Intelligenza artificiale: il game changer definitivo dell’industria finanziaria

Le banche si stanno appena accorgendo del megatrend innescato dalle tecnologie smart, mentre le FinTech hanno fatto da apripista. Ecco i 5 aspetti del business finanziario che stanno cambiando più rapidamente

L’intelligenza artificiale è probabilmente la più dirompente delle tecnologie disponibili. Capace di rivoluzionare i modelli di comportamento nella vita quotidiana e il lavoro per come lo conosciamo, oltre che le logiche di funzionamento di interi settori industriali. Tra cui anche finanza e bancario.

Fin dalle origini, negli anni Novanta, le reti neurali, algoritmi strutturati sul modello del cervello umano, avevano la capacità di apprendere elaborando un set di dati precostituito. Ma l’applicazione pratica è stata per anni poco produttiva perché le macchine non possedevano la capacità di storage e di calcolo attuali. Oggi invece, i robot smart sono in grado di imparare le mansioni degli operai alla catena di montaggio, i software di machine learning riescono a “leggere” e catalogare documenti, scalando di fatto le capacità cognitive umane, rendendo più efficienti le aziende ed eliminando colli di bottiglia. Il tutto senza costituire una minaccia per l’occupazione: perché di fatto l’AI libera dai ruoli ripetitivi e alienanti rendendo il lavoro di fatto più “umano” e il saldo è positivo.

Nel mondo di banche e assicurazioni il machine learning può migliorare la sicurezza dei dati, ma anche le funzioni operative e di analisi. A fare da avanguardisti  dell’evoluzione sono ancora una volta le FinTech. Nel caso di BorsadelCredito.it l’intelligenza artificiale è ciò che ci dà la possibilità di valutare il merito di credito delle aziende richiedenti in 24 ore e di erogare il credito in pochi giorni. Ovvero, ciò che ci garantisce il nostro più importante vantaggio competitivo (ne avevamo parlato qui).

Ma al di là delle applicazioni singole, l’intelligenza artificiale è un megatrend che ha effetti rivoluzionari: le aziende, bancarie o no, che non lo comprenderanno saranno tagliate fuori dal mercato. Ci sono almeno cinque aspetti del business finanziario che cambieranno per sempre grazie alle tecnologie smart.

Guerra a frodi e riciclaggio

I software intelligenti possono dare un contributo determinante alla lotta a frodi e riciclaggio. Il primo è un tema cruciale per fidelizzare i clienti, ma anche un’azione che aumenta la redditività: per ogni dollaro perso in frodi da un cliente, l’istituzione paga poco meno di 3 dollari in costi per il recupero. L’AI è in grado di intercettare le transazioni fraudolente e di bloccarle. Lo stesso dicasi per il denaro riciclato, che secondo le stime vale tra il 2 e il 5% del PIL globale: l’analisi svolta da un algoritmo smart è in grado di riconoscere in maniera più precisa rispetto a un occhio umano il denaro sporco, tracciando i falsi positivi e le pratiche borderline in termini di compliance normativa.

Capacità di prevedere il futuro (e gestire meglio i rischi)

I database tradizionali  calcolano il merito di credito in base alle informazioni statiche contenute nelle richieste di prestito e nei report finanziari. La tecnologia di apprendimento automatico può invece andare oltre e identificare anche le tendenze del mercato e le news rilevanti che possono influenzare la capacità di pagamento del cliente. Il nostro algoritmo proprietario ha integrata anche questa funzione: riesce, raccogliendo come con una rete a strascico le informazioni presenti in rete, a isolare quelle rilevanti per determinare la solvibilità dei richiedenti. Nulla più dei numeri racconta se tale approccio funzioni o meno: i nostri tassi di default sono più bassi di quelli del sistema tradizionale.

In generale l’AI può ottimizzare la gestione del rischio lato cliente, ma anche riguardo al mercato. Non è un caso che JPMorgan, Bank of America e Morgan Stanley stiano sviluppando robo-advisors in grado di anticipare i trend di mercati e prodotti.

Verso il servizio clienti che tutti sognano

Il servizio clienti è uno dei punti dolenti per banche e assicurazioni: né i call center umani né quelli robotici sono stati finora in grado di fornire risposte accurate e risolutive. Un chatbot intelligente, invece, capace di apprendere e di modulare le proprie reazioni in base al comportamento del cliente che ha di fronte può essere la soluzione. Esistono già sul mercato applicazioni di marketing emozionale: che orientano le strategie sul modello psicografico del cliente, anziché su quello demografico classico, riuscendo a cogliere sfumature e dettagli che rendono più semplice la personalizzazione di prodotti e servizi e dunque contribuiscono alla fidelizzazione. 

Automatizzare le funzioni aziendali più semplici

In realtà gli algoritmi intelligenti possono avere applicazioni diverse: sono in grado anche di aiutare il management a ottenere in maniera tempestiva e precisa le informazioni utili a prendere decisioni efficaci, andando alla ricerca dei dati nelle montagne di informazioni nascoste nei big data. Una sorta di segreteria digitale. Ma anche, possono interpretare testi, come abbiamo visto, e dunque implementare le funzioni basic del supporto legale; o scrivere contenuti standard, sostituendo i produttori di disclaimer e comunicazioni di servizio. Sono automatizzabili, con enormi risparmi in termini di costo, tutti i processi di back-office e client-facing. E, ultimo ma non meno importante, l’AI può analizzare i dati che le vengono sottoposti e proporre o eseguire risposte intelligenti, usando le capacità  predittive per identificare i problemi prima che si verifichino. Oltre a poter svolgere audit in tempo reale, verificando che i processi bancari siano conformi alle normative.

Cybersecurity intelligente

La protezione dei dati è una priorità assoluta per gli istituti finanziari: il proliferare di chip e software interconnessi, in grado di scambiarsi dati e informazioni ha come rovescio della medaglia la possibilità di minarne la capacità competitiva, se dati e informazioni vengono rubati. Secondo la dodicesima edizione del rapporto Clusit, sono stati 1.127 gli attacchi “gravi” registrati nel 2017 nel mondo, di cui il 21% critici. Una crescita del 240% rispetto al 2011. Dal 2011 al 2017 i costi generati globalmente dalle sole attività del cybercrime sono quintuplicati, arrivando a quota 500 miliardi di dollari. Secondo i dati dell’ultimo Data Breach Investigations Report 2018 realizzato dal colosso delle reti Verizon si osserva un cambiamento anche negli strumenti preferiti dagli hacker: gli attacchi ransomware (malware che limitano l’accesso al dispositivo che infettano e che richiedono il pagamento di un riscatto, ransom appunto, per rimuovere tale blocco di utilizzo) sono raddoppiati rispetto al 2017.

La sfida di identificare moderni attacchi informatici sofisticati non può essere relegata a software di sicurezza obsoleti: e anche in questo caso si capisce perché l’AI può rappresentare un vantaggio competitivo nella gestione del problema.

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