Il settore dei Financial Services dispone di un patrimonio informativo molto vasto. Proprio per questo risulta tra le aree più interessanti dove esplorare le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale Generativa.

Dall'automazione dei processi di back office, alla creazione di bozze avanzate di report, insight o note finanziarie fino alla personalizzazione dell’esperienza clienti e alla prevenzioni di frodi. Anche gli Istituti bancari e assicurativi, come in altri settori, stanno cavalcando l’innovazione guidata dall’Intelligenza Artificiale Generativa. Secondo un rapporto di Deloitte, il 66% degli executive bancari, crede che le tecnologie AI - unite al cambiamento del comportamento delle persone - saranno il motore del settore per almeno i prossimi cinque anni.

Abbracciare le evoluzioni della GenAI nei Financial Services significa creare prodotti nuovi e quindi guadagnare terreno nel proprio mercato di riferimento, ma anche ridurre i costi e prendere decisioni sulla base di dati reali.

In questo contesto, l'Intelligenza Artificiale Generativa emerge come una delle principali priorità ICT per le istituzioni finanziarie italiane, come evidenziato dalle indagini di ABI Lab, Ricerca e Innovazione per il settore bancario. L'interesse per l'AI non è un'esclusiva dei grandi attori del settore, ma coinvolge anche le istituzioni finanziarie di dimensioni minori.

Le principali sfide del settore finanziario

Se l’immensa mole di dati detenuta dalla industry dei Financial Services rappresenta un terreno davvero fertile per l’AI Generativa, allo stesso tempo presuppone numerose sfide. Vediamone alcune:

• Sicurezza dei dati: è essenziale proteggere le informazioni sensibili dei clienti da violazioni e cyber-attacchi, specialmente quando l'AI elabora grandi volumi di dati personali.

• Trasparenza dei dati e comprensione degli algoritmi: è necessario far capire alle persone come vengono raccolti e utilizzati i dati. Rendere un modello AI capace di giustificare le sue raccomandazioni, permette di costruire un quadro in cui l’Intelligenza Artificiale opera in modo responsabile.

• Accuratezza dei risultati: i risultati dell’AI vanno resi il più precisi e affidabili possibile, specie in situazioni critiche come analisi di investimento e previsione del rischio. L’obiettivo è raggiungere tecnologie in grado di superare il livello di precisione di una comune performance umana.

• Etica e bias: potrebbe esserci il rischio che i sistemi AI sviluppino bias involontari, specialmente se addestrati con set di dati non rappresentativi o parziali. Questo richiede una progettazione attenta e una valutazione etica continua delle soluzioni AI.

• Gestione dei rischi: identificare e mitigare in modo efficace e rapido i rischi è fondamentale per la stabilità finanziaria.

I vantaggi dell’AI nei Financial Services

L'Intelligenza Artificiale Generativa offre numerosi vantaggi nel settore dei servizi finanziari. Innanzitutto, migliora significativamente l'efficienza operativa, automatizzando i processi di back-office e riducendo così il tempo e i costi associati alle operazioni manuali.

In secondo luogo, l'AI aiuta nella gestione dei rischi e nelle decisioni, analizzando enormi volumi di dati per prevedere tendenze di mercato, identificare potenziali situazioni problematiche e fornire analisi dettagliate che supportano scelte di investimento più informate.

Un altro vantaggio fondamentale è la personalizzazione del servizio al cliente: l'AI può analizzare i comportamenti e le preferenze delle persone per offrire prodotti e servizi su misura, migliorando notevolmente la customer experience.

E ancora, l'AI contribuisce a rafforzare la sicurezza, utilizzando sofisticate tecniche di apprendimento automatico per rilevare e prevenire frodi e attività sospette in tempo reale, un aspetto cruciale in un settore dove la sicurezza è di primaria importanza.

In sintesi, l'AI Generativa sta trasformando il settore finanziario, con benefici che riguardano soprattutto gli aspetti di:

• Produttività: analisi e insight più rapidi, riduzione del tempo necessario per la produzione di report descrittivi o legali, la generazione e l'audit dei rendiconti finanziari o la chiusura finanziaria mensile.

• Creazione di valore e innovazione: supporto nella traduzione di codice da linguaggi di codifica datati a linguaggi di programmazione moderni, acquisizione di vantaggio competitivo rispetto ai competitor.

• Precisione e riduzione dell’errore: rapida analisi di contratti alla ricerca di errori e termini specifici, buoni livelli di sintesi e classificazione per documenti di ordinamento, revisione e recupero.

Gen AI e Financial Services: casi d’uso

Dal riconoscimento vocale, alla sintesi e revisione di contratti e documenti fino ad arrivare al supporto personalizzato e alla modellazione predittiva, passiamo ora in rassegna alcune applicazioni pratiche dell’Intelligenza Artificiale generativa per Banche e Assicurazioni.

Riconoscimento vocale

Gli strumenti di Intelligenza Artificiale Generativa riescono a trasformare il parlato in testo. Questo permette alle aziende di migliorare i propri servizi avendo a disposizione informazioni sulle interazioni con i clienti.

Rilevamento di anomalie e cybersecurity

La GenAI è in grado di rilevare anomalie (frodi, crimini finanziari o minacce informatiche) e automatizzare le attività di cybersecurity, monitorando e analizzando il traffico di rete per identificare, prevenire e rispondere agli attacchi informatici.

Raccomandazioni e supporto personalizzato

Sulla base di dati raccolti e analizzati è possibile offrire ai clienti raccomandazioni personalizzate su prodotti e servizi finanziari (consigli su piani d’investimento o novità bancarie).

Traduzione

È possibile rendere contenuti, siti e app multilingua grazie a una traduzione automatica veloce e dinamica su scala, per arrivare a un maggior numero di persone ovunque si trovino.

Elaborazione e sintesi di documenti e contratti

L’AI è in grado di scansionare contratti e documenti per scovare eventuali errori o recuperare terminologia specifica, ma anche per elaborare sintesi e categorizzare ogni tipo di file utile ad accelerare le pratiche degli istituti finanziari.

Conversazioni

Gli giusti strumenti di AI Generativa possono simulare conversazioni alla stregua di quelle umane. Questo potrebbe essere implementato, per esempio, nel centro clienti o per il concierge bancario, riducendo i costi e liberando del tempo alle persone. Leggi la nostra storia di successo.

Modellazione predittiva

Utilizzare i dati relativi ai clienti, al rischio, alle transazioni, al trading o altro ancora per prevedere specifici risultati futuri con un alto grado di precisione. Queste funzionalità possono essere centrali per individuare le frodi, ridurre i rischi e prevedere le esigenze future dei clienti.

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