Come le banche affrontano le sfide dell'adozione dell'IA?

L'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) nel settore bancario presenta diverse sfide che possono ostacolare il successo dell'implementazione. Un sondaggio di 2024 ha rivelato che problemi di sicurezza e privacy dei dati sono gli ostacoli principali, con 39%di banche che li identificano come problemi significativi. Inoltre, 33% degli intervistati ha evidenziato un mancanza di capacità o competenze in materia di IA all'interno della propria forza lavoro e 30% ha citato la difficoltà di misurare il ritorno sugli investimenti come un ostacolo all'adozione dell'IA.

Punti di forza

• L'adozione dell'IA nel settore bancario migliora l'esperienza del cliente, l'efficienza operativa, il rilevamento delle frodi e la gestione del rischio, ma richiede anche di affrontare l'integrazione con i sistemi preesistenti e la conformità normativa.
• La privacy dei dati, i problemi di sicurezza, la qualità dei dati e le distorsioni degli algoritmi sono sfide significative per l'adozione dell'IA, che richiedono tecniche crittografiche robuste, una rappresentazione inclusiva dei dati, quadri completi di gestione del rischio dell'IA e il rispetto della conformità normativa.
• Affrontare la carenza di talenti nel campo dell'IA, gli alti costi di sviluppo e le considerazioni di carattere etico sono fondamentali per un'implementazione di successo dell'IA nel settore bancario, che richiede formazione mirata, partnership, reportistica trasparente e uso strategico di framework open-source.

Comprendere la portata dell'IA nel settore bancario

Il settore bancario ha già iniziato a sfruttare l'immenso potenziale dell'IA e dell'apprendimento automatico, in particolare per migliorare l'esperienza del cliente e l'efficienza operativa. Chatbot guidati dall'intelligenza artificiale, forniscono, ad esempio, assistenza ai clienti 24 ore su 24, comprendono il comportamento dei clienti e offrono servizi personalizzati. Questi chatbot snelliscono le operazioni bancarie tradizionali automatizzando processi quali Verifica KYC e automazione dell'erogazione dei prestiti, garantendo ai clienti un'assistenza e dei servizi tempestivi. Inoltre, l'intelligenza artificiale migliora il rilevamento delle frodi analizzando i modelli di transazione e identificando le anomalie in tempo reale, migliorando in modo significativo la sicurezza e la gestione del rischio nel settore bancario.

Non limitandosi al servizio clienti, le tecnologie AI svolgono un ruolo strumentale anche nel rilevamento delle frodi e nella gestione del rischio. I sistemi di rilevamento delle frodi basati sull'IA analizzano grandi quantità di dati transazionali per prevedere e identificare le attività sospette, garantendo una solida gestione dei rischi da parte dell'IA. Questi sistemi automatizzano le decisioni critiche e rimandano i casi complessi agli analisti umani, fornendo un approccio stratificato al rilevamento delle frodi e alla stabilità finanziaria. Inoltre, l'IA aiuta nelle previsioni finanziarie analizzando le tendenze del mercato e i grandi volumi di dati, consentendo decisioni di investimento informate e analisi predittive. Sfruttando l'analisi predittiva, le banche possono ottenere preziose informazioni sui clienti, migliorando la loro capacità di personalizzare servizi e prodotti per soddisfare le loro esigenze.

L'automazione robotica dei processi (RPA) migliora significativamente l'efficienza operativa nel settore bancario automatizzando le attività ripetitive, riducendo così i costi e aumentando la produttività. Sfruttando la capacità dell'IA di identificare modelli e correlazioni nei dati, le banche possono scoprire nuove opportunità di vendita e migliorare le metriche operative, rendendo l'implementazione dell'IA una svolta per il settore dei servizi finanziari.

Problemi di privacy e sicurezza dei dati

L'adozione dell'IA comporta anche notevoli preoccupazioni per quanto riguarda la privacy dei dati, le violazioni dei dati e la necessità di solide misure di cybersecurity. I vasti dati dei clienti elaborati dai sistemi di IA sono vulnerabili agli attacchi malevoli, che potrebbero interrompere le operazioni bancarie e compromettere le informazioni sensibili. Misure di sicurezza deboli possono facilitare attività nefaste, come il riciclaggio di denaro e l'insider trading, con gravi rischi per le istituzioni finanziarie.

Le banche devono utilizzare tecniche crittografiche avanzate come la blockchain per ridurre questi rischi. La tecnologia blockchain migliora la sicurezza dei dati attraverso la decentralizzazione e l'immutabilità, riducendo i rischi associati alle violazioni dell'archiviazione centralizzata dei dati. La caratteristica di immutabilità garantisce l'integrità dei dati, impedendo alterazioni non autorizzate e proteggendo i dati finanziari dei consumatori.

Inoltre, l'uso responsabile e sicuro dell'IA richiede solide garanzie di sicurezza e la conformità alle normative. Le banche devono stabilire controlli di conformità e di rischio completi per proteggere i consumatori e garantire una gestione etica dei dati sensibili.

Bias algoritmici e correttezza nei processi decisionali finanziari

Nel campo delle decisioni finanziarie, L'adozione dell'IA deve affrontare una sfida significativa di pregiudizi algoritmici. Le pratiche etiche di IA sono fondamentali per garantire che i modelli di IA non amplifichino i pregiudizi sociali presenti nei dati storici di formazione, portando a decisioni ingiuste e a risultati discriminatori. Ad esempio, i dati distorti possono perpetuare pratiche discriminatorie come l'illegale redlining nel settore assicurativo e dei mutui, che mina le pratiche di prestito equo.

Le istituzioni finanziarie devono garantire una rappresentazione inclusiva dei dati e utilizzare modelli complessivi sofisticati per affrontare questi problemi. La semplice rimozione dei campi delle caratteristiche protette dai dati di addestramento non è sufficiente, poiché le caratteristiche non protette possono agire come proxy di tali caratteristiche, continuando il ciclo di pregiudizi. Le società finanziarie devono definire principi di gestione del rischio dell'IA che controllino la qualità dei dati e la correttezza degli algoritmi per mantenere la stabilità finanziaria e la fiducia dei consumatori.

Il settore dei servizi finanziari deve adottare solide strutture di gestione del rischio dell'IA per mitigare questi pregiudizi. Consentendo alle istituzioni finanziarie di sviluppare strategie finanziarie altamente personalizzate che tengano conto delle diverse esigenze dei clienti, l'IA può promuovere l'equità e l'inclusività nei servizi finanziari.

Sfide dell'implementazione dell'IA con i sistemi legacy

Per molte banche, l'integrazione dell'IA con i sistemi preesistenti rappresenta una sfida formidabile. I sistemi legacy spesso non hanno la flessibilità necessaria per le soluzioni di IA, rendendo l'integrazione complessa e impegnativa. Questa complessità richiede un'attenta pianificazione, un coordinamento e un'esperienza significativa per garantire un funzionamento senza soluzione di continuità tra i nuovi strumenti di IA e l'infrastruttura obsoleta.

Prima di tentare l'integrazione, le banche devono:

• Valutare la compatibilità dei sistemi preesistenti con le tecnologie di intelligenza artificiale.
• Integrare sistemi intelligenti e algoritmi complessi con dati etichettati, garantendo l'interoperabilità del sistema e un solido stack tecnologico.
• Mitigare i ritardi nell'implementazione e garantire la scalabilità
• Progettare strategie di gestione del rischio dell'IA che si allineino ai quadri operativi esistenti.

Questo approccio aiuta a progettare strategie di gestione del rischio di IA che si allineano ai quadri operativi esistenti.

Conformità normativa e sfide legali

I diversi quadri normativi che regolano l'IA nel settore bancario rappresentano una sfida significativa per la navigazione. La legge europea sull'IA, in vigore dalla primavera del 2024, stabilisce un approccio orientato alla protezione dei consumatori attraverso una classificazione delle tecnologie di IA basata sul rischio. Questa legge impone agli istituti finanziari di rispettare normative rigorose, in particolare per i casi d'uso ad alto rischio come le valutazioni del merito creditizio basate sull'IA e le valutazioni del rischio nelle assicurazioni.

Le società finanziarie devono garantire la conformità ai requisiti legali ed etici, come le leggi sulla privacy dei dati, per evitare problemi legali e di reputazione associati a comportamenti scorretti. Modelli di intelligenza artificiale. I costi di conformità possono essere notevoli, ma sono necessari per gestire i rischi e garantire una governance e una documentazione solide all'interno dei quadri giuridici stabiliti.

Le autorità nazionali competenti (ANC) vigileranno sull'applicazione di queste normative, integrando i nuovi quadri normativi sull'IA nelle loro attività di vigilanza. Sfruttando tecnologie come Suptech, le ANC possono migliorare le loro capacità di conformità normativa, assicurando che le istituzioni finanziarie aderiscano ai più recenti requisiti di governance dell'IA e di gestione del rischio.

Il divario di talenti nelle competenze in materia di IA

La significativa carenza di talenti in materia di intelligenza artificiale nel settore bancario complica il reclutamento e la fidelizzazione di professionisti qualificati. Per colmare questo divario, le banche devono:

• Implementare programmi di formazione mirati sull'IA e stabilire partnership universitarie.
• Utilizzare pratiche di assunzione strategiche
• Stabilire forti legami con le università per reclutare promettenti talenti dell'IA nelle prime fasi della loro carriera.

La creazione di hub tecnologici in aree note per l'attrazione di professionisti qualificati nell'ambito dell'IA può risolvere ulteriormente la carenza di talenti. Inoltre, promuovere una cultura di apprendimento continuo all'interno dei team finanziari è fondamentale per rimanere competitivi e adattarsi alle tendenze emergenti che hanno un impatto sulle banche.

Le banche stanno abbandonando le descrizioni rigide delle mansioni per concentrarsi sulle competenze di IA adattabili a diversi progetti. Questo approccio flessibile, unito a modelli centralizzati per la gestione delle iniziative di IA, consente un'allocazione ottimale dei talenti scarsi e un'implementazione efficace delle strategie di IA.

Considerazioni etiche e trasparenza

Il mantenimento della fiducia nei servizi finanziari richiede considerazioni etiche di primaria importanza nell'adozione dell'IA. I sistemi di IA possono elaborare dati personali senza le dovute autorizzazioni, sollevando notevoli problemi di privacy. La mancanza di trasparenza nel processo decisionale dell'IA complica ulteriormente queste sfide etiche, poiché spesso è difficile determinare la fonte dei dati e il modo in cui vengono prese le decisioni. Porre l'accento sull'etica dell'IA e promuovere pratiche di IA trasparenti è essenziale per affrontare efficacemente questi problemi.

Per affrontare questi problemi, le industrie finanziarie e bancarie devono garantire che l'industria dei servizi finanziari, una parte cruciale del settore finanziario, prenda i seguenti provvedimenti:

• Stabilire standard a livello di settore
• Implementare pratiche di rendicontazione trasparenti
• Garantire la conformità e i controlli del rischio
• Promuovere un uso responsabile e sicuro dell'IA

Queste misure possono contribuire a mitigare le sfide etiche e a proteggere gli interessi dei consumatori.

Costi di sviluppo elevati e redditività economica

Lo sviluppo di intelligenza artificiale Le soluzioni bancarie sono un'impresa ad alto costo, alimentata dalla complessità dei progetti, dai requisiti di qualità dei dati e dalla richiesta di hardware specializzato e di professionisti qualificati. La conduzione di un'analisi costi-benefici è fondamentale per garantire la redditività economica di molte istituzioni finanziarie.

Per gestire queste spese, le banche possono sfruttare framework di IA open-source come TensorFlow e PyTorch, che possono ridurre i costi di sviluppo ma richiedono competenze significative. Anche le iniziative di sviluppo collaborativo e le partnership possono aiutare a distribuire i costi e fornire l'accesso a competenze e risorse condivise, promuovendo l'innovazione tecnologica e l'analisi delle tendenze di mercato.

Tempi di implementazione e di risposta lenti

I sistemi di IA in ambito finanziario soffrono generalmente di tempi di implementazione e di risposta lenti. L'adozione di processi normativi snelli e di metodologie agili può ridurre significativamente i tempi di implementazione dei modelli di IA nel settore bancario. Questi approcci assicurano che i sistemi di IA siano implementati in modo efficiente e possano adattarsi rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato.

L'implementazione di analisi in tempo reale e di algoritmi di risposta rapida può migliorare ulteriormente la velocità e l'efficienza delle applicazioni di IA finanziaria. Sfruttando queste tecnologie, le banche possono migliorare le loro metriche operative e gestire efficacemente i rischi finanziari.

InvestGlass: La soluzione giusta per le sfide dell'adozione dell'IA

InvestGlass offre una soluzione completa per superare le sfide dell'adozione dell'IA nel settore bancario. In qualità di piattaforma cloud svizzera, InvestGlass fornisce strumenti specificamente progettati per le moderne istituzioni bancarie, tra cui:

• Onboarding digitale
• CRM
• Gestione del portafoglio
• Automazione senza codice

Questi strumenti consentono una perfetta integrazione con i sistemi esistenti, migliorando l'efficienza operativa e la soddisfazione dei clienti.

Una delle caratteristiche principali di InvestGlass è la capacità di automatizzare le attività di outreach e di engagement attraverso funzioni come le sequenze, Processo di approvazione, e promemoria automatici. Questa automazione guidata dall'intelligenza artificiale aumenta i tassi di risposta e snellisce i processi di vendita, rendendola una soluzione ideale per le banche che desiderano migliorare le operazioni di onboarding digitale e il coinvolgimento dei clienti.

L'intelligenza artificiale di InvestGlass offre i seguenti vantaggi:

• Consente la collaborazione tra reparti e team unificando la tecnologia e i flussi di lavoro.
• Favorisce un ambiente di lavoro coeso
• Aiuta le banche ad affrontare efficacemente le sfide dell'adozione dell'IA
• Aiuta le banche a rimanere competitive nel settore dei servizi finanziari.

Sintesi

L'adozione dell'IA nel settore bancario presenta numerose sfide, dai problemi di privacy e sicurezza dei dati alle distorsioni degli algoritmi e agli elevati costi di sviluppo. Tuttavia, comprendendo queste sfide e implementando soluzioni pratiche, le banche possono sfruttare l'integrazione dell'IA per trasformare le loro operazioni e ottenere un vantaggio competitivo.

InvestGlass fornisce una soluzione completa per affrontare queste sfide, offrendo strumenti per l'onboarding digitale, il CRM, la gestione del portafoglio e l'automazione senza codice. Adottando InvestGlass, le banche possono garantire un processo di integrazione dell'IA senza soluzione di continuità, promuovendo l'innovazione e mantenendo la competitività nel settore dei servizi finanziari.

Domande frequenti

Quali sono le principali sfide dell'adozione dell'IA nel settore bancario?

Le principali sfide dell'adozione dell'IA nel settore bancario includono la governance dei dati, i quadri normativi, le preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati, la distorsione algoritmica, l'integrazione con i sistemi preesistenti, la conformità alle normative, la carenza di talenti, le considerazioni etiche, i costi di sviluppo elevati e i tempi di implementazione lenti. Questi fattori richiedono un'attenta considerazione e pianificazione per implementare con successo l'IA nel settore bancario.

Come possono le banche affrontare il gap di talenti nell'IA?

Per affrontare la carenza di talenti nel campo dell'IA, le banche possono implementare programmi di formazione sull'IA, stabilire partnership universitarie, effettuare assunzioni strategiche, creare hub tecnologici e promuovere una cultura di apprendimento continuo. Questo approccio multiforme può aiutare a colmare il gap di talenti e a costruire una forte forza lavoro nel settore bancario.

Che cos'è l'AI Act dell'UE?

L'EU AI Act è un quadro normativo che affronta i costi di conformità e i quadri giuridici, classificando le tecnologie AI in base al rischio e stabilendo requisiti di conformità rigorosi per i casi di utilizzo ad alto rischio. Si concentra in particolare sulle valutazioni del merito creditizio e del rischio assicurativo basate sull'IA.

Perché InvestGlass è considerata la soluzione giusta per le sfide dell'adozione dell'IA?

InvestGlass è considerata la soluzione giusta per le sfide legate all'adozione dell'IA perché offre un'automazione guidata dall'IA e migliora il coinvolgimento dei clienti attraverso una suite completa di strumenti, tra cui l'onboarding digitale, il CRM, la gestione del portafoglio, l'automazione senza codice e la perfetta integrazione con i sistemi esistenti, rispondendo alle esigenze dei moderni istituti bancari.

In che modo InvestGlass migliora la soddisfazione dei clienti?

InvestGlass migliora la soddisfazione dei clienti sfruttando l'integrazione dell'intelligenza artificiale per fornire strumenti di onboarding digitale, automatizzando l'attività di outreach e di engagement e facilitando la collaborazione tra i reparti, il tutto contribuendo a un vantaggio competitivo e a un'esperienza del cliente efficiente e senza soluzione di continuità.