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Intelligenza Artificiale in banca: cinque scenari di successo

Intelligenza Artificiale in banca: cinque scenari di successo

Possiamo impegnarci a fondo, ma difficilmente troveremmo un un'attività più adatta all’impiego dell’Intelligenza Artificiale della banca. Per mille motivi, ma soprattutto per la centralità dei dati nella maggior parte delle attività: che si parli di concessione di credito, di trading ad alta frequenza, della revisione di procedure interne o di una consulenza finanziaria a un cliente privato, la generazione, aggregazione e l’uso accorto dei dati occupa sempre un posto rilevante.

Non stupisce, dunque, che il settore bancario sia in fermento da qualche anno: nell’ottica della digitalizzazione e della revisione di molte procedure sulla base di modelli di efficienza, non sono pochi gli istituti che hanno deciso di affidare un ruolo centrale all’Intelligenza Artificiale. E fanno bene: l’AI può fungere da consulente finanziario esperto (i cosiddetti Robo-Advisor), farsi carico e automatizzare larga parte dei lavori a basso valore aggiunto, può aiutare l’ufficio legale nella revisione di documenti importanti, può essere un trader infallibile e avere un peso centrale nelle concessioni (o meno) di credito a privati e aziende. Nell’articolato insieme delle attività bancarie, è difficile ipotizzare un ambito in cui l’AI non possa intervenire per velocizzare, semplificare e snellire procedure e non è un caso che proprio in quest’ambito ci sia un po’ di tensione relativa al ruolo che gli impiegati in carne e ossa avranno nel prossimo futuro. Ma in realtà non c’è da preoccuparsi: nell’ottica della crescita continua, le banche si limiteranno ad indirizzare il proprio personale verso attività ad alto valore aggiunto, laddove l’AI sarà un consulente importante ma non potrà avere ruolo decisionale.

 

Problemi col conto corrente? Chiedi a Erica, l'intelligenza artificiale in banca

Primo in assoluto tra gli impieghi dell’Intelligenza Artificiale in ambito bancario è l’assistenza virtuale. Parlando di riduzione di costi, affidare buona parte delle attività di customer care a un bot sorretto dal Machine Learning si rivela estremamente efficiente. Anche perché vige la regola secondo cui le richieste di routine (estratto contro, bonifico, prelievo…) sono sia le più comuni, sia quelle più facilmente demandabili a un software. Non è un caso che Bank of America abbia introdotto il suo bot Erica nel 2016 con l’intento di semplificare la gestione della finanza personale alle sue decine di milioni di clienti.

 

Un consulente finanziario preparatissimo

Un particolare tipo di assistente virtuale è il Robo-Advisor che, rispetto alla semplice automazione delle operazioni di routine, appartiene al mondo della consulenza finanziaria. Tramite il Robo-Advisor è possibile ricevere consigli personalizzati di gestione patrimoniale in funzione dei propri obiettivi ed, eventualmente, acquistare o vendere prodotti finanziari. Lo stesso Robo-Advisor può poi seguire l’andamento degli investimenti offrendo al cliente report periodici e proponendo eventuali misure correttive.

 

Intelligenza artificiale in banca per la Concessione del credito

Il processo di valutazione del merito di credito è un pilastro dell’attività delle banche commerciali ed è stato affinato nel corso degli anni con nuove metodologie e l’accesso a dataset sempre più vasti. Nell’ambito di questa attività, cui spesso ci si riferisce con l’espressione Credit Scoring, l’AI può fare la differenza e non è un caso che molti istituti siano già attivi sul fronte. Anche qui, all’AI viene affidato un ruolo di estensione delle procedure in essere: oltre a tutti i parametri consolidati, che continuano ad essere la base del credit scoring, l’AI potrebbe completare la valutazione andando a esaminare dati estremamente eterogenei come, per esempio, il comportamento sui social network.

 

Prevenzione delle frodi e machine learning

Nel settore bancario, la prevenzione delle frodi è fondamentale. E anche qui l’implementazione del Machine Learning all’interno di algoritmi consolidati è un chiaro fattore di successo. Qui si torna alla capacità predittiva dell’Intelligenza Artificiale: un movimento sospetto non è solo quello anomalo a livello di cifre e magari di posizione geografica, ma anche quello che si discosta da un modello comportamentale del cliente che l’AI ha chiaramente identificato. In questo modo, di fronte ad evidenti anomalie, l’AI può impostare blocchi o limitazioni senza aspettare che la frode si manifesti in tutto il suo potenziale.

 

intelligenza artificiale in banca per il trading

Il trading sui mercati finanziari si basa su un insieme di fattori: analisi tecnica, fondamentali micro e macroeconomici, notizie, sentiment del mercato. Quando si parla di negoziazione ad alta frequenza, laddove le posizioni vengono mantenute anche per frazioni di secondo, la gestione da parte di evoluti algoritmi è il fondamentale. L’introduzione del machine learning è responsabile di un forte affinamento delle tecniche e può essere impiegato per l’elaborazione strategica sulla base di svariati indicatori (analisi tecnica, news, dati macro…), per identificare opportunità di arbitraggio e per valutare le performance, apprendere le criticità e applicare un modello migliorato alla successiva opportunità di trading.

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