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AI e Machine Learning nel Fintech

AI e Machine Learning nel Fintech

C'è una ragione precisa per cui, oggi, gran parte dell'innovazione nel mondo dei servizi finanziari e bancari arriva dalle startup Fintech: queste imprese sono riuscite a superare il tema della focalizzazione sui processi e hanno messo al centro della propria strategia la user experience – ovvero le esigenze dell'utente finale – ottimizzando tutte le operazioni in funzione della massima soddisfazione del cliente. Trovare un equilibrio tra perseguimento di quest'obiettivo e sostenibilità economica del modello di business è, d'altra parte, molto più semplice per un'organizzazione snella, flessibile e nata nell'era delle piattaforme digitali e del Cloud. Ma risulterebbe comunque impossibile se non si potesse fare affidamento sull'Intelligenza Artificiale e soprattutto sul Machine Learning.

Sono questi strumenti i veri abilitatori del successo delle soluzioni Fintech. Un'idea di business o un'intuizione per la creazione di un nuovo servizio diventano vincenti soltanto se la loro esecuzione è precisa, rapida e, per l'appunto, sostenibile. In questo senso la flessibilità di una piccola impresa si rivela peculiare, per non dire essenziale, quando si tratta di adattarsi in fretta, di compiere quei micro-aggiustamenti che gradualmente le consentono di massimizzare l'efficacia dell'esecuzione di una strategia in base ai riscontri che arrivano dal mercato e dall'auditing interno.

Senza cognizione di causa e coordinazione, però, muoversi agilmente serve a poco. Raccogliere i dati, elaborarli, interpretarli e sfruttarli per prendere decisioni: ecco la premessa per intraprendere le iniziative corrette. Ed è tramite l'Intelligenza Artificiale che si può raggiungere, anche senza disporre di divisioni strutturate, il grado sufficiente di consapevolezza in un settore tanto complesso come quello finanziario. Il Machine Learning, d'altro canto, è indispensabile per automatizzare i processi e i servizi man mano che vengono varati, migliorando costantemente le performance delle operations sia sul front-end, sia nel back-office.

 

Conoscere clienti e mercato per sviluppare (e calibrare) un'offerta ad hoc 

Le piattaforme di Intelligenza artificiale hanno il merito di riuscire a sostituire l'attività umana in due delle funzioni più delicate per il business: quella dell'acquisizione della conoscenza e quella dell'elaborazione di piani d'azione in funzione dello scenario che si ha di fronte. Quanti analisti, ricercatori, statistici e soprattutto quanto tempo occorrerebbero per validare un modello di business per il lancio di un nuovo servizio finanziario? Sono numeri che nel mondo Fintech, nella stragrande maggioranza dei casi, non vengono nemmeno presi in considerazione: una volta acquisite fonti di dati corrette e verificate, le informazioni vengono date in pasto all'AI, che in base alle richieste degli amministratori di sistema estrae gli elementi di valore dai file analizzati e genera insight specifici sul contesto in esame. L'Intelligenza artificiale sviluppa, inoltre, la capacità di rispondere a quesiti e di formulare ipotesi sull'efficacia di una strategia, fornendo al business un quadro completo sui rischi e sulle opportunità derivanti dalla scelta di intercettare una domanda specifica e predisporre un'offerta ad hoc.

 

Cogliere margini di miglioramento per una user experience efficace e sostenibile

Rispetto all'esecuzione, fondamentale è il contributo degli strumenti di Machine Learning. Grazie all'elaborazione dei dati scaturiti dalle interazioni tra clienti e azienda, tra collaboratori e processi, tra le stesse piattaforme informatiche, il Machine Learning – come del resto suggerisce la parola – permette al sistema di apprendere automaticamente pattern, ricorrenze, eccezioni. Vengono così identificate inefficienze e colli di bottiglia lato back-office e preferenze e abitudini degli utenti lato front-end, e suggerite agli amministratori opzioni per adattare le operazioni in modo da massimizzare i risultati su entrambi i fronti. Ovvero per ottenere la user experience migliore possibile con i minori costi possibile.

Ma il vero vantaggio nell'adozione di soluzioni di Machine Learning sta nel fatto che all'aumentare della complessità e della numerosità delle operazioni aumenta la precisione nel valutarle e calibrarle: più dati vengono acquisiti ed elaborati, più rapida e completa sarà l'analisi. Un circolo virtuoso che sta permettendo a chi opera nel settore Fintech di migliorare costantemente e in maniera esponenziale i propri risultati.

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