Febbraio 21, 2024

Intelligenza Artificiale e riduzione dei costi aziendali nei servizi finanziari

L’IA può aiutare investitori e consulenti a ridurre i tempi e i costi della gestione manuale del portafoglio e a migliorare potenzialmente le prestazioni degli investimenti.

Di Daniele Adami, Enterprise Account Manager di Cloudera

Nel panorama in continua evoluzione del settore dei servizi finanziari, il cambiamento è una costante e la trasformazione un requisito per stare al passo con le nuove normative, mitigare il rischio e gestire gli sviluppi tecnologici che la supportano. La ricerca del giusto equilibrio tra innovazione e risparmio, cercando opportunità per ridurre le spese e finanziare progetti di sviluppo di nuove applicazioni è un obiettivo diffuso. Oggi il panorama sta cambiando rapidamente, e l’emergere dell’Intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico (ML – Machine Learning) ha inaugurato una nuova era di possibilità e di alternative a basso costo per potenziare l’efficienza delle attività finanziarie, migliorando al contempo la qualità dei servizi offerti in un mercato sempre più competitivo.

IA e ML in generale – e IA generativa ed LLM in particolare – hanno il potenziale per ridurre significativamente i costi dei servizi finanziari, automatizzando le attività, migliorando la produttività e riducendo la necessità di lavoro manuale. Inoltre, investendo in queste tecnologie, le aziende aumentano il vantaggio competitivo e migliorano l’esperienza dei clienti. Gli Enterprise Knowledge Base (EKB) e i Chatbot, per esempio – entrambi alimentati dall’intelligenza artificiale generativa – possono essere utilizzati per creare strumenti che valutano le richieste degli utenti e forniscono risposte personalizzate, riducendo la necessità e i costi legati a rappresentanti umani. Possono fornire risposte istantanee e precise alle domande più comuni, come il saldo del conto, lo storico delle transazioni, le informazioni sui prestiti e le procedure bancarie generali.

Un EKB, inoltre, può essere utilizzato per assistere i dipendenti nell’accesso a informazioni accurate e aggiornate sui prodotti, sulla conformità normativa e sul supporto IT interno; o ancora automatizzare il processo di raccolta, analisi e reporting dei dati finanziari e delle tendenze di mercato, riducendo i tempi e i costi della ricerca manuale per accelerare il processo decisionale sottostante alla ottimizzazione del portafoglio di investimenti e alla identificazione delle opportunità di rendimento e gestione del rischio. Ciò può aiutare gli investitori (e i consulenti, ndr) a ridurre i tempi e i costi della gestione manuale del portafoglio e a migliorare potenzialmente le prestazioni degli investimenti.

Grazie all’AI, inoltre, è possibile automatizzare i contenuti del sito web per le FAQ e le sezioni di aiuto, mantenendo aggiornati i contenuti rivolti ai clienti, oppure creare automaticamente messaggi, estratti conto e riepiloghi delle transazioni personalizzati e notificare ai clienti eventi o offerte imminenti. Od anche raggruppare i clienti in base a cronologia delle transazioni, dati demografici, modelli di comportamento e altri dati rilevanti per migliorare i risultati del marketing e della personalizzazione, aiutando a rilevare modelli e indicatori di potenziali attività fraudolente grazie ai dati delle transazioni, i profili dei clienti e altre informazioni pertinenti.

In relazione alla c.d. compliance (conformità legale alle norme che regolano il sistema finanziario), l’intelligenza artificiale è in grado di riassumere i requisiti normativi analizzando grandi volumi di testi ed estraendo le informazioni chiave, rendendo più facile per le società di servizi finanziari la comprensione e la conformità a normative complesse. Infatti, automatizzando il monitoraggio della conformità – l’analisi e l’interpretazione dei testi normativi richiede molto tempo – l’IA può aiutare le società di servizi finanziari a comprendere e rispettare normative complesse, risparmiando tempo e costi associati al monitoraggio manuale fatto fino ad oggi da personale dipendente ed esterno, al quella è affidata anche la gestione delle modifiche normative, che consentono alle società di servizi finanziari di adattare rapidamente i processi e ridurre il rischio di non conformità.

Infine, in un mercato europeo in cui il tasso di concentrazione dei gruppi bancari ha superato da tempo i confini nazionali ed ha generato l’apertura di una offerta omogenea di servizi finanziari a nazioni differenti, con l’intelligenza artificiale generativa i rappresentanti dell’assistenza possono comunicare efficacemente con clienti che potrebbero non parlare la lingua principale della banca. Inoltre, quando si collabora con gruppi multinazionali, l’IA generativa può tradurre contratti, accordi, politiche e altri documenti legali e aziendali, garantendo una comunicazione scritta accurata.

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