Come in altri settori, l’esplosione dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) ha costretto il settore dei servizi finanziari ad adattarsi rapidamente, cavalcando un’ondata di questioni normative ed etiche. In che modo le banche, gli assicuratori e le altre società finanziarie bilanceranno rischi e benefici?
della GenAI e di altre tecnologie trasformative nel 2024?
Interrogando il mio team di esperti di servizi finanziari su rischio, frode e conformità, è chiaro che il settore risente ancora delle conseguenze dei fallimenti bancari del 2023. Ma il progresso tecnologico suscita anche molto ottimismo, quindi tuffiamoci nel dettaglio. Inizierò con
la mia previsione.
L’“età oscura delle frodi” alimentata dalla GenAI stimolerà i progressi nella lotta alle frodi.
SAS' I volti della frode Lo studio, basato su un sondaggio condotto su 13,500 consumatori in 16 paesi, ha rivelato che l’89% ritiene che le organizzazioni debbano fare di più per tutelarsi dalle frodi. Inoltre, due terzi hanno affermato che cambierebbero fornitore a causa di un'esperienza di frode o
per migliori protezioni.
Ma proprio mentre i consumatori segnalano una maggiore vigilanza sulle frodi, l’intelligenza artificiale generativa e la tecnologia deepfake stanno aiutando i truffatori ad affinare la loro attività multimiliardaria. I messaggi di phishing sono più raffinati. I siti Web di imitazione sembrano sorprendentemente legittimi. Un truffatore può clonare
una voce con $ 5 e pochi secondi di audio utilizzando semplici strumenti online. Stiamo entrando nell’era oscura delle frodi, in cui le banche e le cooperative di credito si affretteranno a recuperare il tempo perduto nell’adozione dell’intelligenza artificiale – incentivate, senza dubbio, dai cambiamenti normativi che costringono i finanziamenti
le aziende si assumeranno maggiori responsabilità per l’aumento vertiginoso delle truffe e delle altre frodi relative ai pagamenti push autorizzati (APP).
I fallimenti bancari scateneranno una resa dei conti nella gestione del rischio.
Il settore bancario ha visto il
crollo di cinque banche nel 2023 – e secondo Donald van Deventer, Direttore generale della ricerca sui rischi e delle soluzioni quantitative presso SAS, non siamo ancora fuori pericolo.
“Il 2024 porterà di più banca
fallimenti, costringendo le banche a riconoscere la questione più importante nella gestione del rischio: 'Qual è la nostra probabilità di default?'”, ritiene. “E utilizzeranno strumenti e tecnologie per rispondere a questa domanda esistenziale. Un recente sondaggio
dei professionisti del rischio ha rivelato che l’80% delle aziende prevede miglioramenti significativi nelle proprie funzioni di ALM [gestione delle attività e passività]. Tuttavia, meno di un terzo ha affermato che le proprie aziende dispongono di una condivisione dei dati completamente automatizzata tra ALM e altre funzioni aziendali o di rischio.
È ora di cambiare la situazione.
La ricalibrazione del modello di rischio metterà alla prova le capacità delle imprese.
Naturalmente, le banche faranno tutto il possibile per evitare il pericolo. A tal fine, SAS'
Naem Siddiqi, consulente senior per la ricerca sui rischi e le soluzioni quantitative, prevede che molti potrebbero trovare la tecnologia e i processi attuali al limite.
“Ricordate come la pandemia di COVID-19 ha spinto le banche migliori a ricostruire e implementare rapidamente i loro modelli di decisione sul rischio, mentre altre hanno trascorso mesi solo a raccogliere dati?” chiede Siddiqi. “Nel 2024, gli incombenti rischi di recessione e tassi di default più elevati richiederanno l’intervento delle banche
adattarsi con modelli, politiche di prestito e previsioni più rilevanti, mettendo alla prova la velocità e l’agilità delle loro infrastrutture IT e le capacità più ampie”.
L’implementazione deliberata dell’intelligenza artificiale creerà o distruggerà gli assicuratori.
Le banche non sono le uniche società di servizi finanziari a rischio. Poiché i rischi elevati in luoghi soggetti a inondazioni e incendi come la Florida e la California spingono alcune compagnie di assicurazione a farlo
lasciare
determinati mercati, FranklinManchester, Global Insurance Strategic Advisor presso SAS, prevede che la crisi esistenziale del settore assicurativo segnerà la fine di almeno un grande assicuratore di proprietà e sinistri.
“Nel 2024, uno dei primi 100 assicuratori globali cesserà l’attività a causa dell’implementazione troppo rapida dell’intelligenza artificiale generativa”, afferma Manchester. “In questo momento, gli assicuratori stanno implementando sistemi autonomi a una velocità vertiginosa, senza adattarli alla loro attività
Modelli. Sperano che l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per elaborare rapidamente le richieste di risarcimento possa compensare gli ultimi anni di scarsi risultati aziendali. Ma dopo i licenziamenti del 2023, il personale rimanente sarà troppo ridotto per attuare la supervisione necessaria per implementare l’intelligenza artificiale in modo etico e a livello globale.
scala. Il mito dell’intelligenza artificiale come panacea scatenerà decine di migliaia di decisioni aziendali errate che porteranno al collasso aziendale, che potrebbe danneggiare irreparabilmente la fiducia dei consumatori e dei regolatori”.
Gli assicuratori affronteranno il rischio climatico, aiutati dall’intelligenza artificiale.
D’altra parte, prevede che l’intelligenza artificiale contribuirà anche a rafforzare il settore assicurativo, che si trova ad affrontare rischi sempre maggiori in un clima che cambia.
Troy Haines, Vicepresidente senior della ricerca sui rischi e delle soluzioni quantitative presso SAS:
“Dopo decenni di anticipazione, il cambiamento climatico si è trasformato da minaccia speculativa a minaccia reale. Le perdite assicurate globali dovute a disastri naturali hanno superato i 130 miliardi di dollari nel 2022 e gli assicuratori di tutto il mondo si sentono sotto pressione. Gli assicuratori statunitensi, ad esempio,
sono sotto esame per l’aumento dei premi e il ritiro da stati duramente colpiti come la California e la Florida, lasciando decine di milioni di consumatori nei guai. Per sopravvivere a questa crisi, gli assicuratori adotteranno sempre più l’intelligenza artificiale per sfruttare il potenziale del loro immenso
archivi dati per sostenere la liquidità ed essere competitivi. Oltre ai vantaggi che ottengono nella tariffazione dinamica dei premi e nella valutazione del rischio, l’intelligenza artificiale li aiuterà ad automatizzare e migliorare l’elaborazione dei sinistri, il rilevamento delle frodi, il servizio clienti e altro ancora”.
La lezione? La tecnologia dell’intelligenza artificiale può aiutare gli assicuratori a sopravvivere e prosperare, ma deve essere implementata in modo responsabile, con rigore e supervisione adeguati per evitare pregiudizi – ed è fondamentale mantenere sempre l’essere umano coinvolto.
L’intelligenza artificiale aiuterà a prevenire la recessione, almeno per ora.
Cosa significheranno i progressi dell’intelligenza artificiale per l’economia mondiale in senso più ampio? Responsabile del portafoglio rischi di SAS
Stas Melnikova predice ritiene che ciò ci impedirà di scivolare nella recessione globale, almeno temporaneamente.
“I progressi nell’intelligenza artificiale e nell’automazione porteranno a guadagni di produttività”, afferma Melnikov. “Il rapporto capitale/lavoro aumenterà, contribuendo ulteriormente all’aumento della produttività. Questo impatto sarà sufficiente affinché la maggior parte delle economie eviti la recessione,
nonostante il rapido aumento dei default e della disoccupazione strutturale. Il quadro sarà tuttavia molto diverso a livello settoriale, dove alcuni segmenti vivranno condizioni simili alla recessione”.
L’intelligenza artificiale trasformerà la conformità ai crimini finanziari.
Il panorama dei crimini finanziari è più complesso che mai. Allo stesso tempo, i progressi nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico hanno il potere di migliorare in modo significativo i programmi antiriciclaggio delle società finanziarie
Joan McGowan, Global Banking Industry Advisor presso SAS, spiega.
“L’intelligenza artificiale rappresenterà un punto di svolta per i programmi antiriciclaggio [AML], poiché il costo globale della conformità raggiunge i 274 miliardi di dollari, il 60% dei quali è costituito da manodopera”, afferma McGowan. “Secondo le Nazioni Unite, ogni anno nel mondo vengono riciclati circa 2mila miliardi di dollari. Soltanto
L'1% dei proventi criminali viene confiscato e il 95% delle segnalazioni sono falsi positivi. Sono dati allarmanti! Il potenziamento degli attuali sistemi AML con l’apprendimento automatico e l’analisi di rete migliorerebbe notevolmente il monitoraggio delle transazioni riducendo i falsi negativi
e tassi di falsi positivi e l’invio di avvisi di qualità superiore a valle agli investigatori antiriciclaggio e ai gruppi di conformità”.
Le valute digitali delle banche centrali porteranno vantaggi e rischi.
Ad oggi, sono stati istituiti quattro paesi valute digitali della banca centrale (CBDC) e molti altri si trovano in varie fasi di esplorazione delle CBDC.
Ian Holmes, Global Lead for Enterprise Fraud Solutions presso SAS, prevede che l'adozione accelerata delle CBDC nel 2024 porterà molti vantaggi, ma i governi devono anche essere preparati a combattere i potenziali effetti negativi.
“Le CBDC, come l’eNAIRA della Nigeria, sono attualmente esplorate dai governi di più di 100 paesi. Nel 2024 diventeranno comuni, offrendo ai cittadini opzioni di pagamenti digitali sicure e sostenute dal governo con il potenziale di favorire una maggiore crescita finanziaria.
inclusione”, afferma Holmes. "Ma le CBDC comporteranno rischi unici di frode e criminalità finanziaria, aumentando l'esposizione attraverso perdite finanziarie e compromissione dei dati, acquisizione di account ed esfiltrazione attraverso conti muli."
L’intelligenza artificiale generativa diventerà maggiorenne.
AI generativa
è stata tra le tendenze tecnologiche più calde del 2023 e rimane di grande interesse. Ad esempio, il nuovo rilascio
Rapporto 2024 sul benchmarking delle tecnologie antifrode dall’Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) e SAS hanno rivelato che l’83% dei professionisti antifrode prevede di aggiungere GenAI ai propri armamenti antifrode entro il 2025.
Lo slancio continuerà? Antonio Mancuso, responsabile della modellizzazione del rischio e delle decisioni presso SAS, prevede: "L'hype sui modelli linguistici di grandi dimensioni [LLM] come panacea si attenuerà, guidato dalle preoccupazioni sulla privacy, dal potenziale di azioni legali e dalla pura e semplice
costi di costruzione e manutenzione di queste architetture. L’attenzione si sposterà sulla monetizzazione degli LLM per determinati casi d’uso. Alcuni fornitori selezionati forniranno "modelli di conversazione" fondamentali, mentre un gruppo più ampio aiuterà le singole aziende a ottimizzarli per le loro esigenze.
propri scopi”.
L’intelligenza artificiale conversazionale porterà l’esperienza del cliente a nuovi livelli.
Si prevede che la maturazione della tecnologia GenAI sarà un vantaggio per l’esperienza digitale del cliente
Oana Avramescu, responsabile assicurativo globale per la ricerca sui rischi e le soluzioni quantitative presso SAS:
“I chatbot non sono una novità nei servizi finanziari – ma cosa succederebbe se avessi un chatbot che imitasse meglio l’interazione da uomo a uomo? Nel 2024, il progresso della tecnologia dell’intelligenza artificiale generativa avvicinerà assicuratori, banche e imprese di altri settori a questo obiettivo
la realtà. Tali progressi nell’intelligenza artificiale conversazionale svolgeranno un ruolo importante nello snellimento della comunicazione con i clienti. Ciò aiuterà le organizzazioni a dare priorità all’assistenza umana per compiti e scenari più complessi, aumentando così l’efficienza operativa e il risparmio sui costi”.
L’assenza di banca nel contesto della rivoluzione bancaria digitale alimenterà l’innovazione dell’intelligenza artificiale.
C’è un prezzo da pagare per la rivoluzione bancaria digitale. Uno studio della fine del 2023 condotto da SAS ha rilevato che fino a un milione di cittadini in tutto il Regno Unito correvano il rischio di non avere filiali bancarie importanti nella propria zona. Mentre i consumatori si adattano a questa nuova realtà
nel Regno Unito e altrove di fronte a rampante
chiusure di filiali, le banche raddoppieranno la tecnologia per acquisire e mantenere clienti e progetti
Alex Kwiatkowski, Direttore dei servizi finanziari globali presso SAS.
“Nel 2024, le banche più avvedute cercheranno di creare un’esperienza del cliente [CX] più inclusiva esaminando chi la rivoluzione bancaria digitale ha meglio servito – e chi ha lasciato indietro”, afferma Kwiatkowski. «Il forte calo del numero di filiali principali
nelle strade e nei centri commerciali ha lasciato fasce di correntisti “senza banche”. Coloro che non hanno fiducia nel digitale si trovano a dover interagire con i propri fornitori finanziari online. D'altro canto, un quarto dei clienti britannici afferma che non metterà mai piede in una filiale bancaria
ancora una volta, secondo un sondaggio di fine 2021. Le istituzioni finanziarie lungimiranti intesseranno l’impegno digitale basato sull’intelligenza artificiale in un ecosistema arricchito di filiali per migliorare la connessione e la CX senza soluzione di continuità come differenziatore competitivo”.
La “spiegabilità” dell’intelligenza artificiale promuoverà l’equità e la trasparenza nelle decisioni assicurative.
Il settore bancario non è l’unico ambito in cui l’intelligenza artificiale genererà una maggiore fidelizzazione dei clienti.
Leader della pratica assicurativa SAS EMEA Alena Tsishchanka immagina come l’innovazione responsabile possa creare un settore assicurativo più giusto e trasparente.
“L’intelligenza artificiale potrebbe innescare una ricalibrazione etica del settore assicurativo? Nel 2024 lo scopriremo. Le decisioni di rischio giustificate dal punto di vista attuariale possono involontariamente favorire le disuguaglianze in gruppi storicamente emarginati. L’adozione dell’intelligenza artificiale e del machine learning da parte degli assicuratori, tuttavia,
richiederà loro di comprendere in che modo i loro modelli e algoritmi rendono le decisioni (ad esempio nella tariffazione dei premi o nei sinistri). Questa spiegabilità dell’intelligenza artificiale ha il potenziale per stabilire nuovi standard di trasparenza ed equità in tutto il settore”.
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