A cura di Daniele Adami, Enterprise Account Manager di Cloudera
Il settore dei servizi finanziari si trova ad affrontare continui cambiamenti, dai rapidi progressi tecnologici alle nuove normative e all’evoluzione costante delle aspettative dei clienti. Oggi, per avere successo, le aziende del settore devono trovare un delicato equilibrio tra la spinta verso l’innovazione e la riduzione dei costi.
In passato, le organizzazioni ricorrevano a costose soluzioni di terze parti per individuare i punti di risparmio. Al giorno d’oggi, grazie anche all’avvento dell’intelligenza artificiale e del Machine Learning (ML), questo processo si sta trasformando, offrendo modi economicamente vantaggiosi per migliorare le operazioni finanziarie e la qualità dei servizi offerti.
Prendere misure per la riduzione dei costi
Apprendimento automatico e AI – in particolare l’intelligenza artificiale generativa che utilizza i Large Language Models (LLM) – possono automatizzare le attività, migliorare la produttività e ridurre la necessità di intervento manuale. Investendo in queste tecnologie, le società di servizi finanziari ottengono i benefici aggiuntivi di un aumento del vantaggio competitivo e di un miglioramento della customer experience.
Si tratta di tecnologie in costante evoluzione che stanno influenzando il mercato in modi impensabili solo fino a pochi anni fa. Ad esempio, tra i casi d’uso dell’AI più semplici che possono essere implementati quasi immediatamente, ci sono la scrittura e il test del codice, che aiutano gli sviluppatori a essere più agili e a lanciare nuovi servizi e prodotti più velocemente. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per fornire ai clienti servizi multilingue, consentendo agli addetti del customer care di comunicare efficacemente anche con i clienti che potrebbero non parlare la lingua della banca. La tecnologia può anche tradurre accuratamente contratti e altra documentazione aziendale.
Nel medio periodo, l’AI può accelerare ulteriormente la riduzione dei costi in aree quali conformità, gestione del rischio e sicurezza, ad esempio personalizzando i complessi requisiti normativi ed estraendo informazioni chiave da grandi volumi di testo. Di conseguenza, le società di servizi finanziari potranno comprendere e rispettare più facilmente le normative. L’automazione del monitoraggio della conformità non solo fa risparmiare tempo, ma attenua anche i rischi associati alle operazioni manuali. L’intelligenza artificiale generativa può inoltre automatizzare il processo di creazione rapida di report normativi in modo più accurato e coerente rispetto alle persone, contribuendo a ridurre il tempo speso per redigere un report manualmente e a diminuire il rischio di errore umano.
Una volta implementati questi casi d’uso, gli istituti di servizi finanziari possono utilizzare l’AI per definire una strategia a lungo termine. Una Enterprise Knowledge Base (EKB) alimentata dall’intelligenza artificiale generativa, ad esempio, può migliorare notevolmente l’efficacia delle chatbot, consentendo di rispondere in modo istantaneo e personalizzato alle domande dei clienti sulla cronologia delle transazioni o sulle informazioni relative ai prestiti e persino di consigliare nuovi prodotti, riducendo la necessità di intervento umano e contribuendo alla vendita di nuove funzionalità. L’AI può anche automatizzare la ricerca e la rendicontazione, raccogliendo, analizzando e riportando i dati finanziari e le tendenze di mercato per accelerare il processo decisionale, oltre a ottimizzare i portafogli valutando il rischio e contribuendo a migliorare i rendimenti.
Prepararsi all’AI
L’ascesa dell’AI generativa ha portato con sé la discussione su nuovi casi d’uso e vantaggi aziendali, ma per trarre un reale valore dalla tecnologia, le società di servizi finanziari devono trattare i propri dati come una risorsa di base. Garantire qualità e accessibilità dei dati è fondamentale e le aziende devono iniziare a pensare ai dati come un prodotto e a trattarli come tale. Ciò significa renderli più trasportabili e dare all’intelligenza artificiale accesso a una serie completa di dati di qualità, indipendentemente dal fatto che si trovino in data center on-premise o nel cloud. In questo modo si creeranno le fonti e le pipeline di dati affidabili di cui l’AI ha bisogno per prosperare, poiché è possibile ottenere risultati accurati dalle LLM solo se l’input è di qualità adeguata.
Superare le sfide aziendali con l’AI
Che si tratti di automatizzare i processi per migliorarne l’efficienza o di creare chatbot guidate dall’AI per potenziare il servizio clienti, è chiaro che l’intelligenza artificiale svolgerà un ruolo cruciale nella riduzione dei costi nel settore finanziario. Per ottenere dall’AI i risultati desiderati e ricavarne il massimo valore, tuttavia, è essenziale addestrare i modelli con dati che consentano all’intelligenza artificiale di prosperare. L’implementazione di una moderna architettura dei dati sarà un passo fondamentale nel percorso di riduzione dei costi dell’AI. Ciò consentirà alle società di servizi finanziari di integrare l’intelligenza artificiale nei loro processi decisionali e di aiutarla a definire la strategia a breve, medio e lungo termine.
