Intervista

Quali sono le aree di applicazione in cui l’intelligenza artificiale può fare la differenza nel settore delle banche?

Quello cui stiamo assistendo nel mercato delle banche e, in generale, nel settore finanziario è una rapida e incrementale diffusione di servizi e processi basati su progetti innovativi abilitati da tecnologie di intelligenza artificiale.
In base alla nostra esperienza [n.d.r.: expert.ai è azienda di riferimento in ambito AI, da oltre 20 anni sviluppa progetti di AI nel mondo delle aziende, con particolare riferimento proprio al settore finanziario e con all’attivo centinaia di progetti reali, di successo], non solo attività puntuali e task specifici ma interi processi di business stanno già beneficiando delle potenzialità di queste tecnologie. Dall’analisi di informazioni critiche al knowledge management, dall’interazione digitale con i clienti in natural language al monitoraggio di rischi e compliance.
Indipendentemente dall’ambito applicativo, noi riteniamo fondamentale adottare un approccio veramente orientato a supportare il cliente nella scelta delle tecnologie abilitanti. Questo consente di identificare le migliori soluzioni di AI da implementare o integrare in processi, applicazioni e specifici use case, in pratica sfruttando il meglio di diverse tecnologie: analisi linguistica e knowledge graph, tecniche di apprendimento automatico – machine/deep learning – large language models e generative AI. Si può spaziare dalla capacità di semplificare e velocizzare le procedure di know your customer e i controlli preventivi in ambito antiriciclaggio a un efficace supporto per la gestione dei rischi ESG e i processi di regulatory tracking & change management; dall’assistenza ai clienti e al personale interno, automatizzando la categorizzazione di mail, richieste di assistenza, commenti e altri contenuti dinamici come blog e social network… alla gestione automatica di qualsiasi documento di business su larga scala (contratti, testi normativi, report, articoli e notizie). Considerata la capacità pervasiva dell’AI in termini di efficienza e risparmio dei costi, è più che ragionevole pensare che nel lungo periodo saranno proprio le tecnologie di AI a costituire la nuova legacy nel mondo bancario e nell’ecosistema finanziario.

 

A proposito di “compliance” quali sono le aree e le motivazioni per cui l’AI possa rappresentare un vantaggio per le istituzioni finanziarie?

I costi totali che un’organizzazione finanziaria deve sopportare a livello di compliance sono elevatissimi e spaziano da quelli dedicati alla rivisitazione di alcuni processi all’introduzione di vere e proprie nuove tematiche e procedure da soddisfare per stare sul mercato.
L’AI può senz’altro essere un driver importante per ridurre i tempi di evasione di alcuni processi grazie alla capacità di analizzare molte più informazioni nell’intervallo di tempo e coinvolgendo gli analisti nell’ultimo miglio di giudizio per aggiungere valore alle informazioni già “scremate” da un sistema evoluto.
È questo il caso ad esempio dell’utilizzo di algoritmi in grado di analizzare migliaia di news ai fini dell’antiriciclaggio in cui il solo utilizzo di personale specializzato renderebbe impossibile l’effettuazione del processo con un rapporto costo/efficacia sostenibile.
Un altro ambito è per certi versi completamente opposto al precedente e risiede nella capacità di fare emergere dai documenti poche informazioni – ma molto sensibili – grazie alle quali possono essere innescati processi di revisione particolarmente rilevanti per le istituzioni finanziarie.
Quotidianamente, varie istituzioni emettono norme e leggi che possono impattare significativamente sulle banche e per questo motivo riuscire a interpretare velocemente e puntualmente le parti che potrebbero aver una ricaduta sull’istituzione può determinare un vantaggio competitivo importante per le aziende che adottano strumenti di AI utili a questo scopo.