia. Accade così con tutte le nuove tecnologie".

Come si colloca l'IA rispetto ai servizi finanziari?

La peculiarità dell'intelligenza artificiale risiede nel fatto che non si tratta di una tecnologia amorfa, bensì di un insieme di strumenti ben distinti e destinati ad aree di business diverse. Tali strumenti si trovano in varie fasi di sviluppo, ma al momento i chatbot, o assistenti virtuali, meglio noti ai più come Siri e Ok Google, sono tra i più avanzati. Tuttavia, anche l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'automazione robotica dei processi (RPA) si stanno affermando. Insieme, queste tecnologie sono in grado di garantire enormi vantaggi in termini di efficienza e qualità attraverso la convalida dei dati, offrendo capacità di notifica proattiva e realizzazione di modelli, identificando errori e producendo report su operazioni e transazioni per scopi di compliance.

A questo gruppo si aggiungono la generazione e la comprensione del linguaggio naturale, così da poter assorbire informazioni grezze in dataset di grandi dimensioni, comprendere e individuare tendenze e correlazioni, ma anche rilevare interferenze, rischi e opportunità d'investimento. Guardando più lontano, con l'NLP e la generazione i clienti faranno sempre più fatica a capire se stanno interagendo con un umano o con un'interfaccia basata sull'IA. Il riconoscimento vocale e facciale saranno anch'essi ulteriormente sviluppati per migliorare la client experience e per finalità di cybersicurezza.

L'RPA sta suscitando particolare interesse anche perché mira a sostituirsi allo svolgimento manuale di attività ripetitive e su grandi volumi. Essa differisce dai software di automazione tradizionali in quanto non richiede grossi sforzi di riprogettazione e trasformazione. "Nonostante la grande attenzione posta sulle possibilità offerte dall'IA di miglioramento dei processi decisionali in materia di investimenti, l'RPA riguarda maggiormente l'ottimizzazione dei processi operativi", afferma Davey. "Sta ottenendo un buon riscontro nel mondo dei servizi finanziari in quanto la sua scalabilità e l'efficienza ne fanno un business case interessante. Malgrado gli investimenti di tempo e denaro da parte di molte banche per l'integrazione tra sistemi legacy e nuovi, occorre comunque l'intervento umano per reinserire i dati. L'RPA permette di configurare i processi ed eseguirli 24 ore su 24, 7 giorni su 7".

Malgrado gli investimenti di tempo e denaro da parte di molte banche per l'integrazione tra sistemi legacy e nuovi, occorre comunque l'intervento umano per reinserire i dati.  Matt Davey, Head of Business Solutions at Societe Generale

Al di là dei vantaggi a livello di integrazione, Davey cita altri validi aziendali business case legati all'elaborazione delle operazioni, riconciliazione e controllo dei clienti. "Ad esempio, l'RPA può essere utilizzata anche per la costituzione di fondi, quando occorre inserire manualmente diversi dettagli. La tecnologia permette di definire il processo, automatizzarlo e quindi procedere autonomamente agli aggiornamenti".

Un quadro normativo flessibile che promuove l'innovazione

Come è lecito aspettarsi, possono sorgere numerosi ostacoli di carattere normativo intorno alle nuove tecnologie, ma per il momento i legislatori procedono con cautela. Nel Regno Unito, ad esempio, la Financial Conduct Authority è in procinto di implementare la cosiddetta "sandbox", lanciata nel 2016 a livello globale. L'iniziativa consente alle società di servizi finanziari di formulare nuove idee e sviluppare prodotti in un contesto "sicuro", oltre a offrire supporto nell'identificazione di adeguate tutele per la protezione dei consumatori che potrebbero essere integrate nei nuovi prodotti e servizi.

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