AI e banche: una grande rivoluzione che non deve spaventarvi

Chatbot sempre disponibili 24/7

Per qualche strano motivo, la maggior parte delle volte si ha bisogno di contattare la propria banca per risolvere un problema durante gli orari in cui non lavorano, ad esempio nei giorni festivi e durante il fine settimana. I nostri soldi non dormono, quindi perché dovrebbero farlo le banche?

Fortunatamente una delle applicazioni più interessanti dell'intelligenza artificiale nel sistema bancario riguarda l'implementazione di assistenti virtuali, detti chatbot, per coinvolgere i clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Non è esattamente il caso dell’Italia ma in altri Paesi ben più all'avanguardia i clienti si affidano ai chatbot, perfino per conversazioni private riguardanti transazioni bancarie, servizi offerti dalla banca e altre attività che non richiedono necessariamente l'intervento umano.

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Ad esempio, Bank of America ha introdotto Erica, un'assistente AI che aiuta i propri clienti con le loro transazioni, una manovra che ha visto l’incremento del ROI della banca stessa. Molte banche hanno rapidamente seguito l'esempio, anche se i risultati sono discordanti.

Oltre all’assistenza clienti sulle singole transazioni e i servizi, le banche hanno anche ottenuto buoni risultati utilizzando i chatbot per informare i clienti delle loro offerte aggiuntive. Molti potrebbero non essere a conoscenza di tutto il catalogo di servizi che la banca offre e, tramite un sistema di targetizzazione mirata, alcuni istituti di credito sfruttano i propri assistenti virtuali per coinvolgere i clienti in momenti appropriati.

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Questo è possibile tramite un sistema che sta alla base del marketing che prende il nome di segmentazione. Se creare un enorme catalogo generale di clienti era insensato in passato, figuriamoci al giorno d’oggi! Utilizzando determinati tag e un’analisi comportamentale del cliente che avviene tramite AI, le banche sono in grado di offrire il giusto suggerimento al giusto cliente, rispondendo alle loro esigenze in termini finanziari.

Raggiungere la conformità alle normative

Il settore bancario è uno dei settori più altamente regolati dell'economia a livello mondiale. I governi usano la loro autorità di regolamentazione per assicurarsi che le banche rispettino una miriade di normative che impongono loro di conoscere i propri clienti, prevenire il riciclaggio di denaro sporco, tutelare la privacy dei clienti, monitorare i bonifici bancari e conformarsi a una serie di normative aggiuntive.

Per questo le banche sono alla ricerca di assistenti intelligenti sempre attivi per monitorare le transazioni, tenere d'occhio i comportamenti dei clienti e controllare e registrare le informazioni per i vari sistemi di conformità e regolamentazione.

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La prevenzione delle frodi tramite lo studio dei dati sta già avendo un impatto significativo sui processi di sottoscrizione delle carte di credito. Grazie agli strumenti che monitorano automaticamente i comportamenti e le abitudini dei clienti, i sistemi basati su intelligenza artificiale aiutano ogni giorno le banche a mantenere la conformità alle normative, riducendo al minimo il rischio.

Migliori decisioni sul prestito

Le banche utilizzano sistemi basati sull'intelligenza artificiale anche per poter prendere decisioni più informate, più sicure e più redditizie. Attualmente molte banche non utilizzano ancora i punteggi di credito, non studiano la storia creditizia e non analizzano le referenze dei clienti per determinare se un individuo o una società sono meritevoli o meno.

Questi sistemi sono tutt'altro che perfetti e spesso risultano pieni di errori, classificando i creditori in modo errato. Per questo, oltre ad utilizzare i dati già disponibili, i sistemi decisionali basati su AI possono avere una marcia in più rispetto ai tradizionali sistemi, soprattutto grazie al loro costante esame dei comportamenti dei clienti in modo da poterne valutare la loro storia creditizia.

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Vi è però una sfida interna da risolvere: l'utilizzo di sistemi basati su intelligenza artificiale per le decisioni di prestito potrebbe portare a diversi problemi discriminatori. Sarà dunque necessario “addestrare” nel migliore dei modi i sistemi AI che si intendono utilizzare per eliminare ogni tipo di influenza verso il pregiudizio. Sarebbe, dunque, doveroso lasciar perdere algoritmi basati su condizioni di logica e sfruttare il più possibile il machine learning.

Tra le altre cose, c’è anche da considerare che è già un problema spiegare ad un cliente i motivi del rifiuto di un prestito da parte di un impiegato di banca, figuriamoci quando sarà una rete neurale a farlo.

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Riduzione dei costi, tempi e rischi

Il settore bancario è in gran parte operativo nel mondo digitale, ma è ancora pieno di processi basati sul controllo dell’uomo che a volte sono pesanti, sia in termini di lavoro che in termini di costi operativi e problemi di rischio da affrontare a causa di un potenziale errore umano.

L'intelligenza artificiale nel settore bancario viene dunque applicata anche per eliminare gran parte del lavoro e degli errori, in combinazione con strumenti di automazione dei processi, utilizzati sempre più nelle operazioni di back-office per gestire un'ampia gamma di flussi di lavoro. Sostituendo il processo umano con le automazioni, le banche possono ottenere un maggiore controllo laddove prima non era possibile. Secondo i dati, le banche che hanno attuato questo processo hanno visto un risparmio 20-25% nelle loro operazioni.

Conoscete altri strumenti di intelligenza artificiale utilizzati dalle banche? Fateci sapere qui sotto nei commenti quali potremmo aggiungere alla nostra lista.