AI per il Settore Bancario | Sicurezza e Innovazione
L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il settore bancario, portando innovazioni straordinarie in Fraud Management, Cybersecurity e Contact Center. In Italia, sempre più banche adottano queste tecnologie all’avanguardia, creando strutture dedicate all’innovazione. L’AI diventa così un alleato indispensabile per proteggere i dati dei clienti e ottimizzare i servizi, rendendo le banche più sicure e all’avanguardia
FOCAL POINT
La trasformazione bancaria tramite l'ai
L’Intelligenza Artificiale (AI) è destinata a trasformare radicalmente il mondo bancario, posizionandosi come il settore più influenzato positivamente dopo quello medico e delle risorse umane. In Italia, secondo una ricerca della Banca d’Italia del 2021, oltre la metà delle istituzioni bancarie ha già adottato soluzioni basate sull’AI, con un trend in costante crescita proiettato fino al 2023. I settori principali che traggono maggiore beneficio sono il Fraud Management, la Cybersecurity, i Contact Center, il Credito e il Supporto alle Operations.
L’adozione dell’AI nel mondo bancario è un fenomeno globale. Negli Stati Uniti, ad esempio, entro i prossimi anni, otto banche su dieci utilizzeranno l’AI per ottimizzare i servizi e migliorare il business complessivo. Secondo International Banker, il mercato dell’AI applicato alle banche supererà i 64 miliardi di dollari entro il 2030. In Italia, l’AI è prevalentemente impiegata nel settore bancario del Nord (79%), seguito da Centro (14%) e Sud (7%).
L’investimento in AI è stato intrapreso dal 68% degli istituti di credito, con il 30% delle banche che ha istituito una struttura dedicata all’innovazione, come evidenziato dal rapporto ABI Lab “Scenari e Trend del mercato ICT per il settore bancario”. Grazie alla capacità di individuare modelli e prevedere risultati, l’Intelligenza Artificiale è indispensabile per la gestione dei rischi nel settore bancario. Le tecnologie consentono alle banche di valutare un vasto numero di dati e di conseguire rapidamente informazioni strategiche utili per proteggersi dalle perdite e incrementare il ROI dei clienti. Attraverso l’impiego di set di dati complessi e di grandi dimensioni, le banche possono sviluppare modelli di rischio più accurati di quelli basati sull’analisi statistica standard.
FUTURE
Applicazioni pratiche dell'AI nel settore bancario
Customer care: un servizio attivo 24/7, su diversi canali e in più lingue, rispondendo così ad oltre 1600 messaggi al giorno e trovando una soluzione alle richieste dei clienti in soli 3 minuti
Virtual Assistant: capaci di analizzare e raggruppare grandi quantità di dati estremamente complessi e migliorare l’esperienza del singolo cliente. Le soluzioni di AI conversazionale come i chatbot, essendo basati su modelli di Natural Language Processing (NLP) possono quindi apprendere i comportamenti tipici dei clienti, elaborare offerte personalizzate e fornire alle banche maggiori dati e informazioni sui propri utenti. Inoltre, tali tecnologie consentono l’invio ai clienti di promemoria automatici sui finanziamenti bancari, oltre a monitorarne il pagamento
Supporto consulenti bancari: attraverso l’uso della voce, è possibile controllare lo stato di una pratica, ad esempio. Inoltre, l’impiego di virtual assistant all’interno di totem o piattaforme, può amplificare il concetto di inclusione ed accessibilità, offrendo supporto alle persone sorde che possono comunicare solo ed esclusivamente con la lingua dei segni
L’AI permette di capire le aspettative dei clienti in ogni fase della customer experience. Inoltre, i modelli di machine learning sono in grado di stimare il Customer Lifetime Value (CLV), predire il Churn Rate, vale a dire il tasso di abbandono dei clienti, e la loro propensione ad accettare nuove offerte. Tali modelli possono anche migliorare l’accuratezza della segmentazione e la personalizzazione dell’offerta, sulla base di dati storici e in tempo reale
L’Intelligenza Artificiale contribuisce a valutare il rischio e l’affidabilità creditizia per prestiti e carte di credito durante l’intero ciclo di vita, inclusa la documentazione automatizzata e la convalida della conformità. Allo stesso tempo, l’Intelligenza Artificiale può analizzare le informazioni finanziarie di una persona e consigliare le varie offerte di mutuo provenienti da diverse di banche. Funzionalità avanzate come queste sono vantaggiose per tutti, mutuatari e istituti allo stesso modo, consentendo scelte più intelligenti con meno fatica e rischio.
L’attenzione nei confronti del cambiamento climatico ha poi accentuato la necessità delle banche di misurare l’entità dei rischi in portafoglio riferiti alle catastrofi naturali. In questo senso, sono state sviluppate piattaforme specifiche dove l’Intelligenza Artificiale consentirebbe agli istituti di credito di essere più consapevoli dei rischi climatici a cui sono esposti i propri portafogli, ottenere delle stime ed effettuare uno studio sulla stabilità economico-finanziaria delle aziende.
Infine, sul fronte delle frodi, le banche possono utilizzare i modelli AI in modo rapido e preciso per identificare modelli sospetti in set di dati di grandi dimensioni. Ciò consentirebbe agli istituti di credito di analizzare transazioni sospette e trasferimenti che potrebbero indicare l’utilizzo di un account per nascondere e legittimare fondi provenienti da attività criminali. I modelli di machine learning possono prevedere una potenziale frode nelle transazioni future analizzando dati tradizionali e non, rilevando anomalie per individuare attività insolite dell’account. Ciò consente alle banche di scoprire problemi che potrebbero essere trascurati dai propri motori di analisi delle frodi.
Infine, l’IA è fondamentale per combattere le frodi. I modelli di machine learning identificano rapidamente e con precisione modelli sospetti in grandi set di dati, analizzando transazioni sospette e trasferimenti che potrebbero indicare attività criminali. Questi modelli prevedono le frodi future rilevando anomalie nei dati tradizionali e non, aiutando le banche a scoprire problemi che potrebbero sfuggire ai motori di analisi tradizionali.
NET POV
Ai e Machine Learning: prevenzione frodi nel settore bancario
La prevenzione di frodi e cybercrime è cruciale nel settore bancario. Netgroup consiglia l’adozione di strategie basate su intelligenza artificiale (IA) e machine learning per migliorare la sicurezza delle banche e proteggere i dati dei clienti. Soluzioni IA identificano comportamenti sospetti, come transazioni anomale, e monitorano il traffico di rete per rilevare minacce come phishing e attacchi DDoS. La crittografia e il rispetto delle normative sulla privacy sono essenziali. La formazione del personale bancario sull’uso efficace dell’IA è fondamentale per affrontare le minacce future. L’integrazione di queste tecnologie in un sistema di sicurezza completo è indispensabile per garantire la protezione ottimale
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