La nuova rivoluzione, quando l’AI incontra il Banking. Nel corso dei decenni l’industria bancaria si è costantemente evoluta introducendo cambiamenti significativi, dalle carte di pagamento negli anni ‘70 passando per online banking nei primi anni 2000, arrivando fino ai giorni d’oggi in cui la prossima rivoluzione del settore sarà il consolidamento dell’utilizzo dell’AI.
Guardando ai principali ambiti di implementazione di strumenti basati sull’Intelligenza Artificiale in questo settore, è facile presupporre che nei prossimi anni l’AI porterà vantaggi significativi su tre direttrici principali:
- Incrementare i ricavi attraverso la definizione di offerte mirate;
- Ridurre i costi limitando gli errori operativi ed efficientando i processi;
- Individuare nuovi ambiti applicativi basati sulle potenzialità dell’AI nella data analysis.
Quando l’AI incontra il banking: l’approccio strategico
Ogni anno nel banking vengono spesi miliardi di euro nell’implementazione di nuove tecnologie, ma sono ancora una percentuale esigua le banche che sono riuscite ad estendere l’utilizzo di software basati sull’AI a tutti i livelli della struttura e nei processi chiave. Il primo ostacolo alla reale diffusione dell’utilizzo di queste tecnologie è la mancanza di una strategia comune tra le varie divisioni, ma ad incidere in negativamente è anche la presenza di un modello operativo e/o tecnologico obsoleto.
Gli attuali ambienti IT delle banche sono concepiti come sistemi solidi, ma poco flessibili e ancor meno capaci di supportare le attuali esigenze di elaborazione dei dati e l’analisi in tempo reale richieste dalle applicazioni di intelligenza artificiale a ciclo continuo.
Quando l’AI incontra il banking: la gestione dei dati
Inoltre, la gestione dei dati di molte banche è suddivisa tra più repository (con strutture così dette a silos) e gli sforzi di analisi si concentrano strettamente su singole necessità e casi d’uso, senza che sia possibile avere una visione completa. La mancanza di una visione d’insieme rende dunque difficile analizzare i dati rilevanti e riuscire a generare raccomandazioni e smart offers al momento giusto. I dati sono potenzialmente la fonte principale per l’individuazione di nuove opportunità di business e devono essere governati e resi disponibili in modo sicuro consentendo l’analisi dei dati provenienti da più fonti su larga scala per milioni di clienti, in tempo reale.
Per utilizzare sofisticati modelli di analisi matematico-statistici e di AI, le organizzazioni necessitano di un solido set di strumenti per testare e monitorare l’efficienza di tali analisi in modo sempre più efficace e scalabile.
Quando l’AI incontra il banking: la trasformazione digitale
Per superare queste barriere, le banche devono investire nella trasformazione digitale, creando una cultura diffusa del cambiamento. Per definire e mettere in atto solidi processi decisionali basati sull’AI, le banche dovranno passare dal tentativo di sviluppare strumenti di Intelligenza Artificiale per specifici casi d’uso all’evoluzione dell’approccio a livello aziendale per tutti i domini di applicazione.
Per consentire uno sviluppo su larga scala di modelli decisionali AI-based, le banche devono partire dalla standardizzazione dei processi di AI, condividere su tutti i livelli i nuovi paradigmi di analisi e utilizzare strumenti in grado di supportare attività con questo livello di complessità.
Quando l’AI incontra il banking: la gestione del cambiamento
L’ultimo passaggio risiede nel riuscire a spiegare i risultati dell’AI agli utenti finali attraverso un piano di gestione del cambiamento che riesca a modificare la mentalità dei dipendenti e a sopperire alle carenze di determinate competenze. Solo le banche che riusciranno ad intraprendere questo percorso, concependo l’AI non solo come un trend, ma come punto cruciale all’interno di ogni decisione aziendale, potranno ottenere un reale vantaggio competitivo sul mercato.
