In che modo i dati e l'intelligenza artificiale trasformeranno il settore finanziario nel 2023

Ogni settore dell'economia globale beneficia dell'intelligenza artificiale (AI) e dei big data. Era solo una questione di tempo prima che banche, istituzioni finanziarie e organizzazioni di gestione patrimoniale sfruttassero questa tecnologia per ottenere un vantaggio competitivo.

L'intelligenza artificiale e i big data hanno numerose applicazioni nel settore finanziario. Il settore diventerà più digitalmente guidato dai dati man mano che sempre più banche e società di servizi finanziari adotteranno soluzioni di intelligenza artificiale e big data.

5 Big Data e applicazioni AI nel settore finanziario

I big data e l'intelligenza artificiale possono sembrare parole d'ordine del settore, ma sono piuttosto semplici. Le soluzioni per big data consentono alle aziende di ordinare le informazioni grezze in informazioni fruibili. L'intelligenza artificiale può automatizzare attività di routine, ripetitive o monotone per consentire ai dipendenti di gestire progetti più complessi.

"Le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale e sui big data possono aiutare le istituzioni finanziarie, le banche, i professionisti della gestione patrimoniale e i consumatori a funzionare in modo più efficiente ed efficace". 

Ecco alcuni esempi di applicazioni di Big Data e AI che trasformeranno il settore finanziario nei prossimi anni.

1. Rilevamento delle frodi

Gli istituti finanziari gestiscono molti dati, il che aumenta solo man mano che il mondo diventa più digitale e il numero di clienti continua a crescere. Il rilevamento delle frodi è una priorità assoluta nel settore finanziario. I dipendenti umani non possono setacciare grandi volumi di informazioni per trovare anomalie, ma l'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale possono fare proprio questo. 

Il rilevamento delle anomalie basato sull'intelligenza artificiale può aiutare le società finanziarie a determinare i casi di frode per i propri clienti. Per esempio, Wells Fargo utilizza il software FICO per combattere l'inganno in tempo reale, tutelando i consumatori e le imprese. La nota banca ha addirittura vinto il 

Premio FICO Choice 2022 Industry Vanguard per l'utilizzo di ML e AI per i processi di rilevamento delle frodi.

2. Chatbot conversazionali

L'intelligenza artificiale conversazionale descrive soluzioni che utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che consente ai robot virtuali di impegnarsi in conversazioni umane in tempo reale con i clienti. Le aziende con carenza di manodopera possono utilizzare i chatbot AI per gestire le attività di base del servizio clienti, consentendo ai dipendenti umani di concentrarsi su incarichi più significativi.

"I chatbot conversazionali stanno diventando sempre più popolari nel settore finanziario, soprattutto con l'aumento della domanda di risposte rapide e utili del servizio clienti". 

Un ottimo esempio di chatbot AI nel settore finanziario è Erica di Bank of America. Erica è un bot basato sull'intelligenza artificiale all'interno dell'applicazione mobile della banca. IL l'assistente finanziario virtuale può rispondere alle domande su conti bancari, richieste di carte di credito e altro ancora. Gli utenti possono evitare di chiamare il servizio clienti per molte domande, poiché Erica può rispondere in modo efficiente.

3. Approfondimenti personalizzati

Un'altra applicazione dell'analisi dei big data e dell'intelligenza artificiale è la capacità delle banche di personalizzare la gestione finanziaria e le esperienze bancarie dei clienti. La concorrenza è feroce: le istituzioni che offrono ai clienti approfondimenti personalizzati spesso superano gli altri. 

Sebbene le banche sappiano quanto siano preziose le informazioni personalizzate per i clienti, solo il 16% ha protocolli standard per sviluppare algoritmi per questo, secondo una ricerca di McKinsey.

4. Analisi predittiva

L'analisi predittiva è un'applicazione di big data vantaggiosa che le banche possono utilizzare. Queste soluzioni fanno previsioni future utili per clienti e aziende. Le società di informazioni finanziarie raccolgono sarebbe reso inutile senza soluzioni di analisi, poiché è troppo complesso e voluminoso per essere compreso dai dipendenti.

L'analisi predittiva consente alle aziende di comprendere meglio le tendenze del mercato, anticipare i cambiamenti futuri nel settore finanziario e determinare come servire al meglio i clienti. Può assumere parte del lavoro svolto dai dipendenti umani, consentendo loro di concentrarsi su progetti più significativi per le loro organizzazioni. 

5. Gestione della conformità normativa

Le banche devono rispettare molti requisiti normativi. La gestione della conformità è un aspetto impegnativo del settore finanziario, ma comunque importante. Ad esempio, le banche devono seguire l'antiriciclaggio (AML), che aiutano a mitigare attività sospette o fraudolente.

Le aziende si stanno rivolgendo a soluzioni di intelligenza artificiale e big data per supportare i processi di gestione della conformità normativa. Questi sistemi consentono banche e altri istituti finanziari per semplificare i loro processi di conformità riducendo l'errore umano e automatizzando il processo decisionale.

Queste cinque applicazioni forniscono solo uno sguardo al settore finanziario in evoluzione. Alcune altre applicazioni di base includono:

• Gestione del rischio di credito
• Ottimizzazione delle strategie di trading
• Supporto al trading algoritmico
• Sottoscrizione e gestione sinistri

Poiché il settore finanziario è vasto, al giorno d'oggi ci sono opportunità apparentemente infinite per le aziende di sfruttare le soluzioni di intelligenza artificiale e big data.

Società finanziarie: continuare a sfruttare il potere dei big data e dell'intelligenza artificiale

Come molti altri settori dell'economia, il settore dei servizi bancari e finanziari sta diventando sempre più dipendente dalle tecnologie digitali e i big data e l'intelligenza artificiale non fanno eccezione. 

"Le banche e le organizzazioni finanziarie stanno aggiornando i loro sistemi legacy a soluzioni high-tech più avanzate per servire meglio i clienti, aumentare la produttività e aumentare l'efficienza". 

Ora è il momento per banche, professionisti della gestione patrimoniale e altre società finanziarie di sfruttare AI, ML e big data per stare al passo con concorrenti e clienti. Sarà interessante vedere come l'intelligenza artificiale e i big data continueranno a cambiare il panorama dei servizi finanziari nel 2023 e oltre. L'intelligenza artificiale avanza e trasforma costantemente le industrie e le aziende farebbero bene a stare al passo con i cambiamenti.

Inoltre, leggi Quanto è potente il business con l'intelligenza artificiale

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• Fonte: https://www.aiiottalk.com/data-and-ai-transform-financial-industry/