L'adozione di soluzioni di intelligenza artificiale ( AI) nel settore bancario è diventata più diffusa negli ultimi anni. Gli istituti bancari utilizzano l'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza, migliorare l'esperienza dei clienti e rimanere competitivi in un settore in rapida evoluzione.
L'uso di soluzioni di intelligenza artificiale nel settore bancario è diventato più diffuso negli ultimi anni. Le banche e gli istituti finanziari hanno incorporato la tecnologia AI per migliorare l'efficienza, migliorare l'esperienza dei clienti e rimanere competitivi in un settore in rapida evoluzione. Quali sono le ragioni di questa tendenza, i vantaggi dell'adozione dell'IA e alcuni esempi di soluzioni AI nel settore bancario?
AI nel settore bancario: motivi per l'adozione
Uno dei motivi per l'adozione dell'IA nel settore bancario è l'enorme quantità di dati generati nel settore. Le banche gestiscono quotidianamente enormi quantità di dati, dai dati sulle transazioni dei clienti alle tendenze del mercato e ai requisiti normativi. L'intelligenza artificiale può aiutare le banche ad analizzare ed elaborare questi dati in modo più efficiente, consentendo loro di prendere decisioni migliori e potenziare i propri servizi. Utilizzando soluzioni di intelligenza artificiale, le banche possono anche abbattere i costi operativi, poiché molti processi manuali possono essere automatizzati, liberando il tempo del personale per attività più complesse.
Un altro motivo per adottare l'IA nel settore bancario è la crescente domanda di servizi personalizzati da parte dei clienti. Le soluzioni AI possono aiutare le banche ad analizzare i dati dei clienti e offrire servizi e consigli personalizzati in base alle loro esigenze e preferenze. Ciò può migliorare l'esperienza complessiva del cliente e aumentare la fedeltà del cliente. L'adozione di soluzioni AI nel settore bancario può portare vantaggi sia alle banche che ai clienti. Ecco alcuni dei principali vantaggi:
- Migliore efficienza: le soluzioni AI possono automatizzare molti processi manuali, come l'inserimento e l'analisi dei dati, consentendo alle banche di elaborare grandi quantità di dati in modo più rapido e accurato.
- Esperienza del cliente migliorata: le soluzioni AI possono analizzare i dati dei clienti e fornire servizi e consigli personalizzati, migliorando l'esperienza complessiva del cliente.
- Migliore gestione del rischio: le soluzioni AI possono aiutare le banche a identificare e analizzare i rischi in tempo reale, consentendo loro di rispondere in modo rapido ed efficace.
- Maggiore sicurezza: le soluzioni AI possono aiutare le banche a rilevare e prevenire frodi e altre minacce alla sicurezza, migliorando la sicurezza dei dati e delle transazioni dei clienti.
Esempi pratici di soluzioni AI nel settore bancario
Chatbot : i chatbot sono una popolare soluzione AI utilizzata nel settore bancario. Possono fornire ai clienti un supporto immediato e rispondere in modo rapido ed efficiente alle loro domande. I chatbot possono anche aiutare i clienti con attività bancarie di base, come il trasferimento di denaro o il controllo dei saldi dei conti.
Rilevamento delle frodi : le soluzioni AI possono aiutare le banche a rilevare e prevenire le frodi in tempo reale. Ad esempio, le banche possono utilizzare algoritmi AI per analizzare i dati delle transazioni e identificare attività sospette, come transazioni insolite o modelli di spesa.
Analisi predittiva : l'analisi predittiva è un'altra soluzione AI utilizzata nel settore bancario. Può aiutare le banche ad analizzare i dati dei clienti e prevedere il loro comportamento, consentendo loro di offrire servizi e consigli personalizzati.
Sottoscrizione di prestiti : le soluzioni AI possono aiutare le banche ad automatizzare il processo di sottoscrizione di prestiti, consentendo loro di elaborare le richieste di prestito in modo più rapido e accurato. Ciò può ridurre i tempi e i costi di elaborazione delle richieste di prestito e migliorare l'esperienza complessiva del cliente.
Questi sono solo alcuni degli esempi che mostrano il potenziale dell'IA. La maggior parte degli istituti bancari ha implementato la tecnologia in settori aziendali come la gestione del rischio (56%) e la generazione di entrate attraverso nuovi prodotti e processi (52%).
Secondo un rapporto McKinsey 2020, "il potenziale per la creazione di valore è uno dei più grandi in tutti i settori, poiché l'IA può potenzialmente sbloccare $ 1 trilione di valore incrementale per le banche, ogni anno".
L'intelligenza artificiale può aiutare durante la crisi bancaria
La crisi bancaria in corso ha creato scompiglio nel settore finanziario. Negli Stati Uniti, diverse banche sono state prese di mira. L'elenco include Silvergate, Silicon Valley Bank, Signature Bank e First Republic Bank. In effetti, più di 2.315 banche sono attualmente sedute su attività che valgono meno delle loro passività. Pertanto, richiedendo l'intervento del governo o del mercato privato. Ma la crisi non si è limitata agli Stati Uniti.
Ci sono state molte crisi bancarie nel corso della storia. Alcuni degli esempi più noti sono la Grande Depressione degli anni '30, la crisi dei risparmi e dei prestiti negli Stati Uniti negli anni '80 e '90 e la crisi finanziaria globale del 2008 . Le crisi bancarie possono verificarsi a causa di vari fattori, tra cui un'eccessiva assunzione di rischi da parte degli istituti finanziari, una regolamentazione inadeguata, recessioni economiche e shock esterni come disastri naturali o eventi geopolitici.
L'intelligenza artificiale ha il potenziale per svolgere un ruolo nell'evitare la prossima crisi finanziaria o bancaria rilevando i rischi in anticipo, migliorando il processo decisionale e migliorando la conformità normativa.
Alcuni usi dell'IA
L'intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati da varie fonti, inclusi rendiconti finanziari, tendenze di mercato e notizie. Identificando modelli e anomalie, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono rilevare potenziali rischi e avvisare gli istituti finanziari affinché intraprendano le azioni appropriate. Inoltre, può individuare transazioni fraudolente analizzando i dati storici e rilevando modelli incoerenti con il comportamento normale. Questo può aiutare gli istituti finanziari a rilevare e prevenire azioni fraudolente che potrebbero portare a perdite finanziarie.
L'intelligenza artificiale può anche aiutare ad analizzare il rischio di credito considerando molti fattori, inclusi dati storici, tendenze di mercato e fattori esterni, come i rischi geopolitici. Ciò può aiutare le banche e altri istituti finanziari a prendere decisioni di prestito più informate, riducendo il rischio di insolvenze sui prestiti. Inoltre, può monitorare la conformità alle normative analizzando grandi quantità di dati provenienti da varie fonti, inclusi rendiconti finanziari, record dei clienti e dati transazionali. Questo può aiutare gli istituti finanziari a identificare i problemi di conformità e ad agire prima che diventino problemi più seri.
Infine, l'intelligenza artificiale può analizzare le tendenze del mercato e identificare potenziali rischi o opportunità. Fornendo approfondimenti di mercato in tempo reale, l'IA può aiutare gli istituti finanziari a prendere decisioni di investimento più informate e a contenere il rischio di volatilità del mercato. Analizzando enormi volumi di dati in tempo reale e fornendo preziose informazioni ai responsabili delle decisioni, l'intelligenza artificiale può aiutare a sviluppare sistemi di allerta precoce in grado di individuare possibili problemi nei mercati finanziari.
Cosa ne pensano gli esperti?
Gli esperti devono ancora essere convinti nonostante i casi d'uso in mostra e il potenziale per prevenire tali casi. Ad esempio, Cathie Wood , la fondatrice di ARK Invest, ha parlato in un podcast discutendo l'argomento.
Qui, Wood ha affermato:
“È improbabile che l'IA risolva la crisi bancaria, ma la crisi – che non è finita – è un altro segno che la Fed è andata troppo oltre. Molti investitori chiedono perché siamo ottimisti. A nostro avviso, i mercati azionari e del reddito fisso stanno scontando tassi di interesse più bassi, un + per l'innovazione!
Altri rinomati leader tecnologici, come Elon Musk, concordano con la narrativa di Wood sull'IA. Un altro sviluppatore di software nel dominio dell'IA ha affermato: “L'intelligenza artificiale potrebbe non risolvere la crisi bancaria, ma è uno strumento inestimabile. Gli aggressivi aumenti dei tassi della Fed hanno delle conseguenze, ma prevale l'ottimismo poiché i mercati prevedono aggiustamenti dei tassi. Tassi di interesse più bassi potrebbero favorire l'innovazione, rafforzando l'economia".
D'altra parte, gli asset crittografici come Bitcoin offrono anche un percorso per affrontare la crisi bancaria.
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