HomeTecnofinanza

Intelligenza artificiale, tutte le applicazioni nei servizi finanziari

Intelligenza artificiale, tutte le applicazioni nei servizi finanziari

Fonte: Wall Street Italia.it L’intelligenza artificiale (AI) si sta diffondendo a macchia d’olio in tutti i settori. Anche nei servizi

Effetto Pnrr sull’ occupazione: fino a 1,7 milioni di posti in più
Pagamenti in Europa, l’innovazione continua
Porti italiani: traffico 2022 in crescita con 61 milioni di passeggeri e +1,9% di merci movimentate

Fonte: Wall Street Italia.it

L’intelligenza artificiale (AI) si sta diffondendo a macchia d’olio in tutti i settori. Anche nei servizi finanziari. Lo rileva il rapporto “The AI Dossier – Expanded”, stilato dal Deloitte AI Institute.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nelle imprese

Deloitte rileva che l’AI è sovente impiegata per migliorare l’esperienza dei clienti (CX), sia interni, sia esterni alle società finanziarie. Ad esempio, l’intelligenza artificiale è impiegata per rendere i chatbot più intelligenti e sofisticati, migliorando la qualità delle interazioni automatiche con i clienti e integrando diversi canali di comunicazione tra loro.

L’AI predittiva invece è impiegata per coinvolgere i clienti a un livello più profondo e vicino alle loro esigenze, con campagne di marketing e promozioni personalizzate.

L’intelligenza artificiale inoltre è utilizzata per automatizzare e migliorare processi critici e ripetitivi come l’individuazione di frodi, i pagamenti, la riconciliazione dei flussi di cassa. Senza dimenticare la possibilità di beneficiare di migliori insight e analytics offerti dall’intelligenza artificiale.

Nel frattempo, l’AI, favorita dall’esplosione dei dati digitali, sta favorendo la convergenza tra diversi settori, a un ritmo sempre maggiore.

Le applicazioni dell’AI nei servizi finanziari

L’AI è utile nei servizi finanziari per scovare in tempo reale frodi e attività sospette che un controllore umano potrebbe non notare. Inoltre, può ridurre i falsi positivi (attività che sembrano fraudolente ma non lo sono), riducendo i relativi costi di compliance. Inoltre, i modelli di machine learning sono in grado di studiare i modelli storici delle transazioni, prevenire e prevedere le frodi nelle transazioni finanziarie.

Le soluzioni di AI conversazionale, come i chatbot e gli assistenti virtuali, possono andare oltre le semplici risposte alle domande dei clienti. Per esempio, i robo-advisor possono avvalersi dell’analisi dei dati e di modelli di regressione per analizzare la situazione di un cliente, i suoi obiettivi e interessi, fornendo loro consigli personalizzati tramite telefono o chatbot, senza bisogno di un consulente in carne e ossa. L’AI conversazionale è anche in grado di inviare promemoria e solleciti automatici di pagamento ai debitori degli istituti finanziari, oltre che offerte personalizzate sulla base delle abitudini e dei consumi dei clienti bancari. L’AI permette anche di stimare il merito creditizio, di analizzare le informazioni sui debitori e di raccomandare i mutui a loro più adatti, portando a scelte migliori con minore sforzo.

Inoltre, le tecnologie di AI consentono di acquisire clienti e di garantire loro un’esperienza di acquisto personalizzata, offrendo il prodotto giusto, al momento giusto, al cliente giusto.

L’intelligenza artificiale può altresì automatizzare compiti complessi come la riconciliazione dei conti e la ricerca di informazioni dalle fatture, riducendo i margini di errore umano.

Un’altra applicazione dell’AI sono i pagamenti biometrici, ossia pagamenti autorizzati sulla base di sistemi di autenticazione dell’identità biometrici, come impronte digitali, riconoscimento oculare, facciale o vocale. In Cina è in via di sperimentazione un sistema smile-to-pay, per cui i clienti autorizzano i pagamenti dopo aver sorriso a una telecamera. L’adozione di simili sistemi in altri paesi è solo questione di tempo. I sistemi biometrici basati sull’intelligenza artificiale hanno un ruolo cruciale anche nell’autenticazione a 2 o 3 fattori.

Le applicazioni dell’intelligenza artificiale nel settore assicurativo

Per quanto concerne il settore assicurativo, l’intelligenza artificiale può automatizzare il processo di sottoscrizione delle polizze, semplificare le applicazioni assicurative e la raccolta di informazioni sui clienti, rendere più semplice la stima del rischio. L’AI può inoltre favorire l’espansione ad altri segmenti assicurativi delle usage-based insurance (Ubi), ossia le polizze assicurative con premi che si adattano alle abitudini del cliente, come avviene già per l’Rc auto. Ciò permetterebbe ai sottoscrittori di polizze di pagare solo i servizi di cui hanno bisogno, pagandole al giusto prezzo. Tuttavia, nel caso delle Ubi, Deloitte ammonisce che occorre anche rimuovere i vincoli normativi che ne limitano lo sviluppo.

Commenti