Come preparare la sua banca all'AI: Una guida pratica

Per preparare la sua banca all'AI con InvestGlass, deve prima valutare la sua attuale tecnologia, la qualità dei dati e le competenze del personale. Questa guida fornisce passi pratici su come preparare la sua banca all'AI, valutando queste aree e costruendo una solida strategia di AI. Imparerà a migliorare la sua infrastruttura, a gestire i dati in modo efficace e a formare il suo team per un'integrazione di successo dell'AI nel settore bancario.

Punti chiave

• Le banche devono valutare la loro attuale preparazione all'AI valutando l'infrastruttura tecnologica, la qualità dei dati e le competenze del personale per identificare i miglioramenti necessari per un'integrazione di successo dell'AI.
• Lo sviluppo di una solida strategia di IA implica la definizione di obiettivi chiari, la creazione di una roadmap di implementazione completa e la definizione di indicatori di performance chiave per allineare le iniziative di IA agli obiettivi aziendali.
• La formazione continua e l'aggiornamento dei dipendenti, insieme alle partnership strategiche con i fornitori di IA, sono essenziali per l'adozione efficace dell'IA e l'innovazione continua nel settore bancario.

Valutare la sua attuale preparazione in materia di AI

Prima di esplorare le opportunità dell'AI, valuti le capacità attuali della sua banca. Valutare l'infrastruttura tecnologica, la qualità dei dati e le competenze del personale per identificare le lacune nella preparazione all'AI. Il potenziamento delle piattaforme tecnologiche e analitiche è necessario per le banche per scalare le iniziative di AI e migliorare il coinvolgimento dei clienti e l'efficienza operativa. Definisca gli obiettivi e valuti le competenze del personale per garantire un'implementazione AI di successo.

Infrastruttura tecnologica

​L'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) nel settore bancario richiede una solida infrastruttura tecnologica, caratterizzata soprattutto da risorse di cloud computing e da capacità avanzate di elaborazione dei dati. È in corso un cambiamento significativo, con le banche che passano dai tradizionali sistemi mainframe alle infrastrutture cloud guidate dall'AI. Secondo un sondaggio globale condotto su 650 decision maker del settore bancario, questa transizione è fondamentale per migliorare l'agilità e i servizi incentrati sul cliente. Gli investimenti nell'informatica e nella rete ad alte prestazioni sono essenziali per prevenire i colli di bottiglia operativi e garantire un'implementazione dell'IA senza soluzione di continuità. Per esempio, JPMorgan Chase ha riportato un aumento del aumento del 10-20% dell'efficienza degli ingegneri del software grazie all'uso di assistenti di codifica AI, sottolineando i vantaggi tangibili dell'integrazione dell'AI con un'infrastruttura solida. I sistemi IT legacy spesso mettono a dura prova le banche, richiedendo investimenti in aggiornamenti tecnologici guidati dall'AI per aumentare l'efficienza operativa. Gli strumenti di analisi dei dati open-source hanno fatto progredire l'AI nel settore bancario, rendendo più accessibile l'apprendimento automatico. Automazione attraverso intelligenza artificiale Le tecnologie snelliscono le operazioni e riducono i costi, sostituendo le attività manuali con processi computazionali efficienti.

Qualità e disponibilità dei dati

I dati di alta qualità sono fondamentali per un'implementazione efficace dell'AI. Molte banche lottano con la qualità dei dati esistenti, perché spesso non sono stati raccolti pensando all'IA. Politiche chiare di gestione dei dati mantengono l'accuratezza e la coerenza, assicurando dati affidabili per l'addestramento dei modelli di AI.

Competenza del personale

Un team qualificato è fondamentale per un'implementazione di successo dell'AI nel settore bancario. La valutazione delle competenze attuali del team aiuta a determinare se è necessaria un'ulteriore formazione o assunzione. Coinvolgere il team attuale nella pianificazione dell'AI dimostra come l'AI migliorerà l'efficienza e il valore del loro lavoro, portando a risultati migliori.

Costruire una forte strategia di intelligenza artificiale

Investire nell'AI aiuta le istituzioni finanziarie a risolvere le sfide aziendali e a rimanere competitive. Un approccio strategico prevede la definizione di obiettivi chiari, la definizione di una roadmap di implementazione e la misurazione dei KPI per garantire che le decisioni finanziarie informate siano in linea con gli obiettivi aziendali. La pianificazione degli investimenti nell'AI a lungo termine favorisce l'innovazione, consentendo alle banche di sviluppare nuovi prodotti e migliorare la fornitura di servizi.

Stabilire obiettivi chiari di intelligenza artificiale

Obiettivi chiari di AI allineano gli investimenti tecnologici agli obiettivi strategici. Gli obiettivi possono includere il miglioramento della soddisfazione dei clienti attraverso servizi personalizzati o il potenziamento delle capacità di rilevamento delle frodi. Obiettivi chiari in materia di AI garantiscono una migliore allocazione delle risorse e risultati migliori dalle tecnologie AI nel settore bancario.

Tabella di marcia per l'implementazione

Una roadmap di implementazione dettagliata è fondamentale per il successo dell'AI. Ciò include la definizione di chiari accordi sul livello di servizio (SLA) con i fornitori per un'assistenza tempestiva e l'affidabilità del servizio. Una roadmap ben definita bilancia l'adozione della tecnologia con i rischi potenziali e assicura una corretta governance dei dati.

Indicatori chiave di prestazione (KPI)

I KPI sono essenziali per valutare le prestazioni dell'AI e garantire l'allineamento con gli obiettivi aziendali. Il monitoraggio continuo e il feedback degli utenti sono fondamentali per il miglioramento continuo delle soluzioni di IA fornite dai fornitori.

Investire nella gestione dei dati pronti per l'AI

Una gestione efficace dei dati massimizza i vantaggi dell'AI nel settore bancario. Una strategia di dati unificata, che integri i dati provenienti da fonti come il CRM e le transazioni, migliora i modelli di AI e facilita un migliore utilizzo dei dati.

Integrazione dei dati

Per l'adozione dell'AI nelle banche è necessaria una strategia di dati unificata. I dati devono essere integrati da fonti come il CRM e le transazioni per garantire un'implementazione efficace dell'AI. InvestGlass CRM e PMS sono completamente integrati con il suo modello preferito LLM SLM. I dati sintetici possono essere utilizzati per testare i prodotti e migliorare le esperienze dei clienti, migliorando i modelli AI.

Sicurezza dei dati

Protocolli di sicurezza avanzati come la crittografia e l'autenticazione a più fattori proteggono i dati dei clienti. La gestione della conformità in tempo reale e gli strumenti automatizzati di conformità AML aiutano le banche a soddisfare i requisiti normativi per la sicurezza dei dati. Comunicare queste garanzie rassicura i clienti sulla sicurezza dei loro dati.

Governance dei dati

Forti politiche di governance dei dati sono fondamentali per un'implementazione efficace dell'IA. La conformità alle normative sulla privacy dei dati crea fiducia e garantisce una governance responsabile dei dati. InvestGlass può essere ospitato sui suoi server o sul cloud svizzero. Il costo dell'hosting su server GPU è solitamente compreso tra 1000 e 5000 franchi svizzeri al mese, a seconda delle esigenze di potenza e configurazione. Le politiche di utilizzo dei dati chiaramente definite guidano i team nell'uso etico ed efficace dei dati nelle applicazioni AI.

Sfruttare gli algoritmi avanzati e l'apprendimento automatico

Gli algoritmi all'avanguardia migliorano significativamente il processo decisionale nel settore bancario, analizzando in modo efficiente vasti insiemi di dati. L'apprendimento automatico aiuta le banche a identificare le tendenze e ad automatizzare i processi, migliorando l'efficienza operativa e le interazioni con i clienti. La collaborazione con i fornitori di AI consente di accedere a conoscenze e risorse specializzate, accelerando l'implementazione dell'AI.

Selezione dell'algoritmo

La scelta dell'algoritmo giusto è fondamentale per il successo delle iniziative di AI nel settore bancario. L'algoritmo selezionato deve allinearsi alle esigenze e agli obiettivi specifici dei suoi progetti di AI, migliorando il processo decisionale e l'efficienza operativa.

Modello di formazione su server on-premise

I dati di alta qualità sono essenziali per l'addestramento dei modelli di AI, con un impatto diretto sulla loro precisione di previsione. L'addestramento dei modelli di apprendimento automatico con dati pertinenti garantisce approfondimenti affidabili, cruciali per un'efficace implementazione dell'AI nel settore bancario. InvestGlass offre la formazione su cloud o on-premise per una maggiore sovranità dei dati e persistenza della residenza.

Miglioramento continuo

Gli aggiornamenti e i perfezionamenti regolari dei modelli di AI si adattano ai nuovi dati e alle condizioni mutevoli del panorama bancario. Il miglioramento continuo assicura che i modelli di AI rimangano efficaci nel tempo, mantenendo la loro rilevanza ed efficienza.

Migliorare le interazioni con i clienti con l'AI

L'AI trasforma le interazioni con i clienti nel settore bancario, offrendo esperienze personalizzate ed efficienza operativa. Utilizza i dati per la segmentazione dinamica, abilitando il voice banking e offrendo soluzioni finanziarie su misura. Migliora l'efficienza operativa snellendo i processi di transazione e consentendo un'erogazione più rapida dei servizi.

Assistenti virtuali

Gli assistenti virtuali dotati di AI migliorano il servizio clienti, fornendo risposte istantanee alle richieste di routine. Questi chatbot gestiscono un grande volume di interazioni con i clienti in modo efficiente, riducendo i tempi di attesa e migliorando l'erogazione del servizio nelle interazioni con i clienti. L'AI generativa fornisce risposte contestuali ed emotivamente intelligenti alle richieste dei clienti, passando senza soluzione di continuità i problemi complessi agli agenti umani, quando necessario.

Raccomandazioni personalizzate

L'AI può sfruttare i dati sul comportamento dei clienti per prevedere le esigenze finanziarie future, consentendo alle banche di offrire soluzioni in modo proattivo. Ciò si traduce in raccomandazioni altamente personalizzate per i prodotti e i servizi finanziari, migliorando il coinvolgimento e la soddisfazione dei clienti, facendo leva sull'AI.

Analisi del sentimento

L'analisi del sentimento aiuta le banche a decifrare le emozioni dei clienti dai vari canali di comunicazione, migliorando l'erogazione dei servizi. Gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale misurano il sentimento dei clienti, favorendo una maggiore soddisfazione e fedeltà dei clienti.

Garantire la conformità e l'uso etico dell'IA

La fiducia nei dati e nei modelli è essenziale per le applicazioni di AI efficaci, che richiedono solide protezioni per garantire risultati accurati e pertinenti. L'automazione dei processi di reporting normativo con l'AI riduce significativamente i costi di conformità e migliora l'accuratezza. Un quadro di AI responsabile stabilisce standard etici nel settore bancario.

Conformità normativa

L'AI nel settore bancario deve essere conforme alle normative in evoluzione come il GDPR e la proposta di legge sull'AI. L'adesione a queste normative assicura che le applicazioni di IA operino all'interno delle linee guida legali, mitigando i rischi di non conformità. Il monitoraggio continuo della conformità alle leggi sulla protezione dei dati mantiene la fiducia e garantisce un uso etico dell'IA.

Pratiche etiche di IA

Dare priorità alla trasparenza nelle applicazioni di AI mantiene la fiducia dei clienti nei servizi bancari. Le pratiche etiche dell'AI assicurano che le decisioni dell'AI siano imparziali e inclusive, promuovendo la responsabilità nel settore bancario.

Protezione dei consumatori

Una governance efficace dell'IA comprende:

• Istituire comitati etici per supervisionare l'impiego dell'IA
• Garantire l'equità, la trasparenza e la responsabilità.
• Conduzione dei controlli di conformità
• Implementare iniziative di trasparenza per proteggere i clienti dai potenziali danni legati all'IA.

Formazione e aggiornamento dei dipendenti

La formazione e l'aggiornamento dei dipendenti è fondamentale per un utilizzo efficace degli strumenti di IA nel settore bancario. Molti professionisti necessitano di una formazione sostanziale per utilizzare efficacemente gli strumenti di IA generativa. Una filosofia chiara per la formazione sull'IA guida lo sviluppo dei dipendenti e garantisce un uso efficace della tecnologia IA. Dotare i dipendenti delle competenze necessarie in materia di AI migliora l'efficienza e favorisce l'innovazione all'interno dell'organizzazione.

Programmi di formazione AI

I programmi di formazione efficaci sull'IA si adattano ai diversi livelli di competenza e alle esigenze dei reparti, evitando un approccio unico. La formazione sull'IA su misura eleva la comprensione della forza lavoro delle applicazioni dell'IA specifiche per il loro settore. Le aziende possono sviluppare questi programmi sfruttando le competenze interne o utilizzando risorse esterne come le piattaforme di apprendimento online come LinkedIn Learning e Google.

Team interfunzionali

Promuovere la collaborazione interfunzionale è essenziale per un'efficace integrazione dell'IA nei vari processi aziendali. I team interfunzionali, che comprendono membri di diversi reparti, colmano le lacune di comunicazione e apportano prospettive diverse, migliorando l'implementazione dell'IA. Questa collaborazione assicura un contributo completo e favorisce il successo dell'integrazione dell'IA.

Apprendimento continuo

Le opportunità di formazione continua e di sviluppo delle competenze sono fondamentali per stare al passo con i rapidi progressi dell'AI. La promozione di una cultura dell'apprendimento continuo assicura che i dipendenti rimangano aggiornati sugli ultimi progressi dell'IA, favorendo l'adattabilità e la crescita. La pratica pratica delle iniziative di AI migliora ulteriormente la comprensione e il miglioramento delle competenze.

Collaborare con i fornitori e i partner di IA

La collaborazione con i fornitori e i partner di AI è fondamentale per un'implementazione di successo dell'AI. Valutare i potenziali fornitori di IA in base alla loro esperienza nel settore, ai modelli di prezzo e alle pratiche di sicurezza assicura l'allineamento con gli obiettivi strategici e le esigenze tecniche. L'integrazione con FinTech di terze parti consente alle banche di ampliare la propria offerta di servizi e di raggiungere una base di clienti più ampia. InvestGlass offre un'AI aperta che consente di connettersi con quasi tutte le fintech!

Selezione del fornitore

La selezione di fornitori di AI affidabili assicura l'allineamento con gli obiettivi strategici e affronta le sfide organizzative specifiche. Una valutazione completa dei fornitori in base alle loro capacità tecniche e alla loro esperienza nel settore facilita la selezione dei partner più appropriati per l'implementazione dell'IA.

Modelli di partnership

I partenariati di IA possono variare molto, tra cui collaborazioni bilaterali ed ecosistemi più ampi che coinvolgono più partner. I diversi modelli di partnership, come le joint venture, le alleanze strategiche e gli ecosistemi, migliorano la condivisione delle risorse e delle competenze nei progetti di IA.

Gestione dei fornitori

Protocolli di comunicazione chiari con i fornitori di AI sono essenziali per mantenere relazioni di lavoro produttive e garantire l'allineamento del progetto. Una gestione efficace dei fornitori si basa su una comunicazione chiara e su protocolli di gestione ben definiti per favorire collaborazioni di successo.

Proteggere il futuro dei suoi investimenti nell'IA

La protezione del futuro degli investimenti nell'AI garantisce l'adattabilità ai futuri progressi tecnologici e ai cambiamenti normativi. Incoraggiare la sperimentazione sicura consente alle organizzazioni di comprendere le loro esigenze tecnologiche prima di un'adozione diffusa dell'IA. Si prevede che l'AI aumenterà in modo significativo i profitti bancari globali, rendendo l'investimento continuo nelle tecnologie bancarie di AI cruciale per mantenere un vantaggio competitivo nel settore bancario.

Scalabilità

Le soluzioni di AI devono espandersi di pari passo con la crescita e le crescenti esigenze operative di un istituto. Devono adattarsi per supportare la crescita del business e l'efficienza operativa in base all'evoluzione delle esigenze.

Innovazione

L'investimento continuo nelle tecnologie AI consente alle istituzioni finanziarie di mantenere un vantaggio competitivo. Esplorare le tecnologie AI emergenti e integrarle nelle operazioni bancarie fa sì che le banche rimangano all'avanguardia e continuino a innovare.

Gestione del rischio

L'AI migliora la gestione del rischio, consentendo alle banche di analizzare ampie serie di dati per migliorare il rilevamento delle frodi e le valutazioni del credito. L'automatizzazione dell'analisi dei dati e il miglioramento dei tempi di risposta alle minacce emergenti aiutano le banche a mitigare efficacemente i rischi potenziali.

Sommario

Riassumendo, l'adozione dell'AI nel settore bancario non è semplicemente vantaggiosa: è essenziale per rimanere competitivi in un panorama digitale in rapida evoluzione. Diventando pronte per l'AI, le banche possono migliorare le interazioni e i percorsi dei clienti, dall'onboarding all'elaborazione dei prestiti, e migliorare significativamente la gestione dei modelli di spesa e degli obiettivi finanziari. InvestGlass AI, ad esempio, sfrutta algoritmi avanzati e l'intelligenza artificiale per ottimizzare la gestione dei dati provenienti da fonti diverse, garantendo un'integrazione perfetta con i sistemi tradizionali. Questo riduce il churn e costruisce la fiducia dei clienti, fornendo una solida protezione contro le minacce alla sicurezza e le transazioni fraudolente. Inoltre, quasi due terzi delle istituzioni finanziarie che hanno implementato l'AI riferiscono di aver migliorato l'efficienza e la soddisfazione dei clienti. Con strumenti come Microsoft Copilot, l'AI può aiutare a soddisfare le richieste di conformità a livello statale e in altre operazioni rivolte ai clienti, aiutando le banche non solo a reagire, ma anche ad anticipare le esigenze dei clienti sulle piattaforme digitali. Pertanto, le banche che aspettano e vedono potrebbero trovarsi in una posizione di svantaggio. Agire oggi per sfruttare tutto il potenziale dell'AI, come quello offerto da InvestGlass, stimolerà l'innovazione, migliorerà la sicurezza e garantirà alle banche un vantaggio competitivo nel panorama finanziario in continua evoluzione.

Domande frequenti

Perché è importante valutare l'attuale preparazione all'AI nelle banche?

La valutazione dell'attuale preparazione all'AI è fondamentale per identificare le lacune nella tecnologia, nella qualità dei dati e nelle competenze del personale, che facilitano un processo di implementazione dell'AI senza soluzione di continuità. Affrontare queste lacune assicura che le banche possano sfruttare l'AI in modo efficace per migliorare le loro operazioni e il servizio clienti.

Quali sono i componenti chiave di una forte strategia di AI per le banche?

Una solida strategia di IA per le banche deve includere obiettivi chiari di IA, una roadmap di implementazione completa e la misurazione di indicatori chiave di performance (KPI) per garantire l'allineamento con gli obiettivi aziendali. Questo approccio facilita un'implementazione strutturata ed efficace delle iniziative di AI.

Come può l'AI migliorare le interazioni con i clienti nel settore bancario?

L'AI migliora le interazioni con i clienti nel settore bancario, offrendo esperienze personalizzate attraverso assistenti virtuali e raccomandazioni su misura, impiegando anche l'analisi del sentimento per perfezionare la qualità del servizio. Questo approccio migliora significativamente la soddisfazione e il coinvolgimento dei clienti.

Che ruolo ha la sicurezza dei dati nell'implementazione dell'AI nel settore bancario?

La sicurezza dei dati gioca un ruolo fondamentale nell'implementazione dell'AI nel settore bancario, salvaguardando le informazioni dei clienti, garantendo l'aderenza alle normative e favorendo la fiducia dei clienti. Misure di sicurezza solide e strumenti di conformità sono essenziali per mantenere questa integrità.

Perché l'apprendimento continuo è importante per i dipendenti delle banche guidate dall'AI?

L'apprendimento continuo è cruciale per i dipendenti delle banche orientate all'AI, in quanto garantisce che rimangano aggiornati sugli ultimi progressi e dotati delle competenze necessarie per sfruttare efficacemente gli strumenti dell'AI. Questa adattabilità favorisce la crescita individuale e organizzativa in un panorama tecnologico in rapida evoluzione.