01 febbraio 2024
Intelligenza artificiale, banche e finanza: navigare nella trasformazione digitale
Come l'AI sta rivoluzionando il settore finanziario e bancario

Il settore bancario e finanziario sta attraversando una fase di trasformazione epocale, catalizzata dall'emergere di nuove istituzioni finanziarie e fintech altamente digitalizzate. Questa ondata di cambiamento sta incentivando banche e istituzioni finanziarie tradizionali a intraprendere un percorso evolutivo, abbracciando tecnologie sofisticate e soluzioni digitali per soddisfare le esigenze in rapida evoluzione dei loro clienti e preservare la propria posizione competitiva nel mercato.
Al centro di questa rivoluzione digitale si trova l'Intelligenza Artificiale, che non rappresenta una tendenza passeggera ma un cambiamento fondamentale verso servizi finanziari più efficienti, sicuri e incentrati sul cliente.
In questo articolo, ci immergeremo nelle diverse applicazioni dell'AI per banche e mondo finanziario, esplorando in particolare il ruolo dell'AI Conversazionale. Analizzeremo inoltre un caso studio significativo sull'implementazione delle soluzioni di indigo.ai da parte di Santander, per poi concludere con alcune riflessioni sul futuro dell'AI in questo settore.

Applicazioni dell'AI per banche e settore finanziario

L'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore bancario e finanziario sta rivoluzionando l'industria, portando a miglioramenti significativi in termini di efficienza, accuratezza e qualità nella customer experience. Un recente studio di Accenture prevede che le istituzioni finanziarie potrebbero assistere ad un incremento della produttività fino al 30% grazie all'impiego dell'AI e, in particolare, dell'AI Generativa. Di seguito, presenteremo una panoramica delle principali applicazioni di questa tecnologia nel settore.

Rilevamento di frodi e cybersecurity

Una delle applicazioni più significative in cui l'AI sta avendo un impatto considerevole nel settore bancario e finanziario riguarda il rilevamento di frodi e la cybersecurity. I sistemi AI, sfruttando avanzati algoritmi di machine learning, sono in grado di analizzare in profondità i dati delle transazioni, individuando schemi e anomalie che potrebbero segnalare attività fraudolente quali furti d'identità, accessi non autorizzati ai conti o transazioni illecite. Questa capacità di analisi anticipata permette alle banche di intraprendere azioni preventive, bloccando proattivamente le potenziali perdite finanziarie prima che queste si concretizzino, garantendo così una maggiore sicurezza per i clienti e per l'istituzione stessa.

Gestione del rischio

Per quanto concerne la gestione del rischio, le istituzioni finanziarie sono esposte a numerosi rischi, tra cui rischi di credito, di mercato e operativi. 
Gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono applicati per un’analisi predittiva nella valutazione di questi rischi, esaminando sia dati strutturati che non strutturati. Questo approccio fornisce alle banche strumenti efficaci per adottare misure proattive, quali l'adeguamento dei limiti di credito o la modifica delle strategie di investimento, al fine di mitigare i rischi e prevenire eventuali crisi finanziarie. 

Credit scoring

L'Intelligenza Artificiale sta trasformando anche il tradizionale sistema di valutazione del credito. Gli algoritmi AI, infatti, sono capaci di analizzare una gamma più ampia di punti dati, inclusi i pagamenti delle bollette, le abitudini di acquisto e persino le attività sui social media, per determinare l'affidabilità creditizia di un individuo. Questo approccio più ampio e dettagliato facilita decisioni di credito più accurate e corrette, offrendo vantaggi specialmente a coloro che, pur avendo una storia creditizia limitata, si dimostrano meritevoli di fiducia finanziaria.

Credit scoring: bias e correttezza algoritmica
Gli algoritmi di intelligenza artificiale impiegati nel credit scoring mostrano, in modo sottile ma significativo, un bias, con un impatto particolarmente accentuato sulle minoranze. Questi sistemi algoritmici valutano la probabilità di rimborsare un credito basandosi su variabili quali la cronologia dei pagamenti, i livelli di indebitamento e la durata della storia creditizia. Tuttavia, questo approccio tende a penalizzare le minoranze e le famiglie a basso reddito, causando un calo dell'accuratezza che va dal 5 al 10% a causa di bias intrinseci nei dati utilizzati. Questo fenomeno è particolarmente problematico per coloro che possiedono una storia creditizia limitata o inesistente, quindi le persone appartenenti a minoranze o a fasce di reddito più basse, compromettendone la valutazione equa della loro affidabilità creditizia. Di fronte a questa realtà, si rende urgente l'identificazione e la correzione dei bias per garantire l'equità degli algoritmi di credit scoring. Questo processo include l'analisi approfondita e la revisione degli algoritmi esistenti per sviluppare sistemi equi e inclusivi. L'obiettivo primario è assicurare pari opportunità a tutti, indipendentemente dal loro background socioeconomico, e contribuire a ridurre le disparità sistemiche nell'accesso a pratiche eque e giuste.

AI e banche di investimento: trading algoritmico e robo-advisor

Nel settore degli investimenti, l'AI ha permesso la nascita del trading algoritmico e dei robo-advisor. Il trading algoritmico impiega modelli AI per effettuare operazioni di scambio ad alta frequenza e volumi elevati, basandosi su dati di mercato e tendenze. D'altra parte, i robo-advisor offrono servizi di consulenza finanziaria automatizzati e basati sull’intelligenza artificiale con necessità di minimo intervento umano. Essi utilizzano l'AI per valutare la situazione finanziaria del cliente e i suoi obiettivi a lungo termine, fornendo una consulenza sugli investimenti personalizzata, oltre alla costruzione e al riequilibrio del portafoglio. Queste tecnologie rappresentano un salto evolutivo nell'approccio agli investimenti, rendendo l'esperienza più accessibile e su misura per le esigenze individuali.

Conformità normative

Nel complesso mondo delle normative finanziarie, l'AI offre un supporto fondamentale per assicurarne la conformità. Questi sistemi possono monitorare transazioni e comportamenti, individuando potenziali violazioni delle normative, come il riciclaggio di denaro o l'insider trading. Inoltre, si aggiornano costantemente in base ai cambiamenti normativi e adeguano i processi di conformità di conseguenza, riducendo significativamente il rischio di costose sanzioni legali e danni reputazionali.

Esperienza bancaria personalizzata

Attraverso servizi come la consulenza finanziaria personalizzata, basata sulle abitudini di spesa individuali, e l'uso di assistenti virtuali per la gestione delle richieste dei clienti, l'IA sta rendendo il settore bancario più interattivo, accessibile e incentrato sul cliente. Queste esperienze personalizzate non solo aumentano la soddisfazione del cliente, ma contribuiscono anche a rafforzare la loro fedeltà e coinvolgimento. Nel prossimo capitolo, approfondiremo il ruolo dell'IA Conversazionale e dei chatbot nel settore bancario e finanziario, esplorando come queste tecnologie stiano contribuendo a plasmare un futuro bancario più efficiente e orientato alle esigenze del cliente.

Informazioni e analisi dei clienti

Gli strumenti analitici potenziati dallAI stanno diventando indispensabili per comprendere le preferenze e i comportamenti dei clienti. Attraverso l'analisi di una vasta gamma di dati, come le cronologie delle transazioni, le interazioni sul sito web e i feedback dei clienti, l'intelligenza artificiale nel banking è in grado di raccogliere preziose intuizioni sui bisogni e le preferenze della clientela. Le banche utilizzano queste informazioni per personalizzare i loro servizi, sviluppare campagne di marketing mirate e sviluppare nuovi prodotti. assicura che i clienti ricevano offerte e comunicazioni rilevanti, contribuendo significativamente a migliorare l'esperienza bancaria complessiva.

AI conversazionale e banche - Una rivoluzione per il settore finanziario

L'Intelligenza Artificiale Conversazionale sta emergendo come una forza trasformativa nel settore bancario e finanziario. Questa tecnologia avanzata, non rappresenta una mera tendenza, ma si sta rivelando uno strumento fondamentale nel ridisegnare il modo in cui banche e istituzioni finanziarie operano e interagiscono con i clienti, nonché un vantaggio competitivo. L'avvento di chatbot e assistenti virtuali non rappresenta solamente una svolta tecnologica, ma la creazione di un'esperienza bancaria più umana, efficiente e orientata al cliente.

Interazioni più umane

L'AI conversazionale è progettata per emulare le interazioni umane, rendendo le conversazioni con i clienti più naturali e personali. Questi sistemi utilizzano tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e rispondere efficacemente alle domande dei clienti, rendendo l'interazione fluida e intuitiva. La capacità dei chatbot di gestire conversazioni, fornire assistenza e guidare i clienti attraverso i vari servizi bancari non solo migliora l'efficienza del servizio, ma anche la loro percezione nei confronti della banca o dell'istituto finanziario.

Miglioramento della customer experience

L'AI conversazionale si sta rivelando essenziale per le banche nel miglioramento della customer experience. Questa tecnologia permette alle istituzioni finanziarie di offrire interazioni personalizzate in linea con la personalità del brand, di fornire assistenza ai clienti in modo continuativo 24/7 e di gestire le richieste con un'efficienza senza precedenti. Questi elementi sono fondamentali per aumentare la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti, pilastri per la costruzione di relazioni durature.
Nel settore bancario, la rapidità nella risoluzione di problemi è cruciale, specialmente per quanto riguarda le questioni urgenti come la segnalazione di una carta di credito smarrita o la risoluzione di discrepanze nei conti. I chatbot sono strumenti rapidi ed efficienti che forniscono soluzioni immediate, accompagnando i clienti nei processi in modo graduale e minimizzando i tempi di risoluzione.
L'onboarding dei clienti per una banca è spesso un processo complesso e lungo, che comporta l'espletamento di lunghe e numerose pratiche burocratiche. Grazie ai chatbot e all'AI conversazionale, questo processo diventa più snello, efficiente e intuitivo. Questa innovazione è particolarmente vantaggiosa per attirare nuovi clienti e fidelizzarli, un aspetto chiave per la crescita dell’azienda.
Oltre alla risoluzione delle richieste, queste tecnologie possono svolgere anche un ruolo educativo, offrendo informazioni sui principi di gestione finanziaria, sugli investimenti e sulle scadenze imminenti, fornendo ai clienti le conoscenze necessarie per prendere decisioni finanziarie più informate e consapevoli.

Miglioramento dell'efficienza delle attività operative

L'introduzione dell'AI conversazionale sta rivoluzionando il settore bancario, automatizzando operazioni di routine e compiti ripetitivi. Grazie a questa tecnologia, i processi bancari diventano più snelli e gestibili, come l'aggiornamento delle informazioni sui conti e l'implementazione delle procedure di "Know Your Customer" (KYC). I chatbot di nuova generazione alleggeriscono il carico di lavoro del personale bancari, gestendo una varietà di attività operative, come la segnalazione di carte smarrite o l'assistenza all'onboarding dei clienti. Questa automazione non solo semplifica le attività quotidiane, ma migliora anche la customer experience, riducendo i tempi di attesa e aumentando l'efficienza dei servizi. Inoltre, libera il personale dalle mansioni più ripetitive e tediose, permettendogli di dedicarsi a compiti più complessi e strategici che richiedono un approccio umano più sofisticato e una maggiore capacità di giudizio.

Aumento dei ricavi e riduzione dei costi operativi

Chatbot ed AI conversazionale stanno emergendo come fattori chiave per incrementare i ricavi. Customer experience positive si traducono in maggiore fidelizzazione, migliori tassi di ritenzione e, di conseguenza, in un aumento dei ricavi. Utilizzando l'analisi AI delle interazioni e della cronologia dei clienti, le banche sono in grado di offrire prodotti e servizi personalizzati, favorendo il cross-selling e l'upselling attraverso una comprensione più profonda delle esigenze dei clienti, aumentando così il valore medio delle transazioni. Inoltre, la capacità dei chatbot AI di supportare molteplici lingue permette agli istituti finanziari di espandere la loro portata a livello globale, accedendo a nuovi mercati.
I chatbot AI sono anche strumenti efficaci nella qualificazione dei lead, assistendo i potenziali clienti nel processo di vendita. Gli insight derivanti da queste interazioni possono guidare lo sviluppo di prodotti e le strategie di marketing bancario, supportando ulteriormente la crescita dei ricavi.
Parallelamente, l'adozione dell'AI conversazionale può portare a un considerevole risparmio sui costi operativi. Automatizzando le domande frequenti e i processi standard, i chatbot possono gestire un volume crescente di interazioni cliente senza incrementi proporzionali nei costi. Inoltre, l'automazione e l'ottimizzazione di processi bancari, dall'elaborazione dei prestiti alla valutazione dei rischi, riduce gli errori tipici dei processi manuali, contribuendo a una maggiore efficienza e a una riduzione dei costi. 

Raccolta dati, feedback e conformità

L'AI conversazionale sta semplificando notevolmente la conformità alle normative del settore bancario e finanziario, oltre a facilitare la raccolta di feedback critici dai clienti. Queste tecnologie, attraverso l'acquisizione e l'analisi di dati e informazioni sui clienti, consentono alle istituzioni finanziarie di affinare la comprensione delle esigenze dei loro utenti, migliorare i servizi offerti e rafforzare il processo decisionale strategico.
Inoltre, grazie ai solidi protocolli di privacy integrati in questi sistemi, la sicurezza dei dati raccolti è assicurata, permettendo alle organizzazioni finanziarie di navigare con sicurezza in un contesto normativo in costante mutamento. Questa duplice capacità di garantire la conformità e al contempo di ampliare la conoscenza dei clienti posiziona l’AI conversazionale come una risorsa preziosa e multifunzionale nel panorama finanziario attuale. 

Il salto digitale di Santander Consumer Bank con l’AI conversazionale di indigo.ai

Santander Consumer Bank, una sussidiaria di Santander Consumer Finance, uno dei leader globali nel settore finanziario,ha collaborato con per sfruttare la potenza dell'AI e degli assistenti virtuali al fine di migliorare la customer experience. Questa collaborazione ha portato alla creazione di un'esperienza conversazionale innovativa per il nuovo sito web istituzionale, fornendo agli utenti un'interazione continua e personalizzata.
L'assistente virtuale sviluppato è diventato un punto di contatto fondamentale per la banca, consentendo agli utenti di accedere rapidamente alle informazioni desiderate e di ricevere risposte immediate alle loro domande. L'efficacia di questo strumento è confermata dal fatto che oltre l'80% degli utenti ha riferito di aver trovato facilmente ciò che cercava, grazie a un’interfaccia conversazionale intuitiva e fluida.
Ma non è tutto. Grazie all'integrazione di algoritmi di apprendimento automatico, l'assistente virtuale è anche progettato per evolversi e perfezionare le proprie competenze linguistiche nel tempo. Ogni nuova interazione con l'utente contribuisce a migliorare la sua capacità di comprendere e classificare vari tipi di domande, espandendo continuamente la sua base di conoscenze con nuove FAQ.
In conclusione, la collaborazione tra Santander Consumer Bank e il nostro team ha portato alla realizzazione di una soluzione rivoluzionaria e fortemente orientata al cliente, che garantisce un'interazione fluida e personalizzata con la banca, testimoniando l'impatto trasformativo dell'AI conversazionale in questo settore.

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Il futuro del settore bancario e finanziario con l'AI conversazionale

L'integrazione dell'Intelligenza Artificiale nel settore bancario e finanziario rappresenta molto più di un semplice avanzamento tecnologico, ma un vero e proprio cambio di paradigma che sta ridefinendo l'ecosistema finanziario nel suo complesso. Come abbiamo evidenziato in questo articolo, l'impatto dell'AI spazia dal rilevamento di frodi fino alla personalizzazione della customer experience, segnando un percorso di trasformazione ampio e incisivo.
Guardando il futuro, ci aspettiamo che l'AI in questo settore raggiunga nuove vette di innovazione. Il settore si prepara a vedere applicazioni AI sempre più evolute, capaci non solo di semplificare le operazioni quotidiane, ma anche di approfondire e arricchire le relazioni con i clienti. L'abilità dell'AI di offrire servizi iper-personalizzati, basati sulle singole preferenze e comportamenti finanziari degli utenti, rafforzerà ulteriormente il suo ruolo come componente essenziale dell'attività bancaria moderna.
In conclusione, il percorso di trasformazione digitale del settore bancario e finanziario, guidato dall'AI, trascende la mera risposta alle evoluzioni tecnologiche, ma rappresenta una un'azione proattiva verso un futuro più efficiente, sicuro e orientato a soddisfare le esigenze del cliente.

FAQs

Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale nei servizi finanziari?

L’intelligenza artificiale nei servizi finanziari incrementa notevolmente l'efficienza operativa, affina l'accuratezza nelle decisioni e migliora la customer experience. Svolge un ruolo fondamentale in aree chiave come il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio, il credit scoring e il trading algoritmico. L'analisi predittiva guidata da questa tecnologia IA è fondamentale per identificare e mitigare i rischi, portando a valutazioni di credito più eque. Inoltre, l'AI automatizza le attività di routine, personalizza i servizi bancari in base alle esigenze dei clienti basandosi sui loro dati e assicura la conformità normativa.

Qual è un esempio di applicazione dell’AI generativa per una banca?

Un esempio di impiego dell'IA generativa in finanza è l'uso di chatbot e assistenti virtuali per offrire interazioni più umane e migliorare la customer experience. Questa tecnologia utilizza modelli di deep learning per comprendere e rispondere in modo tempestivo e puntuale alle domande dei clienti, offrendo un servizio fluido e intuitivo. Inoltre, guida i clienti attraverso i processi bancari, incrementando la loro soddisfazione e i tassi di fidelizzazione.

Quale ulteriore impatto avrà l’intelligenza artificiale generativa sui servizi finanziari?

L'AI generativa ha il potenziale di trasformare il modo in cui gli istituti finanziari operano, interagiscono con i clienti e processano i dati. Dalla creazione di sistemi di rilevamento delle frodi più sofisticati ad una customer experience sempre più personalizzata, le applicazioni dell'AI generativa sono numerose. Il settore si prepara a veder la nascita di applicazioni AI sempre più evolute, capaci non solo di semplificare le operazioni quotidiane, ma anche di approfondire e arricchire le relazioni con i clienti. Nel prossimo futuro si rafforzerà ulteriormente il suo ruolo come componente essenziale dell'attività bancaria moderna.

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