Dai chatbot all’analisi del rischio: come cambia la banca con l’AI

L’universo delle banche, dopo quello medico e delle HR, sarà quello più influenzato positivamente dall’Intelligenza Artificiale. L’Italia non resta di certo a guardare: una rilevazione della Banca d’Italia del 2021 evidenziava come più di un gruppo bancario su due utilizzasse soluzioni basate sull’AI, con un trend in aumento per il 2023. Gli ambiti di maggior rilievo risultano essere Fraud Management, Cybersecurity, Contact Center, Credito e Supporto alle Operations.

Le banche possono impiegare l’Intelligenza Artificiale in diversi ambiti. Innanzitutto, l’AI potenzia il customer care in quanto garantisce 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. In secondo luogo, i virtual assistant di ultima generazione sono 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. Inoltre, possono offrire supporto ai consulenti bancari nel momento in cui necessitano di informazioni: 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’Intelligenza Artificiale può anche essere utile ad acquisire nuovi clienti, in quanto permette di capire le loro aspettative 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.

Per quanto riguarda la prevenzione del cybercrime, l’IA può essere utilizzata per monitorare costantemente il traffico di rete e identificare potenziali minacce, come tentativi di phishing o attacchi DDoS. Inoltre, la tecnologia può essere utilizzata per valutare la sicurezza delle password e suggerire miglioramenti, oltre a monitorare l’accesso non autorizzato a sistemi sensibili.

Riguardo alla privacy e alla sicurezza dei dati, è essenziale che tutte le soluzioni basate su IA siano progettate e implementate con un forte impegno verso la protezione dei dati. Questo implica l’adozione di misure di sicurezza avanzate, come la crittografia, e il rispetto di tutte le leggi e le normative relative alla privacy dei dati.

Inoltre, con l’adozione crescente dell’IA, è fondamentale che il personale bancario sia adeguatamente formato per utilizzare queste tecnologie in modo efficace e sicuro. Questo potrebbe includere la formazione su come interpretare i risultati forniti dagli algoritmi di IA e su come reagire in caso di potenziali minacce o anomalie.

Infine, è importante considerare come l’IA potrebbe evolvere in futuro e come questo potrebbe influenzare il settore bancario. Ad esempio, con l’avanzare della tecnologia, potrebbero emergere nuove minacce che richiederanno nuove strategie di prevenzione e risposta.

In conclusione, l’Intelligenza Artificiale offre un insieme potente di strumenti per la prevenzione di frodi e cybercrime nel settore bancario. Tuttavia, per massimizzare la sicurezza, è fondamentale che queste tecnologie siano integrate in un quadro di sicurezza più ampio, che comprenda formazione, politiche e collaborazione a livello di settore.