Gli istituti finanziari si affidano a una mole di dati sensibili e a complesse infrastrutture IT e operano in un contesto normativo in costante evoluzione, il che li rende candidati ideali per l'innovazione guidata dall'IA. Tuttavia, devono gestire i rischi associati. Gli analisti della banca d'affari statunitense Jefferies forniscono 10 approfondimenti relativi a banche, finanza al consumo, intermediazione e gestione patrimoniale e pagamenti.
Marketing iper-personalizzato ed esperienze dei clienti
Sfruttando dati alternativi, l'apprendimento automatico può essere utilizzato per fare previsioni sul comportamento dei clienti e aumentare i tassi di conversione. "I messaggi possono essere personalizzati a livello individuale in base al profilo della personalità, agli atteggiamenti e alle credenze, alle preferenze politiche, al comportamento d'acquisto e allo stile di comunicazione preferito, in modo da essere indistinguibili dai contenuti scritti dall'uomo".
Pratiche di tariffazione più efficienti e conformi
I modelli di elaborazione del linguaggio naturale consentiranno una comunicazione più efficiente con i mutuatari morosi, ridurranno gli errori umani e porteranno a un minor numero di reclami e cause legali con il Consumer Financial Protection Bureau (CFPB). "L'intelligenza artificiale analizzerà le interazioni con i clienti, segnalerà le conversazioni da seguire e renderà tutti gli agenti i migliori adempienti", prevedono.
Migliorare la sottoscrizione, la creazione e la gestione del rischio
L'apprendimento automatico e le reti neurali ridurranno i tassi di perdita, mentre i modelli predittivi consentiranno di assegnare un punteggio di rischio in tempo reale e di identificare in modo proattivo i crediti in sofferenza. "L'elaborazione del linguaggio naturale sarà utilizzata per redigere documenti legali e accelerare i processi di origination, consentendo ai finanziatori/investitori di distribuire il capitale in modo più rapido ed efficiente."
Consulenza finanziaria altamente personalizzata e a basso costo
Come spiegato dalla banca d'investimento statunitense, l'intelligenza artificiale opererà con il dovere di fornire approfondimenti ai clienti, consigliare investimenti, eseguire transazioni e generare piani finanziari basati su circostanze o preferenze individuali, tenendo conto di grandi volumi di dati con l'obiettivo di fornire salute finanziaria.
Adozione accelerata dei pagamenti B2B automatizzati
Secondo la visione degli esperti dell'azienda, gli strumenti di intelligenza artificiale possono contribuire a velocizzare il processo di pagamento B2B attraverso una migliore riconciliazione dei pagamenti, abbinando automaticamente i pagamenti alle fatture in sospeso e riducendo i processi manuali.
Modernizzazione e rafforzamento dell'infrastruttura
Prevedono inoltre che le capacità di codifica dell'intelligenza artificiale accelereranno la trasformazione digitale delle banche, compresa l'ottimizzazione dei data center e la migrazione delle applicazioni su cloud pubblici e privati, contribuendo a generare significativi risparmi sui costi. "I non codificatori saranno in grado di realizzare progetti software complessi utilizzando il linguaggio di tutti i giorni", affermano.
Difendersi dalle frodi
D'altro canto, la banca d'investimento osserva che l'apprendimento avversario, un tipo di intelligenza artificiale generativa che prevede l'addestramento di due modelli l'uno contro l'altro, sarà utilizzato per migliorare l'individuazione delle frodi e intraprendere azioni correttive.
Reporting normativo (e altre efficienze gestionali)
L'intelligenza artificiale consentirà ai non specialisti di generare report personalizzati (gestionali e normativi) tenendo conto di considerazioni che in precedenza erano di competenza di esperti in materia. "Inoltre, eliminerà virtualmente il tempo dedicato alla sintesi delle ricerche di mercato, all'analisi dei dati e al riconoscimento dei modelli, nonché ad altri processi manuali".
Migliorare la privacy dei dati
L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per produrre insiemi di dati sintetici che assomigliano molto agli originali, pur rispettando le norme sulla privacy. "Invece di utilizzare i dati dei clienti che non possono essere condivisi a causa delle leggi/regolamenti sulla protezione dei dati, è possibile creare dati condivisibili utilizzando dati sintetici", rivelano.
Adozione più lenta del previsto
Jefferies ritiene inoltre che sarà necessario gestire i rischi dell'intelligenza artificiale, il che porterà a un'adozione più lenta del previsto. "Le istituzioni finanziarie dovranno gestire, tra gli altri rischi, gli errori di codifica dell'IA, la vulnerabilità agli attacchi informatici, la modellazione distorta, la non chiarezza delle responsabilità legali per le decisioni dell'IA e la mancanza di tracciabilità dell'IA", concludono.