L’intelligenza artificiale e l’arte del fintech possibile

Intelligenza Artificiale (AI) favorirà il cambiamento più grande di qualsiasi tecnologia Ravi Subramanian ha visto nei suoi 25 anni nella finanza perché permette ai visionari di sognare in grande. Subramanian è l'EVP e responsabile delle pratiche bancarie per Tecnologie Hexaware, una società globale di servizi tecnologici e di processi aziendali. Grazie ai progressi tecnologici come l’intelligenza artificiale, ciò che prima richiedeva quattro anni per essere realizzato all’inizio della sua carriera, ora richiede quattro settimane.

Questo breve tempo di sviluppo libera le menti creative per pensare alle possibilità che possono trasformare le industrie. Per Hexaware, ciò significa applicare la visualizzazione dei dati e le tecnologie di pagamento in modi nuovi e unici.

"Sono tempi molto entusiasmanti perché è passato un po' di tempo dall'ultima volta che ho visto un fornitore bancario basato su SaaS diventare un attore mainstream", ha esordito Subramanian. “Ho visto Mambu e Thought Machine occupare i processi mentali dei CXO nelle banche. Devo ancora vedere un'implementazione completa paragonabile a NFIS..., ma sono comunque passati secoli da quando quella parte del mondo è stata trasformata e sono felice di vivere in quest'era."

AI e Payscopiam, il futuro dei pagamenti in tre fasi

Rispetto ad altre tecnologie, Subramanian ritiene che l’emergere dell’intelligenza artificiale sia rapido. Guiderà Payscopiam, la visione in tre fasi di Hexaware per il futuro dei pagamenti. Oggi siamo in Payments as an Experience (PaaX). In alcuni luoghi, nel 2024 (probabilmente qualche anno dopo negli Stati Uniti) arriverà Payments as a Lifestyle (PaaL). Il denaro diventa programmabile. I consumatori decidono come ripartire i fondi tra alloggio, generi alimentari e altre necessità. I governi possono programmare denaro attraverso le CBDC. Succederanno solo le cose che il consumatore vuole, con le macchine che identificano i nostri modelli e bisogni.

I pagamenti invisibili rappresentano la fase finale. Tutto è fatto per noi. Man mano che i pagamenti avanzano fino a questo punto, diventeranno più coinvolgenti oltre i confini, le imprese e i consumatori. Il processo orizzontale collegherà le parti bancarie.

Gli effetti iniziano con l’inclusione dei consumatori senza e sottobancaggio a causa del loro valore, non per simpatia. Le imprese finanziarie e non finanziarie saranno sullo stesso livello. Ciò favorisce trasformazioni guidate dal business e incentrate sulle persone. La conseguente democratizzazione dei pagamenti porterà vantaggi 10 volte superiori alle imprese.

"L'uberizzazione dei pagamenti nel settore dei pagamenti commerciali sarà un momento decisivo (per) le micro, piccole e medie imprese", afferma Hexaware nella sua descrizione di Payscopiam. “Il capitale circolante verrà reintegrato in tempo reale, aumentando il ritmo e la portata dell’innovazione.

“La società è sull’orlo di un cambiamento epocale nell’esperienza, nella creazione di valore e nel miglioramento della qualità della vita ovunque. I pagamenti saranno il motore di questa trasformazione dell’esperienza per un ampio segmento della popolazione”.

Il carburante dell'intelligenza artificiale: i dati giusti al momento giusto

I consumatori percepiscono la differenza nella qualità del servizio quando hanno maggiormente bisogno di una carta di credito e la loro banca offre loro un prestito. Sono disposti a impegnarsi se ricevono il prodotto giusto in quel momento.

Subramanian ha detto che il problema si riduce ai dati sbagliati al momento giusto. Con i dati giusti, un istituto finanziario può offrire alle giovani famiglie fondi per il college, prestiti per le vacanze o per il miglioramento della casa o mutui. Se un cliente si recherà presto in un altro paese, gli potrebbe essere fornita una carta Forex.

Il segreto è collegare i dati strutturati della banca con l'accesso autorizzato dall'utente ai siti di social media, agli account Amazon e persino a Fitbits.

“Se combino i dati non strutturati che sono disponibili su Internet, che sono disponibili pubblicamente o semi-pubblicamente, e dico al banchiere di sovrapporli ai dati strutturati che hanno su di me, come entrate e uscite, e mi danno qualcosa di cui ho bisogno”, ha detto Subramanian.

L’intelligenza artificiale è il collante in questo processo. Permette alla banca di personalizzare, ma anche di valutare, il cliente. Il mutuatario più affidabile ottiene un tasso migliore.

Subramanian ha sviluppato un modello per testare la sua visione, iniziando con l'ottenimento di grandi set di dati. Ha aggiunto dati bancari e informazioni di spesa da carte di credito e conti commerciali. Il modello raccoglie informazioni dalle app per esercizi e persino dalle donazioni di beneficenza. Con questa raccolta di dati, i clienti possono rivolgersi alla propria banca con un obiettivo e ricevere il miglior piano di prodotto.

"Questo è ciò che ritengo sia il potere dell'intelligenza artificiale quando viene inserita in un contesto aziendale", ha affermato Subramanian. "Inserita in un contesto aziendale e combinata con i dati, la persona e il tempo giusti, l'intelligenza artificiale è fenomenale."

Tutte le strade portano all’intelligenza artificiale

Temendo gli aspetti legati all’intelligenza artificiale, alcune banche adottano un approccio diverso. Creano algoritmi proprietari di apprendimento automatico per valutare il rischio di credito e collegarlo a canali esistenti come telefoni cellulari e siti Web. Lentamente, introducono l’intelligenza artificiale perché hanno paura che qualcuno utilizzi quei dati e il loro vantaggio competitivo venga cancellato.

Queste istituzioni si concentrano sul deep learning per ricavare intelligence da dati non strutturati. L’intelligenza artificiale generativa li aiuterà a livello front-end raccogliendo tutto ciò che è disponibile e fornendo informazioni utili. Hexaware ha sviluppato l'intelligenza artificiale pervasiva in risposta. Sintetizza le informazioni provenienti da diverse aree di un'istituzione per creare nuova intelligenza.

Col tempo, si combina con l’intelligenza artificiale generativa per fornire ancora più valore. Un sistema potrebbe spostare automaticamente i prodotti per risparmiare sugli interessi e informare il cliente tramite un avviso sul telefono, sull'orologio o qualunque sia il gadget preferito. Subramanian vede questo come una realtà in appena un decennio.

Ostacoli all'attuazione

La transizione può essere ostacolata da silos che impediscono la coalizione dei dati strutturati in tutta l’istituzione. I dipartimenti competono tra loro. Subramanian si concentra sulla costruzione di ponti tra queste isole di dati in questi casi lavorando con più dipartimenti in modo indipendente. Riunisce queste informazioni in un modello basato sull’intelligenza artificiale che mostra loro quanto diversamente possono essere valutati i dati.

"È allora che realizzano l'arte del possibile", ha detto Subramanian.

Subramanian vede altri fattori che impediscono ad alcuni di abbracciare l’intelligenza artificiale. Uno è l’importanza della fiducia. Temono di introdurre l’intelligenza artificiale nella loro rete e quindi di far trapelare informazioni.

Poi, c’è la mancanza di risultati tangibili da parte dei grandi attori che abbracciano l’intelligenza artificiale. Certo, potrebbero esserci alcuni primi numeri provenienti da startup o entità digitali, ma alcuni rimarranno timidi finché alcuni non vedranno aspetti positivi dai livelli più alti.

Il futuro è luminoso

Subramanian attende il giorno in cui i benefici dell’intelligenza artificiale raggiungeranno gli imprenditori più piccoli che hanno maggiormente bisogno di servizi bancari innovativi. Le grandi aziende possono permettersi di correre rischi come espandere le linee di prodotti o aggiungere sedi. La maggior parte delle piccole imprese non ha la possibilità di farlo.

L’intelligenza artificiale può aiutare a rendere i rischi più calcolati. Forse si tratta del capitale circolante rilasciato in tempo reale per una pizzeria da una banca con tutte le informazioni sulle transazioni che risalgono ad anni fa. Sulla base di questi dati allunghi il periodo di rimborso. Ciò consente loro di aggiungere una posizione o aumentare le dimensioni del menu. Il fatturato aumenta e il business cresce.

“Questo è ciò che stiamo vedendo che le banche possono fare”, ha detto Subramanian. “Il private banking non è più una cosa di nicchia. Tutti hanno bisogno del private banking, e il private banking su larga scala è ormai la norma.

“L’iperpersonalizzazione è per chiunque e per tutti. Non è più solo per i ricchi”.

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