Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale generativa, o GenAI, ha iniziato a svolgere un ruolo importante in molti settori e ha catalizzato un’ondata di drammatico aumento della produttività. Il settore finanziario non fa eccezione. Le banche hanno voltato pagina
solo organizzazioni finanziarie e trasformate in società tecnologiche.
Ad esempio, Capital One e JPMorgan Chase utilizzano GenAI per rafforzare i propri sistemi di rilevamento di frodi e attività sospette, Morgan Stanley ha implementato uno strumento di intelligenza artificiale che aiuta i suoi consulenti finanziari a trovare dati e Goldman Sachs utilizza GenAI per sviluppare risorse interne
Software.
Diamo un'occhiata alle cinque implementazioni più promettenti di GenAI nel settore bancario e finanziario.
1. Esperto virtuale
Questo è uno dei casi d'uso GenAI più popolari nel settore bancario al giorno d'oggi. Uno strumento esperto virtuale è un consulente finanziario basato sull'intelligenza artificiale che può essere rivolto al cliente e interno. L'idea alla base è piuttosto semplice: un utente può porre una domanda e ricevere un messaggio
risposta generata basata su lunghi documenti non strutturati o array di dati di grandi dimensioni.
Essendo una soluzione chatbot rivolta al cliente, può fornire un servizio clienti di alta qualità fornendo risposte rapide e precise alle domande dei clienti e assistendo nelle transazioni finanziarie. In molti casi di routine funziona in modo molto più rapido ed efficiente rispetto a
un umano.
Come servizio interno, un esperto virtuale può fornire risposte personalizzate basate sulle informazioni e sulle risorse proprietarie della banca. È possibile sviluppare strumenti simili per rivedere automaticamente i dati delle transazioni, inclusa la natura, il volume, la frequenza e le controparti
coinvolto. Ciò può aiutare a rilevare potenziali segnali di allarme, monitorare le notizie di mercato e i prezzi degli asset in tempo reale e altro ancora. Tutto ciò può essere estremamente utile per effettuare valutazioni informate del rischio.
2. Valutazione dei rischi
La valutazione dei rischi è una delle implementazioni più promettenti di GenAI nella finanza, poiché porta il compito a un altro livello di qualità. Può analizzare set di dati di grandi dimensioni e rilevare modelli che possono passare inosservati.
Rischio di credito. GenAI può aiutare ad automatizzare il processo decisionale sulle richieste dei clienti per prodotti di credito. In precedenza, l’elaborazione di una richiesta di prestito richiedeva dalle due alle tre settimane e il processo richiedeva l’attenzione di molti specialisti diversi. Quando queste applicazioni
vengono esaminati dall'intelligenza artificiale, bastano pochi minuti. Il formato veloce, remoto e senza carta aiuta a rendere il processo di credito più veloce e quindi più attraente per i clienti.
Dopo aver preso una decisione, GenAI può anche generare la nota di credito e sviluppare una bozza del contratto. Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono essere utilizzati anche per aggregare i report sul rischio di credito in base ai dati.
Rischio per la sicurezza informatica. GenAI può analizzare le vulnerabilità della sicurezza informatica per generare codice per le regole di rilevamento e promuovere lo sviluppo di codice sicuro. Può essere utile nella simulazione di scenari di attacco per scopi preventivi, di test e didattici.
GenAI è brava a raccogliere e valutare i dati sulla sicurezza. Sulla base di ciò, può rendere più efficiente il rilevamento dei rischi rilevando eventi di sicurezza e anomalie di comportamento e implementando approfondimenti e tendenze di sicurezza basati su tali informazioni.
Rischio operativo. Un’altra area in cui GenAI può svolgere un ruolo importante. Le banche possono utilizzarlo per l'automazione operativa dei controlli, del monitoraggio e del rilevamento degli incidenti. Può anche elaborare automaticamente autovalutazioni di rischio e controllo o valutare quelle esistenti
quelli per la qualità.
Rischio climatico. Gli strumenti GenAI possono automatizzare la raccolta dei dati, eseguire valutazioni del rischio e generare segnali di allerta precoce basati su eventi scatenanti o aiutare a visualizzare i potenziali rischi climatici. Una soluzione di intelligenza artificiale può generare automaticamente report
sui rischi ambientali, sociali e di governance e fornire una solida base per i rapporti annuali di sostenibilità.
3. Previsione
I mercati azionari sono noti per la loro volatilità e il cambiamento costante. Pertanto, lo strumento principale utilizzato dalle banche per valutare i potenziali guadagni e rischi è la previsione. L’intelligenza artificiale può eseguire studi sulle tendenze per valutare quanto sia sopravvalutato o sottovalutato un titolo.
La maggior parte dei dati e dei processi nel settore finanziario viene regolarmente ripetuta attraverso varie combinazioni. Ecco perché l’intelligenza artificiale può eseguire analisi di modelli di alta qualità utilizzando le sue funzionalità ben sviluppate di calcolo di statistiche e probabilità. L’intelligenza artificiale può dare
previsioni più veloci, più accurate e più efficienti delle tendenze che hanno maggiori probabilità di apparire.
4. Prevenire la criminalità finanziaria
GenAI può analizzare i dati transazionali per identificare modelli sospetti o insoliti. I truffatori seguono schemi simili nel 97% dei casi, motivo per cui questa è una misura efficace contro le frodi finanziarie.
Sulla base di ciò, lo strumento può generare rapporti di attività sospette basati sulle informazioni sui clienti e sulle transazioni. Può anche automatizzare la creazione e l'aggiornamento delle valutazioni di rischio dei clienti in base ai cambiamenti negli attributi "conosci il tuo cliente". Generando e migliorando
codice per rilevare attività sospette e analizzare le transazioni, la tecnologia può migliorare il monitoraggio delle transazioni.
5. Automazione dei processi
Oltre l’80% delle operazioni finanziarie e assicurative consistono in protocolli di azione di routine. Le soluzioni di intelligenza artificiale possono migliorare il flusso di informazioni, il processo decisionale e gli sforzi di coordinamento. L’intelligenza artificiale può automatizzare numerosi processi che richiedono molto tempo, inclusa la richiesta di prestito
elaborazione, gestione dell'account cliente e analisi dei sinistri assicurativi.
Inoltre, GenAI può ottimizzare i processi che non sono direttamente correlati al settore bancario, come la migrazione di linguaggi di programmazione legacy. Ciò consente l’adozione delle ultime tendenze e tecnologie con maggiore flessibilità.
Può anche automatizzare il monitoraggio delle prestazioni del modello e generare avvisi se i parametri non rientrano nei livelli di tolleranza. Le aziende utilizzano l’intelligenza artificiale anche per redigere la documentazione dei modelli e i rapporti di convalida.
Conclusione
Il settore bancario è stato tradizionalmente considerato molto conservatore e riluttante a rischiare di sperimentare nuove tecnologie nei propri processi. Tuttavia, questa reputazione sta cambiando rapidamente a causa della crescente popolarità dell’intelligenza artificiale. Tutte le applicazioni
di genAI sopra menzionato aiutano le organizzazioni finanziarie ad aumentare l’efficienza e a ridurre rapidamente i costi.
La crescita di qualsiasi azienda va di pari passo con la capacità di adattarsi alle condizioni e di sfruttare capacità avanzate, comprese le tecnologie che digitalizzano e automatizzano i processi, motivo per cui è fondamentale investire nell’implementazione dell’intelligenza artificiale
ove possibile.
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