Dati e previsioni, come l’IA sta rimodellando la finanza secondo Aubay
Il settore bancario, da sempre pilastro dell’economia globale, sta vivendo una trasformazione epocale grazie all’avvento dell’Intelligenza Artificiale. Da un lato l’AI generativa, con la sua capacità di creare contenuti e simulare interazioni umane attraverso chatbot avanzati, dall’altro l’AI predittiva con la possibilità di poter disegnare soluzioni su misura per problemi complessi.
Quest’ultima è una tecnologia capace di analizzare enormi quantità di dati storici e di individuare pattern complessi, per dare alle istituzioni finanziarie l’opportunità di anticipare le tendenze del mercato, gestire i rischi con maggiore precisione e personalizzare l’esperienza del cliente in modi che fino a pochi anni fa sembravano inimmaginabili. L’integrazione efficace dell’AI predittiva nei sistemi bancari tradizionali non è solo un vantaggio competitivo, ma una necessità per garantire una crescita sostenibile in un panorama finanziario in rapida evoluzione.
Come ci dice Marco Appetito, Direttore del Competence Center “Digital Innovation & Architetture Applicative” di Aubay: “Le banche operano in un ambiente sempre più complesso e dinamico, caratterizzato da normative stringenti, una concorrenza agguerrita da parte delle fintech e aspettative sempre più elevate da parte dei clienti digitali, abituati a esperienze personalizzate e immediate. Per rispondere a queste sfide, le istituzioni finanziarie stanno investendo massicciamente nell’AI, cercando di sfruttarne il potenziale per ottimizzare le operazioni, migliorare il servizio clienti e rafforzare la sicurezza. Tuttavia, nonostante i numerosi esperimenti e progetti pilota, molte iniziative di AI rimangono bloccate in fase di implementazione, senza riuscire a scalare e a produrre un impatto significativo sull’intera organizzazione”.
Integrare l’IA nei processi
Per Appetito, per sbloccare il pieno potenziale dell’AI, è fondamentale integrarla profondamente nei processi aziendali core. L’AI predittiva, in particolare, consente di prendere decisioni basate su dati concreti e analisi accurate, migliorando la capacità di risposta alle mutevoli condizioni del mercato. Questa tecnologia si fonda sull’analisi di dati storici per individuare pattern e prevedere eventi futuri, una capacità cruciale nel settore bancario, dove la gestione del rischio e la stabilità finanziaria sono di primaria importanza. “Grazie all’AI predittiva, le banche possono valutare il rischio di credito con maggiore precisione, prevenire frodi sofisticate, ottimizzare la gestione degli investimenti e prendere decisioni strategiche che arrivano da previsioni affidabili” prosegue il manager. “L’ AI generativa facilita i processi iterativi, mentre l’AI predittiva analizza i dati per fornire risposte più precise e contestualizzate. È un po’ come un pilota automatico: per la maggior parte del volo, il sistema automatizzato gestisce la traiettoria in modo efficiente, ma in situazioni particolari, come turbolenze improvvise o atterraggi complessi, è il pilota umano a prendere il controllo per decisioni più mirate. Allo stesso modo, l’AI predittiva consente alle banche di automatizzare molte operazioni, intervenendo però con analisi più approfondite quando è necessario un livello superiore di valutazione e personalizzazione.” specifica Appetito.
“L’impatto economico dell’AI predittiva nel settore bancario è vasto e si manifesta sia nell’incremento dei ricavi che nell’ottimizzazione dei costi. Sul fronte dei ricavi, l’AI consente di personalizzare i tassi di interesse e le commissioni sui prodotti finanziari in base al profilo del cliente e alle condizioni di mercato, massimizzando la redditività” sottolinea Appetito. “Attraverso l’analisi dei comportamenti dei clienti, l’AI suggerisce prodotti aggiuntivi pertinenti, aumentando il valore medio per cliente e rafforzando la relazione. La segmentazione dei consumatori permette di identificare cluster con esigenze simili, consentendo di creare strategie di marketing mirate e di successo. Inoltre, i modelli predittivi analizzano i movimenti macroeconomici e di settore per supportare le decisioni di investimento, fornendo una visione più chiara delle opportunità e dei rischi”.
Sul fronte dei costi, l’AI predittiva automatizza le operazioni ripetitive e ad alto volume, riducendo il lavoro manuale e migliorando l’efficienza dei reparti di back-office e customer support. Ancora Aubay: “Ciò si traduce in una riduzione dei costi operativi e in una maggiore capacità di servire i clienti in modo efficiente. In definitiva, l’AI predittiva sta ridefinendo il modo in cui le banche operano, consentendo loro di affrontare le sfide del futuro con maggiore agilità, precisione e personalizzazione”.
I casi d’uso
Le banche europee operano in un contesto normativo stringente, con l’Autorità Bancaria Europea (EBA) e la Banca Centrale Europea (BCE) che impongono regole rigorose su sicurezza e trasparenza. In questo scenario, molte istituzioni si affidano all’IA predittiva per garantire la conformità e migliorare la gestione del rischio, mentre l’IA generativa viene utilizzata per automatizzare la creazione di report normativi e migliorare la comunicazione con clienti e regolatori, favorendo una maggiore trasparenza operativa. Una banca leader in Italia, come afferma Appetito, ha introdotto modelli predittivi per identificare le frodi nei pagamenti digitali.
“Utilizzando una potente piattaforma di machine learning, l’organo ha ridotto le transazioni fraudolente del 30%, migliorando l’integrità delle transazioni e fornendo maggiore sicurezza ai clienti. Una banca europea con sede in Italia, con una sostanziale presenza nel nostro Paese, ha implementato l’IA predittiva per essere in grado di supervisionare meglio i rischi di credito. La banca utilizzava dati pregressi e li integrava con dati macroeconomici per creare modelli in grado di prevedere con maggiore precisione il rischio di insolvenza dei clienti e consentire una migliore gestione delle esposizioni creditizie”. Infine, un altro cliente ha utilizzato l’intelligenza artificiale predittiva per ottimizzare la personalizzazione dei prodotti finanziari: grazie a un’analisi approfondita delle abitudini e delle esigenze di spesa individuali, la banca ha aumentato del 20% il tasso di conversione delle offerte di nuovi prodotti, aumentando la redditività e migliorando le relazioni con i clienti”.
