Costruire la banca dell'intelligenza artificiale: Migliori pratiche per servizi finanziari pronti per il futuro

Costruire una banca AI significa integrare tecnologie avanzate per migliorare la soddisfazione dei clienti, potenziare i servizi, aumentare la sicurezza e rimanere competitivi. Questo articolo esplora le best practice per l'implementazione dell'IA, lo sfruttamento dei dati dei clienti, il miglioramento della gestione del rischio e altro ancora.

Punti di forza

• Il successo dell'implementazione dell'IA nel settore bancario dipende da una solida infrastruttura di dati, da misure di sicurezza avanzate e dall'impegno a migliorare continuamente.
• L'intelligenza artificiale migliora le esperienze bancarie personalizzate sfruttando i dati dei clienti e le analisi predittive, mantenendo al contempo elevati standard di privacy e sicurezza dei dati.
• La collaborazione tra banche e società fintech è essenziale per far progredire le tecnologie AI, affrontare le sfide e garantire un'implementazione efficace nel settore bancario.

Come utilizzare InvestGlass per costruire la vostra AI nel settore bancario?

InvestGlass può svolgere un ruolo fondamentale nella costruzione di una banca AI-first, sfruttando modelli di apprendimento automatico, modelli linguistici di grandi dimensioni e analisi avanzate per guidare la trasformazione digitale e rimodellare il modo in cui le banche operano. Analizzando grandi quantità di dati comportamentali e non strutturati con strumenti di data science, le banche possono migliorare il coinvolgimento dei clienti, ottimizzare le unità aziendali e ottenere una crescita dei ricavi riducendo le spese operative. Questo approccio guidato dall'AI consente alle organizzazioni di gestire le attività di routine con una velocità senza precedenti, di soddisfare i requisiti normativi e di rilevare le anomalie per salvaguardare il profilo di rischio della banca. Ispirandosi alle innovazioni di leader come Goldman Sachs, le banche possono snellire le operazioni, migliorare l'efficienza e affrontare le sfide di altre banche. L'investimento necessario in strumenti di IA come InvestGlass trasforma la capacità della banca di adattarsi alle mutevoli tendenze bancarie, consentendo in ultima analisi la trasformazione dell'IA dei sistemi finanziari tradizionali in modelli agili e incentrati sul cliente, in grado di bilanciare l'innovazione con la conformità normativa.

Quali sono i vantaggi delle funzionalità di InvestGlass per una banca AI-First?

Agente intelligente

• Migliora il coinvolgimento dei clienti fornendo raccomandazioni personalizzate basate su dati comportamentali e preferenze in tempo reale.
• Utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni e modelli di apprendimento automatico per analizzare le interazioni con i clienti, consentendo risposte più rapide e precise.
• Riduce le spese operative automatizzando le attività di consulenza di routine con una velocità e una precisione senza precedenti.
• Migliora le opportunità di cross-sell e upsell, contribuendo alla crescita del fatturato.

Motore basato su regole per MIFID e LSFIN Fidleg

• Semplifica la conformità ai requisiti normativi, riducendo rischi e sanzioni.
• Automatizza i controlli sull'adeguatezza degli investimenti, assicurando che le raccomandazioni siano in linea con il profilo di rischio della banca e con le esigenze dei clienti.
• Offre regole personalizzabili per adattarsi all'evoluzione del panorama normativo, aiutando le banche a rimanere al passo con i cambiamenti delle politiche bancarie.
• Riduce il lavoro manuale e garantisce la coerenza del processo decisionale tra le unità aziendali.

Automazione del processo di approvazione

• Semplifica i flussi di lavoro tra i vari reparti, riducendo i ritardi nelle approvazioni di prodotti, transazioni o richieste dei clienti.
• Aumenta l'efficienza operativa automatizzando i processi di approvazione a più livelli, riducendo le spese operative.
• Garantisce la conformità integrando regole predefinite per soddisfare i requisiti normativi.
• Consente ai team di concentrarsi sulle attività strategiche automatizzando le fasi di approvazione ripetitive.

Automazione KYC

• Accelera l'onboarding dei clienti digitalizzando e automatizzando il processo di conoscenza del cliente.
• Analizza grandi quantità di dati non strutturati per verificare l'identità e valutare l'idoneità del cliente.
• Migliora l'accuratezza dei controlli di conformità, riducendo il rischio di multe per mancata conformità alle normative AML o KYC.
• Migliora l'esperienza dei clienti con un onboarding più rapido, migliorando la fiducia e favorendo il coinvolgimento dei clienti.

InvestGlass consente alle banche di operare in modo più efficiente integrando questi strumenti nei loro sistemi, permettendo alle organizzazioni di soddisfare i requisiti normativi, migliorare la soddisfazione dei clienti e guidare la trasformazione digitale con investimenti minimi.

Gettare le basi per l'IA nel settore bancario

Un'implementazione di successo dell'IA nel settore bancario richiede una solida infrastruttura di dati e misure di sicurezza rigorose. Investire in sistemi basati sul cloud offre agli istituti finanziari una maggiore velocità di implementazione, flessibilità e conformità alle normative. La tecnologia cloud favorisce l'integrazione dell'IA consentendo un'analisi rapida ed efficiente di vasti set di dati. La sicurezza dei dati è un altro aspetto fondamentale per le banche del settore bancario. Le tecnologie di IA gestiscono informazioni sensibili sui clienti, rendendo necessari investimenti in misure di sicurezza avanzate. La mancanza di una solida sicurezza dei dati aumenta il rischio di violazioni e fughe di dati, che potrebbero danneggiare la reputazione della banca e la fiducia dei clienti. Una solida base per le soluzioni di IA nel settore bancario implica un impegno al miglioramento e all'adattamento continui. Le banche devono aggiornare e perfezionare regolarmente i loro sistemi di IA per stare al passo con l'evoluzione della tecnologia finanziaria. Questo approccio proattivo garantisce che la banca AI rimanga efficiente, sicura e conforme ai mutevoli standard normativi.

Sfruttare i dati dei clienti per un'attività bancaria personalizzata

L'integrazione dell'intelligenza artificiale aiuta le banche a smantellare i silos di dati, aprendo la strada a esperienze bancarie personalizzate. L'attività bancaria personalizzata si basa sulla comprensione delle esigenze e dei comportamenti dei singoli clienti attraverso un'analisi approfondita dei dati. Sfruttando i dati dei clienti, le banche possono creare prodotti e servizi su misura. marketing strategie per i vari segmenti di clientela. L'analisi predittiva è essenziale in questo processo. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono prevedere le esigenze future dei clienti in base al loro comportamento storico, consentendo agli agenti virtuali di fornire consigli tempestivi e pertinenti. Ad esempio, un sistema di intelligenza artificiale può consigliare prodotti finanziari legati ai viaggi a chi viaggia spesso, aumentando il coinvolgimento e la soddisfazione. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) svolge un ruolo cruciale nella comprensione delle richieste dei clienti e nella fornitura di assistenza immediata tramite chatbot e assistenti virtuali. Una personalizzazione efficace richiede elevati standard di privacy e sicurezza dei dati da parte delle istituzioni finanziarie. I clienti devono avere fiducia che i loro dati vengano utilizzati in modo responsabile. Le solide misure di protezione dei dati aiutano le banche a costruire e mantenere la fiducia, migliorando la soddisfazione dei clienti e promuovendo relazioni a lungo termine.

Migliorare la gestione del rischio con le tecnologie AI

Le tecnologie AI hanno un impatto significativo sulla gestione del rischio. L'IA automatizza la valutazione dei rischi, il monitoraggio della conformità e i processi decisionali, migliorando la gestione del rischio nel settore bancario. I sistemi di IA possono valutare il rischio di credito in modo più accurato analizzando i dati storici, identificando modelli che i metodi tradizionali potrebbero trascurare. Le tecniche di apprendimento automatico, come gli alberi decisionali, migliorano i modelli di rischio di credito offrendo regole decisionali chiare per scenari complessi. Questa precisione aiuta le banche a prendere decisioni più informate sui prestiti e sugli investimenti, riducendo il rischio di inadempienze e di investimenti sbagliati. Le soluzioni avanzate basate sull'intelligenza artificiale migliorano la selezione e la segmentazione delle variabili, aumentando la precisione dei modelli nella gestione del rischio. Queste tecnologie elaborano ampie serie di dati, ottimizzando il processo decisionale e migliorando il quadro generale di gestione del rischio.

Rilevamento e prevenzione delle frodi grazie all'intelligenza artificiale

Il rilevamento e la prevenzione delle frodi sono fondamentali nel settore bancario e le tecnologie AI sono preziose in questo ambito. I sistemi di intelligenza artificiale prevengono le frodi finanziarie analizzando i dati delle transazioni e il comportamento dei clienti, consentendo interventi tempestivi contro le frodi con carta di credito e il riciclaggio di denaro. Le tecniche di feature engineering e di rilevamento delle anomalie aiutano l'IA a distinguere le transazioni legittime da quelle fraudolente. L'IA generativa migliora il rilevamento delle frodi in tempo reale identificando modelli di transazioni insolite, accelerando notevolmente i tempi di risposta. Per garantire l'equità e l'efficacia dei modelli di IA, le banche devono utilizzare insiemi di dati diversi e mantenere dati di formazione di alta qualità. Questo approccio riduce al minimo le distorsioni e massimizza l'accuratezza dei sistemi di rilevamento delle frodi.

Migliorare le interazioni con i clienti con gli assistenti virtuali

Gli assistenti virtuali dotati di intelligenza artificiale stanno trasformando le interazioni con i clienti nel settore bancario. Sfruttando l'elaborazione del linguaggio naturale, questi chatbot sono in grado di comprendere le richieste dei clienti, consentendo conversazioni personalizzate e un'assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7, aumentando in modo significativo la soddisfazione dei clienti. Avanzato intelligenza artificiale Le tecnologie di chatbot consentono di rispondere a domande complesse, a vantaggio sia dei clienti che dei dipendenti, migliorando l'efficienza operativa. L'integrazione di questi sistemi, tuttavia, presenta delle sfide. I sistemi di interazione con i clienti devono essere progettati con cura per rispettare gli standard normativi, garantendo un'integrazione perfetta e prestazioni ottimali. Le tecnologie AI multimodali consentono una comunicazione versatile, arricchendo l'esperienza dei clienti e stabilendo un nuovo standard per il servizio clienti.

Soluzioni di intelligenza artificiale generativa per una migliore esperienza del cliente

L'IA generativa eleva l'esperienza dei clienti creando contenuti personalizzati e modernizzando i chatbot del servizio clienti. Questi modelli di IA possono generare rapidamente contenuti personalizzati, producendo più di cento annunci in pochi minuti, arricchendo in modo significativo le interazioni con i clienti. La modernizzazione dell'IA generativa dei chatbot del servizio clienti migliora la soddisfazione e riduce i costi operativi. I consulenti dedicano fino a 65% di tempo in meno a compiti banali grazie all'efficienza dell'IA generativa. Strumenti come NVIDIA NeMo e Riva aiutano le banche a costruire modelli di IA generativa efficaci, migliorando le capacità del servizio clienti.

Il ruolo dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale

L'intelligenza artificiale trasforma in modo significativo la gestione patrimoniale, aumentando la produttività e personalizzando i servizi ai clienti. La pianificazione finanziaria guidata dall'intelligenza artificiale si adatta ai cambiamenti personali e di mercato, offrendo una consulenza personalizzata in base alle circostanze individuali. Questa personalizzazione aiuta i clienti a raggiungere i loro obiettivi finanziari in modo più efficace. I sistemi di intelligenza artificiale analizzano rapidamente i dati, prevedono le tendenze del mercato e migliorano la comunicazione con i clienti. Strumenti automatizzati come i robo-advisor offrono una guida agli investimenti a basso costo, rendendo la gestione patrimoniale accessibile a un pubblico più ampio. Con l'investimento massiccio delle aziende nell'IA, si prevede che le attività gestite dall'IA nella gestione patrimoniale si avvicineranno a $6 trilioni entro il 2027.

Prepararsi al futuro: IA quantistica e oltre

Guardando al futuro, l'IA quantistica si presenta come un fattore di svolta per il settore bancario. L'IA quantistica offre alle banche un'analisi più rapida dei dati, una maggiore sicurezza e un vantaggio competitivo. Questa tecnologia è fondamentale per lo sviluppo di algoritmi di crittografia resistenti alla quantistica per proteggere i dati sensibili dei clienti. I primi ad adottare l'IA generativa nel settore bancario possono aspettarsi miglioramenti della produttività pari a 22-30%. JPMorgan sta assumendo un team di reclutamento quantistico, ricoprendo 28 ruoli a livello globale per adattarsi ai progressi dell'IA quantistica. Si prevede che l'impatto dell'IA generativa nel settore bancario raggiungerà $300 miliardi, evidenziandone l'immenso potenziale.

Governance e regolamentazione dell'IA

Con la crescente diffusione dell'IA nel settore bancario, la governance e la regolamentazione sono aspetti cruciali. Gli istituti finanziari devono garantire che i loro sistemi di IA siano trasparenti, spiegabili e corretti, nel rispetto di normative come il GDPR e il CCPA. Queste normative impongono standard rigorosi in materia di privacy e protezione dei dati, garantendo che i dati dei clienti siano gestiti in modo responsabile. Si stanno sviluppando quadri di governance dell'IA per guidare l'uso responsabile dell'IA nel settore bancario. Questi quadri coprono vari aspetti, tra cui l'uso di modelli di IA, la gestione dei dati e la gestione del rischio. Organismi di regolamentazione come la Federal Reserve e l'Autorità bancaria europea stanno emanando linee guida sull'uso dell'IA nel settore bancario, sottolineando i requisiti per la gestione del rischio, la qualità dei dati e la convalida dei modelli. Le banche devono anche garantire che i loro sistemi di IA siano sicuri e resilienti. Sono necessari controlli adeguati per prevenire attacchi informatici e violazioni dei dati, salvaguardando le informazioni sensibili dei clienti. Aderendo a questi standard di governance e normativi, le istituzioni finanziarie possono costruire la fiducia dei clienti e delle autorità di regolamentazione, garantendo un uso etico ed efficace delle tecnologie di IA.

Talenti e competenze AI

Il crescente utilizzo dell'IA nel settore bancario sta determinando una crescente domanda di talenti e competenze nel campo dell'IA, tra cui data scientist, ingegneri dell'apprendimento automatico e ricercatori di IA. Le istituzioni finanziarie si contendono i migliori talenti dell'IA, offrendo stipendi e benefit competitivi per attrarre e trattenere i candidati migliori. Per far fronte a questa domanda, si stanno sviluppando programmi di formazione e istruzione sull'IA per aiutare le banche a migliorare la loro forza lavoro esistente e a coltivare la prossima generazione di leader dell'IA. Questi programmi sono essenziali per costruire una solida pipeline di talenti e garantire che i dipendenti siano dotati delle competenze necessarie per sfruttare efficacemente le tecnologie dell'IA. L'acquisizione di talenti nel campo dell'IA sta diventando una sfida fondamentale per le banche, che cercano di mantenere un vantaggio competitivo nell'uso dell'IA. Per superare questa sfida, le banche stanno collaborando con università e istituti di ricerca per sviluppare programmi di ricerca e sviluppo sull'IA. Queste partnership non solo promuovono l'innovazione, ma aiutano anche ad attrarre i migliori talenti dell'IA nel settore bancario.

IA e inclusione finanziaria

L'intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo fondamentale nel migliorare l'inclusione finanziaria, in particolare nei mercati emergenti dove l'accesso ai servizi finanziari è limitato. I chatbot e gli assistenti virtuali alimentati dall'IA vengono utilizzati per fornire educazione finanziaria e consulenza alle comunità meno servite, aiutandole a prendere decisioni finanziarie informate. Si stanno sviluppando modelli di credit scoring basati sull'intelligenza artificiale per fornire credito a persone e piccole imprese che potrebbero non avere una storia creditizia tradizionale. Analizzando fonti di dati alternative, questi modelli possono valutare il merito di credito in modo più accurato, consentendo l'accesso al credito a coloro che in precedenza erano esclusi dal sistema finanziario. Anche i sistemi di pagamento mobile alimentati dall'intelligenza artificiale vengono utilizzati per fornire l'accesso ai servizi finanziari alle persone che non hanno un conto bancario. Questi sistemi facilitano le transazioni e la gestione finanziaria attraverso i dispositivi mobili, rendendo l'attività bancaria più accessibile e conveniente. Inoltre, l'IA viene utilizzata per individuare e prevenire i crimini finanziari, come il riciclaggio di denaro e il finanziamento del terrorismo. Migliorando le misure di sicurezza, l'IA contribuisce a promuovere l'inclusione finanziaria creando un ambiente finanziario più sicuro e affidabile.

IA e sostenibilità

L'intelligenza artificiale viene sfruttata per promuovere la sostenibilità nel settore bancario, in particolare nelle aree del cambiamento climatico e della gestione del rischio ambientale. I sistemi di gestione del rischio alimentati dall'intelligenza artificiale vengono utilizzati per identificare e gestire i rischi ambientali, come il cambiamento climatico e la deforestazione. Questi sistemi consentono alle banche di valutare l'impatto dei fattori ambientali sulle loro operazioni e di prendere decisioni informate per mitigare i rischi. Si stanno sviluppando sistemi di reporting di sostenibilità basati sull'intelligenza artificiale per fornire trasparenza e responsabilità sulle prestazioni di sostenibilità. Questi sistemi aiutano le banche a tracciare e riportare il loro impatto ambientale, garantendo la conformità agli standard e alle normative in materia di sostenibilità. Anche le piattaforme di investimento sostenibile alimentate dall'intelligenza artificiale vengono utilizzate per fornire agli investitori opzioni di investimento sostenibili. Analizzando i dati ambientali, sociali e di governance (ESG), queste piattaforme aiutano gli investitori a prendere decisioni informate e in linea con i loro obiettivi di sostenibilità. Inoltre, l'intelligenza artificiale viene utilizzata per individuare e prevenire il greenwashing, garantendo che le dichiarazioni di sostenibilità delle aziende siano autentiche e verificabili. Ciò promuove la trasparenza e la fiducia nel settore bancario, incoraggiando pratiche e investimenti più sostenibili. Integrando l'IA nelle loro operazioni, le banche possono non solo migliorare i loro sforzi di sostenibilità, ma anche contribuire a un sistema finanziario più sostenibile e resiliente.

Collaborazione con le aziende del settore Fintech per il progresso dell'IA

La collaborazione tra banche e società fintech è fondamentale per far progredire le tecnologie AI nel settore bancario. Le società fintech apportano agilità e innovazione, mentre le banche offrono conoscenze del settore e competenze normative. Le collaborazioni di successo consentono alle banche di introdurre nuovi servizi senza dover effettuare grandi revisioni dei loro sistemi principali. Affrontare sfide come i sistemi legacy è essenziale per una collaborazione di successo e un'implementazione efficace dell'IA. Sfruttare gli strumenti di IA all'avanguardia delle società fintech aiuta le banche a rimanere competitive in un panorama tecnologico in rapida evoluzione.

Superare le sfide dell'implementazione dell'IA

L'implementazione dell'IA nel settore bancario comporta una serie di sfide. La privacy dei dati è una delle principali preoccupazioni, in quanto le banche devono proteggere le informazioni sensibili dei clienti nel rispetto delle normative. La navigazione nel panorama normativo richiede trasparenza e aderenza a standard etici per evitare che l'IA produca risultati distorti. Migliorare la spiegabilità dei modelli di IA è fondamentale per costruire la fiducia dei clienti e delle autorità di regolamentazione. L'integrazione dell'IA con i sistemi preesistenti pone sfide significative, spesso richiedendo investimenti sostanziali in infrastrutture e software. Per un'integrazione efficace dell'IA e per affrontare sfide complesse è necessaria la collaborazione tra i team, compresi gli esperti legali e tecnici. Colmare il gap di competenze è fondamentale per l'implementazione dell'IA. Le banche devono promuovere una cultura che abbracci le nuove tecnologie e investire nella formazione dei dipendenti. Il monitoraggio e la manutenzione continui dei sistemi di IA sono fondamentali per mantenere le prestazioni e prevenire comportamenti imprevisti.

Sintesi

L'integrazione dell'IA nel settore bancario non è solo una tendenza, ma una necessità per essere pronti per il futuro. Dal miglioramento delle interazioni con i clienti e della gestione del rischio alla prevenzione delle frodi e alla personalizzazione della gestione patrimoniale, le tecnologie AI offrono numerosi vantaggi. Ponendo le basi, sfruttando i dati dei clienti e superando le sfide dell'implementazione, le banche possono sbloccare il pieno potenziale dell'IA e rimanere competitive nel panorama finanziario in evoluzione.

Domande frequenti

Quali sono i passi iniziali per integrare l'IA nel settore bancario?

L'integrazione dell'IA nel settore bancario richiede la creazione di una solida infrastruttura di dati, l'investimento in sistemi basati su cloud e la garanzia di una forte sicurezza dei dati. Questi passi fondamentali faciliteranno il successo dell'implementazione delle tecnologie di IA.

In che modo l'IA può migliorare le interazioni con i clienti nel settore bancario?

L'intelligenza artificiale migliora le interazioni con i clienti nel settore bancario utilizzando assistenti virtuali e chatbot per offrire conversazioni personalizzate e assistenza 24 ore su 24, migliorando in modo significativo la soddisfazione dei clienti.

Quale ruolo svolge l'IA nella gestione del rischio?

L'intelligenza artificiale migliora significativamente la gestione del rischio automatizzando la valutazione dei rischi e il monitoraggio della conformità, migliorando così l'accuratezza delle valutazioni del rischio di credito. Questo porta a processi decisionali più informati.

Come viene utilizzata l'IA nel rilevamento e nella prevenzione delle frodi?

L'intelligenza artificiale viene utilizzata per il rilevamento e la prevenzione delle frodi analizzando i dati delle transazioni e il comportamento dei clienti per identificare modelli e anomalie indicativi di attività fraudolente. Questa tecnologia migliora le misure di sicurezza e consente di reagire tempestivamente alle transazioni fraudolente.

Quali sono i vantaggi della collaborazione con le aziende fintech per il progresso dell'IA?

La collaborazione con le società fintech fornisce alle banche l'agilità e l'innovazione necessarie per un'implementazione di successo dell'IA, mentre il ricorso alle conoscenze del settore e alle competenze normative delle banche aumenta la competitività. Questa collaborazione crea un quadro solido per far progredire efficacemente le tecnologie di IA.