Il nuovo volto digitale del settore banking

La trasformazione digitale, intesa sia come innovazione tecnologica che come cambiamento culturale dei consumatori, sta cambiando il modo di fare business in tutti i settori. Anche le banche sono chiamate ad adottare nuove soluzioni per rimanere competitive sul mercato e vincere la concorrenza.

La prima necessità di evoluzione riguarda senza dubbio il rapporto tra la banca e una potenziale clientela sempre più digitalizzata, alla costante ricerca di rapporti totalmente online, improntati sulla velocità e sull’analisi delle loro necessità. Occorre dunque affidarsi a modelli che generino un engagement continuo, basati sull'uso di App, pagamenti e transazioni digitali e una massima customization delle relazioni con il consumatore. Non solo: bisogna anche anticipare le esigenze delle persone tramite strumenti di prediction.

Un altro aspetto rilevante riguarda le operation interne. Anche nel settore bancario il modo di lavorare non è più lo stesso e uno dei principali need è quello di automatizzare i processi. Inoltre, ci si trova a gestire quotidianamente un’enorme mole di dati che, con l’aiuto delle corrette soluzioni di data analysis, possono generare un valore inestimabile per il business, sia a livello di risk assessment nella gestione dei rapporti con il cliente che per ottenere previsioni finanziarie e di marketing fondamentali per chi deve prendere decisioni cruciali.

In questo articolo presentiamo un elenco di esempi pratici a dimostrazione di come Machine Learning e Intelligenza Artificiale possano offrire un aiuto efficace e concreto agli istituti finanziari.

Una svolta nella customer experience

Come anticipato, oggi è necessario un un rapporto con la clientela improntato su servizi online semplici e veloci, oltre a un supporto continuativo nel day by day. Per andare in questa direzione, bisogna in primo luogo sfruttare le informazioni raccolte, analizzare il comportamento degli utenti e sviluppare offerte personalizzate. Lo stesso approccio deve essere utilizzato anche nella predisposizione di un servizio clienti moderno e rapido. A tale scopo, lo strumento ideale è un sistema di Chatbot, che permette di servire i propri clienti più velocemente, con maggiore efficienza e in ogni momento della giornata (in questo articolo la storia di successo di Credito Cooperativo Romagnolo).

In questa maniera la fiducia dei consumatori nei confronti della banca aumenta giorno dopo giorno: sarà possibile fornire approfondimenti personalizzati e connettere le persone ai prodotti e servizi giusti per le loro esigenze, nel momento in cui ne hanno bisogno, rendendo accessibile un’offerta normalmente complessa e di non facile comprensione.

Un supporto decisivo per il risk management e il decision making

Prodotti e servizi offerti dalle banche, peraltro, presentano profili complessi anche in termini di rischio e gestione dei requisiti di emissione, con la necessità di effettuare calcoli e valutazioni che spesso vanno oltre le capacità umane. Prendiamo ad esempio la decisione di concedere o meno un credito a un cliente. Il metodo tradizionale si basa solamente sulle informazioni essenziali e calcoli statistici di credit scoring. Con l’ausilio degli algoritmi di Machine Learning, si possono analizzare volumi ben più significativi di informazioni personali per avere una valutazione oggettiva senza pregiudizi e una riduzione del rischio.

L’analisi dei dati raccolti risulta basilare anche per le decisioni successive alla concessione di crediti, mutui o altri prodotti e servizi bancari. Consente infatti di ottenere previsioni degli eventi futuri (forecasting), tramite il rilevamento precoce degli errori e dei potenziali rischi, come per esempio la previsione del tasso di abbandono, o churn prediction. In questo modo, le banche possono prepararsi in anticipo e prendere decisioni migliori.

Prevenzione delle frodi bancarie e finanziarie

Il Machine Learning può essere decisivo anche nel ridurre notevolmente il numero di attività fraudolente a danno degli istituti finanziari. Grazie all’analisi di una grande quantità di dati, che spesso tendono a passare inosservati alle persone, è possibile rilevare e prevenire operazioni potenzialmente dannose.

In particolare, è possibile migliorare la precisione delle approvazioni in tempo reale, per esempio utilizzando algoritmi che richiedono un controllo dell'identità aggiuntivo per determinate operazioni, magari tramite un messaggio di testo o una telefonata. Inoltre i sistemi di ML sono in grado di identificare comportamenti e movimenti sospetti degli account e delle carte di credito, con il risultato di prevenire le frodi immediatamente, invece di limitarsi a rilevarle dopo che il crimine è già stato commesso.

Semplificare le operazioni interne

Un’altra applicazione del Machine Learning per il settore bancario è quella di potenziare la Robotic Process Automation (RPA) per semplificare le operation interne. Tali soluzioni riducono il tempo che il personale dedica alle attività ridondanti, eseguendo task di routine con il minimo rischio di errori. In questo modo, la banca è in grado di fornire soluzioni più efficienti, mentre i lavoratori hanno la possibilità di prestare maggiore attenzione alle questioni più importanti. Strumenti di AI conversazionale, come per esempio un Virtual Assistant, consentono inoltre di gestire agilmente le transazioni di base, per concentrarsi su attività di valore molto più elevato, come approfondire le relazioni con i clienti.

L’automazione dei processi fa parte di un ecosistema più ampio di work transformation, che si realizza in una nuova concezione di digital workplace e process management. L’innovazione del modo di lavorare passa da un inevitabile cambiamento culturale all’interno delle aziende e viene abilitato dagli strumenti tecnologici. Tali soluzioni non comprendono soltanto il Machine Learning, ma anche l’utilizzo di tool come Google Workspace e della business platform Interacta, l’unica che permette una gestione social dei processi aziendali.

Soluzioni di marketing

La raccolta e l’analisi dei dati, con la conseguente creazione di efficaci modelli di business, aiutano le banche a ottenere migliori previsioni e prendere decisioni più consapevoli anche a livello di marketing. Gli algoritmi di ML forniscono infatti informazioni più accurate su come attirare nuovi clienti, partendo ad esempio dall'analisi dell'utilizzo delle applicazioni mobili, dell'attività web e delle risposte alle precedenti campagne pubblicitarie.

Grazie a queste informazioni, sarà possibile creare una solida strategia di marketing e decidere con più efficacia dove conviene investire tempo e risorse, vantaggio che si traduce un aumento delle entrate anche a breve termine.

Il futuro del Machine Learning nel settore bancario

Il Machine Learning svolge oggi un ruolo cruciale in diversi aspetti dell'ecosistema finanziario: dalla gestione delle risorse alla valutazione dei rischi, dalla consulenza sugli investimenti alla prevenzione delle frodi.

Queste soluzioni tecnologiche si occupano di una miriade di attività, imparano costantemente dai volumi di dati e permettono ogni giorno di avvicinarsi a un sistema finanziario sicuro e automatizzato.

La necessità odierna delle banche è quella di identificare le soluzioni più adatte alla propria realtà con l’aiuto di un partner esperto, che possa sviluppare e implementare i modelli giusti per ottenere i risultati desiderati. Injenia rappresenta la scelta ideale in questo senso, grazie alla comprovata esperienza e alle alte competenze in tema di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, con un approccio sempre orientato alle esigenze di business e delle persone che ne rappresentano il cuore pulsante.

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