L'IA nel settore bancario: come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nelle banche

La tecnologia dell'intelligenza artificiale (AI) è diventata un elemento dirompente critico in quasi tutti i settori e il settore bancario non fa eccezione. L'introduzione dell'IA nelle app e nei servizi bancari ha reso il settore più incentrato sul cliente e tecnologicamente rilevante.

I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono aiutare le banche a ridurre i costi aumentando la produttività e prendendo decisioni basate su informazioni insondabili per un agente umano. Inoltre, algoritmi intelligenti sono in grado di individuare anomalie e informazioni fraudolente in pochi secondi.

Un rapporto di Business Insider suggerisce che quasi l'80% delle banche è consapevole dei potenziali vantaggi che l'IA presenta al proprio settore. Un altro rapporto suggerisce che entro il 2023 le banche dovrebbero risparmiare 447 miliardi di dollari utilizzando le app di intelligenza artificiale.

Questi numeri indicano che il settore bancario e finanziario si sta muovendo rapidamente verso l'IA per migliorare l'efficienza, i servizi, la produttività e il RoI e ridurre i costi.

In questo articolo, scopriremo le principali applicazioni dell'IA nel settore finanziario e bancario e come questa tecnologia sta ridefinendo l'esperienza del cliente con i suoi eccezionali vantaggi.

Applicazioni dell'IA nel settore bancario e finanziario

Le tecnologie di intelligenza artificiale sono diventate parte integrante del mondo in cui viviamo e le banche hanno iniziato a integrare queste tecnologie nei loro prodotti e servizi su larga scala per rimanere rilevanti.

Ecco alcune delle principali applicazioni di intelligenza artificiale nel settore bancario attraverso le quali puoi sfruttare i numerosi vantaggi della tecnologia. Allora, tuffiamoci!

Sicurezza informatica e rilevamento delle frodi

Ogni giorno, si verificano enormi quantità di transazioni digitali mentre gli utenti pagano bollette, prelevano denaro, depositano assegni e fanno molto di più tramite app o account online. Pertanto, vi è una crescente necessità che il settore bancario intensifichi i propri sforzi per la sicurezza informatica e il rilevamento delle frodi.

È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale nel settore bancario . L'intelligenza artificiale può aiutare le banche a migliorare la sicurezza della finanza online, tenere traccia delle lacune nei loro sistemi e ridurre al minimo i rischi. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono facilmente identificare attività fraudolente e allertare i clienti e le banche.

Ad esempio, Danske Bank, la più grande banca danese, ha implementato un algoritmo di rilevamento delle frodi per sostituire il suo vecchio sistema di rilevamento delle frodi basato su regole. Questo strumento di deep learning ha aumentato del 50% la capacità di rilevamento delle frodi della banca e ridotto del 60% i falsi positivi. Il sistema ha anche automatizzato molte decisioni cruciali mentre instrada alcuni casi ad analisti umani per ulteriori ispezioni.

L'IA può anche aiutare le banche a gestire le minacce informatiche. Nel 2019, il settore finanziario ha rappresentato il 29% di tutti gli attacchi informatici , rendendolo il settore più preso di mira. Con le capacità di monitoraggio continuo dell'intelligenza artificiale nei servizi finanziari , le banche possono rispondere a potenziali attacchi informatici prima che colpiscano dipendenti, clienti o sistemi interni.

Chatbot

Indubbiamente, i chatbot sono uno dei migliori esempi di applicazioni pratiche dell'intelligenza artificiale in ambito bancario . Una volta schierati, possono lavorare 24 ore su 24, 7 giorni su 7, a differenza degli esseri umani che hanno orari di lavoro fissi.

Inoltre, continuano a conoscere il modello di utilizzo di un particolare cliente. Li aiuta a comprendere i requisiti di un utente in modo efficiente.

Integrando i chatbot nelle app bancarie , le banche possono garantire che siano disponibili per i propri clienti 24 ore su 24. Inoltre, comprendendo il comportamento dei clienti, i chatbot sono in grado di offrire un'assistenza clienti personalizzata e consigliare di conseguenza servizi e prodotti finanziari adeguati.

Uno dei migliori esempi di chatbot AI nelle app bancarie è Erica, un assistente virtuale della Bank of America. Questo chatbot AI può gestire attività come la riduzione del debito della carta di credito e gli aggiornamenti sulla sicurezza della carta. Erica ha gestito oltre 50 milioni di richieste di clienti nel 2019.

Leggi anche : Quanto costa sviluppare un chatbot?

Prestito e decisioni di credito

Le banche hanno iniziato a incorporare sistemi basati sull'intelligenza artificiale per prendere decisioni di prestito e credito più informate, più sicure e redditizie. Attualmente, molte banche sono ancora troppo limitate all'uso della storia creditizia, dei punteggi di credito e delle referenze dei clienti per determinare l'affidabilità creditizia di un individuo o di un'azienda.

Tuttavia, non si può negare che questi sistemi di rendicontazione del credito sono spesso pieni di errori, manca la cronologia delle transazioni nel mondo reale e classificano erroneamente i creditori.

Un sistema di prestito e credito basato sull'intelligenza artificiale può esaminare il comportamento e i modelli dei clienti con una storia creditizia limitata per determinarne l'affidabilità creditizia. Inoltre, il sistema invia avvisi alle banche su comportamenti specifici che possono aumentare le possibilità di insolvenza.

Monitoraggio delle tendenze del mercato

L'intelligenza artificiale nei servizi finanziari aiuta le banche a elaborare grandi volumi di dati e prevedere le ultime tendenze di mercato, valute e azioni. Tecniche avanzate di apprendimento automatico aiutano a valutare i sentimenti del mercato e suggeriscono opzioni di investimento.

L' IA per il settore bancario suggerisce anche il momento migliore per investire in azioni e avverte quando esiste un potenziale rischio. Grazie alla sua elevata capacità di elaborazione dei dati, questa tecnologia emergente aiuta anche ad accelerare il processo decisionale e rende il trading conveniente sia per le banche che per i loro clienti.

Raccolta e analisi dei dati

Gli istituti bancari e finanziari registrano milioni di transazioni ogni giorno. Poiché il volume di informazioni generate è enorme, la loro raccolta e registrazione si trasformano in un compito schiacciante per i dipendenti. Strutturare e registrare una tale quantità di dati senza alcun errore diventa impossibile.

In tali scenari, le soluzioni innovative basate sull'intelligenza artificiale possono aiutare nella raccolta e nell'analisi efficienti dei dati . Questo, a sua volta, migliora l'esperienza utente complessiva. Le informazioni possono essere utilizzate anche per rilevare frodi o prendere decisioni di credito.

Esperienza del cliente

I clienti sono costantemente alla ricerca di una migliore esperienza e convenienza. Ad esempio, gli sportelli automatici sono stati un successo perché i clienti potevano usufruire dei servizi essenziali di deposito e prelievo di denaro anche quando le banche erano chiuse.

Questo livello di praticità ha solo ispirato più innovazione. I clienti possono ora aprire conti bancari comodamente da casa utilizzando il proprio smartphone.

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nei servizi bancari e finanziari migliorerà ulteriormente l'esperienza del consumatore e aumenterà il livello di comodità per gli utenti. La tecnologia AI riduce il tempo necessario per registrare le informazioni Know Your Customer (KYC) ed eliminare gli errori. Inoltre, nuovi prodotti e offerte finanziarie possono essere rilasciati in tempo.

L'idoneità per casi come la richiesta di un prestito personale o di un credito viene automatizzata utilizzando l'IA, il che significa che i clienti possono eliminare il fastidio di eseguire manualmente l'intero processo. Inoltre, il software basato sull'intelligenza artificiale può ridurre i tempi di approvazione per strutture come l'erogazione di prestiti.

L'IA Banking aiuta anche ad acquisire accuratamente le informazioni sui clienti per configurare gli account senza errori, garantendo un'esperienza fluida per i clienti.

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Gestione del rischio

Fattori globali esterni come fluttuazioni valutarie, disastri naturali o disordini politici hanno gravi ripercussioni sui settori bancario e finanziario. In questi periodi di volatilità, è fondamentale prendere le decisioni aziendali con molta cautela. L'analisi basata sull'intelligenza artificiale può fornire un quadro ragionevolmente chiaro di ciò che accadrà e aiutarti a rimanere preparato e a prendere decisioni tempestive.

L'intelligenza artificiale aiuta anche a trovare applicazioni rischiose valutando la probabilità che un cliente non riesca a rimborsare un prestito. Predice questo comportamento futuro analizzando i modelli comportamentali passati e i dati degli smartphone.

Conformità normativa

Il settore bancario è uno dei settori altamente regolamentati dell'economia mondiale. I governi utilizzano la loro autorità di regolamentazione per garantire che i clienti bancari non utilizzino le banche per perpetrare reati finanziari e che le banche abbiano profili di rischio accettabili per evitare inadempienze su larga scala.

Nella maggior parte dei casi, le banche mantengono un team di conformità interno per affrontare questi problemi, ma questi processi richiedono molto più tempo e richiedono ingenti investimenti se eseguiti manualmente. Anche le normative di conformità sono soggette a frequenti modifiche e le banche devono aggiornare costantemente i propri processi e flussi di lavoro seguendo queste normative.

L'intelligenza artificiale utilizza il deep learning e la NLP per leggere i nuovi requisiti di conformità per gli istituti finanziari e migliorare il loro processo decisionale. Anche se l' IA banking non può sostituire un analista della conformità, può rendere le loro operazioni più veloci ed efficienti.

Analisi predittiva

Uno dei casi d'uso più comuni dell'IA include applicazioni semantiche e di linguaggio naturale per uso generale e analisi predittive ampiamente applicate . L'intelligenza artificiale può rilevare modelli e correlazioni specifici nei dati, che la tecnologia tradizionale non era in grado di rilevare in precedenza.

Questi modelli potrebbero indicare opportunità di vendita non sfruttate, opportunità di vendita incrociata o persino metriche relative ai dati operativi, con un impatto diretto sulle entrate.

Automazione del processo

Gli algoritmi di automazione dei processi robotici (RPA) aumentano l'efficienza operativa e la precisione e riducono i costi automatizzando le attività ripetitive che richiedono tempo. Ciò consente inoltre agli utenti di concentrarsi su processi più complessi che richiedono il coinvolgimento umano.

Ad oggi, gli istituti bancari sfruttano con successo l'RPA per aumentare la velocità delle transazioni e aumentare l'efficienza. Ad esempio, la tecnologia CoiN di JPMorgan Chase esamina i documenti e ne ricava i dati molto più velocemente di quanto possano fare gli esseri umani.

Come diventare una banca AI-first?

Ora che abbiamo visto come l'IA viene utilizzata nel settore bancario , in questa sezione esamineremo i passaggi che le banche possono intraprendere per adottare l'IA su larga scala ed evolvere i propri processi prestando la dovuta attenzione ai quattro fattori critici: persone, governance , processo e tecnologia.

Passaggio 1: sviluppare una strategia di intelligenza artificiale

Il processo di implementazione dell'IA inizia con lo sviluppo di una strategia di intelligenza artificiale a livello aziendale, tenendo presente gli obiettivi e i valori dell'organizzazione.

È fondamentale condurre una ricerca di mercato interna per trovare le lacune tra le persone e i processi che la tecnologia di intelligenza artificiale può colmare. Assicurati che la strategia dell'IA sia conforme agli standard e alle normative del settore. Le banche possono anche valutare gli attuali standard internazionali del settore.

Il passaggio finale nella formulazione della strategia dell'IA consiste nel perfezionare le pratiche e le politiche interne relative a talenti, dati, infrastrutture e algoritmi per fornire indicazioni e linee guida chiare per l'adozione dell'IA nelle varie unità funzionali della banca.

Passaggio 2: pianificare un processo basato sui casi d'uso

Il passo successivo consiste nell'individuare le opportunità di IA di maggior valore, allineandosi ai processi e alle strategie della banca.

Le banche devono anche valutare la misura in cui hanno bisogno di implementare soluzioni bancarie basate sull'IA all'interno dei loro processi operativi attuali o modificati.

Dopo aver identificato i potenziali casi d'uso di intelligenza artificiale e apprendimento automatico nel settore bancario , i team tecnologici dovrebbero eseguire controlli per testare la fattibilità. Devono esaminare tutti gli aspetti e identificare le lacune per l'attuazione. Sulla base della loro valutazione, devono selezionare i casi più fattibili.

L'ultimo passaggio nella fase di pianificazione è mappare il talento dell'IA. Le banche richiedono un certo numero di esperti, programmatori di algoritmi o data scientist per sviluppare e implementare soluzioni di intelligenza artificiale. Se mancano di esperti interni, possono esternalizzare o collaborare con un fornitore di tecnologia.

Passaggio 3: sviluppo e distribuzione

Dopo la pianificazione, il passaggio successivo per le banche è l'esecuzione. Prima di sviluppare sistemi di intelligenza artificiale a tutti gli effetti, devono prima costruire prototipi per comprendere le carenze della tecnologia. Per testare i prototipi, le banche devono compilare i dati rilevanti e inviarli all'algoritmo. Il modello AI si allena e si basa su questi dati; pertanto, i dati devono essere accurati.

Una volta che il modello di IA è stato addestrato e pronto, le banche devono testarlo per interpretarne i risultati. Una prova come questa aiuterà il team di sviluppo a capire come si comporterà il modello nel mondo reale.

L'ultimo passaggio consiste nel distribuire il modello addestrato. Una volta implementati, i dati di produzione iniziano a fluire. Man mano che iniziano ad arrivare sempre più dati, le banche possono migliorare e aggiornare regolarmente il modello.

Passaggio 4: azionare e monitorare

L'implementazione di soluzioni bancarie AI richiede un monitoraggio e una calibrazione continui. Le banche devono progettare un ciclo di revisione per monitorare e valutare in modo completo il funzionamento del modello di IA. Ciò, a sua volta, aiuterà le banche nella gestione delle minacce alla sicurezza informatica e nella solida esecuzione delle operazioni.

Il flusso continuo di nuovi dati influenzerà il modello AI nella fase operativa. Pertanto, le banche dovrebbero adottare misure adeguate per garantire la qualità e l'equità dei dati di input.

Esempi reali di intelligenza artificiale nel settore bancario

Alcune grandi banche hanno già iniziato a sfruttare le tecnologie di intelligenza artificiale per migliorare la qualità del servizio, rilevare frodi e minacce alla sicurezza informatica e migliorare l'esperienza del cliente.

Ecco alcuni esempi reali di istituti bancari che hanno utilizzato l'IA a proprio vantaggio.

JPMorgan Chase: i ricercatori di JPMorgan Chase hanno sviluppato un sistema di allerta precoce utilizzando l'intelligenza artificiale e tecniche di deep learning per rilevare malware, trojan e campagne di phishing. I ricercatori affermano che occorrono circa 101 giorni prima che un Trojan comprometta le reti aziendali. Il sistema di allerta precoce fornirebbe un ampio avviso prima che l'attacco effettivo abbia luogo.

Può anche inviare avvisi al team di sicurezza informatica della banca mentre gli hacker si preparano a inviare e-mail dannose ai dipendenti per infettare la rete.

Capital One: Eno di Capital One, l'assistente virtuale intelligente, è il miglior esempio di IA nel personal banking. Oltre a Eno, Capital One utilizza anche numeri di carte virtuali per prevenire le frodi con carte di credito. Nel frattempo, stanno lavorando sulla creatività computazionale che addestra i computer a essere creativi e spiegabili.

Oltre alle banche commerciali, un certo numero di banche di investimento come Goldman Sachs e Merrill Lynch hanno anche integrato strumenti analitici basati sull'IA nelle loro operazioni di routine. Molte banche hanno anche iniziato a utilizzare Alphasense, un motore di ricerca basato sull'intelligenza artificiale, che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per scoprire le tendenze del mercato e analizzare le ricerche di parole chiave.

Ora che abbiamo esaminato gli esempi del mondo reale di intelligenza artificiale nel settore bancario , immergiamoci nelle sfide che esistono per le banche che utilizzano questa tecnologia emergente.

Sfide nell'adozione più ampia dell'IA nel settore finanziario e bancario

L'ampia implementazione della tecnologia di fascia alta come l'IA non sarà priva di sfide. Dalla mancanza di dati credibili e di qualità ai problemi di sicurezza, esistono numerose sfide per le banche che utilizzano le tecnologie di intelligenza artificiale.

Quindi, senza ulteriori indugi, diamo un'occhiata a loro uno per uno:

1. Sicurezza dei dati: una delle sfide principali dell'IA nel settore bancario è la quantità di dati raccolti che contengono informazioni sensibili che richiedono l'attuazione di misure di sicurezza aggiuntive. Pertanto, è importante cercare il partner tecnologico giusto che offra una varietà di opzioni di sicurezza per garantire che i dati dei clienti vengano gestiti in modo appropriato.
   
2. Mancanza di dati di qualità: le banche necessitano di dati strutturati e di qualità per la formazione e la convalida prima di implementare una soluzione bancaria su vasta scala basata sull'intelligenza artificiale. Sono necessari dati di buona qualità per garantire che l'algoritmo si applichi a situazioni di vita reale. Inoltre, se i dati non sono in un formato leggibile dalla macchina, potrebbero verificarsi comportamenti imprevisti del modello di intelligenza artificiale. Pertanto, le banche che stanno accelerando verso l'adozione dell'IA devono modificare le proprie politiche sui dati per mitigare tutti i rischi per la privacy e la conformità.

3. Mancanza di spiegabilità: i sistemi basati sull'intelligenza artificiale sono ampiamente applicabili nei processi decisionali poiché eliminano gli errori e fanno risparmiare tempo. Tuttavia, possono seguire pregiudizi appresi da precedenti casi di scarso giudizio umano. Piccole incongruenze nei sistemi di intelligenza artificiale non richiedono molto tempo per intensificarsi e creare problemi su larga scala, mettendo così a rischio la reputazione e il funzionamento della banca.

Per evitare calamità, le banche dovrebbero offrire un livello appropriato di spiegabilità per tutte le decisioni e le raccomandazioni presentate dai modelli di IA. Le banche devono capire, convalidare e spiegare come il modello prende le decisioni.

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Come possiamo vedere, l' IA e l'attività bancaria vanno di pari passo a causa dei molteplici vantaggi offerti da questa tecnologia. Secondo Forbes, il 65% della dirigenza finanziaria senior si aspetta cambiamenti positivi dall'uso dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nel settore bancario. Pertanto, tutti gli istituti bancari devono investire in soluzioni di intelligenza artificiale per offrire nuove esperienze e servizi eccellenti ai clienti.

In Appinventiv, lavoriamo con banche e istituzioni finanziarie su diversi modelli personalizzati basati su AI e ML che aiutano a migliorare le entrate, ridurre i costi e mitigare i rischi in diversi dipartimenti.

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