IA per i servizi bancari

Le innovazioni future nel campo dell'intelligenza artificiale (IA) e del machine learning (ML) per i servizi bancari contribuiranno in maniera inequivocabile a migliorare l'esperienza cliente e l'efficienza operativa. I servizi di consulenza e assistenza basati sull'IA si evolveranno al punto tale da coprire scenari dalla complessità maggiore.

Dal punto di vista operativo, l'IA migliorerà i processi decisionali in materia di crediti e prestiti bancari nonché la prevenzione dei reati finanziari, permettendo di rilevare le attività illecite con maggiore precisione. Inoltre, l'IA automatizzerà ulteriormente le attività di routine come l'immissione dei dati, semplificando quindi i processi di back office.

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Tuttavia, la diffusione su larga scala dell'IA nel settore bancario comporta numerose sfide, ad esempio nell'ambito dei prodotti, dei dati, della conformità e delle operazioni, ma anche dell'acquisizione e della formazione dei talenti.

Questo articolo analizza i possibili scenari che accompagneranno l'evoluzione dei servizi bancari basati sull'IA e sull'ML, illustrando le problematiche che potrebbero ostacolare questo processo di trasformazione e gli strumenti necessari a risolverle.

L'IA è in grado di rivoluzionare le modalità in cui le banche svolgono sia le operazioni interne, sia quelle rivolte ai clienti. Di seguito viene descritto in che modo le tecnologie di IA attuali e in via di sviluppo potrebbero influire su quattro aree chiave del settore bancario.

L'IA per il marketing e le vendite

• Acquisizione dei clienti: è possibile dare slancio a questa fase grazie a targeting e analisi predittive più efficaci, che permettano di individuare i potenziali clienti con maggiore efficienza.
• Onboarding dei clienti: negli scenari più complessi, la procedura di onboarding di clienti, attività e aziende può essere completamente automatizzata, quindi resa più rapida e intuitiva per i nuovi utenti.
• Fidelizzazione dei clienti: questo aspetto può essere migliorato con prodotti e servizi personalizzati, che aumentino la soddisfazione e la fiducia dei clienti.

L'IA per le operazioni e l'assistenza

• Consulenza: può diventare più intelligente e capace di adattarsi all'evolversi delle condizioni.
• Elaborazione: la gestione delle eccezioni può essere velocizzata per ridurre i tempi di attesa e migliorare l'efficienza operativa.
• Supporto: gli assistenti basati sull'IA possono gestire le richieste e i problemi più complessi dei clienti in modo efficiente ed efficace.

L'IA per la gestione e la valutazione dei rischi

• Modelli: con l'analisi di grandi serie di dati, la modellazione del rischio nel settore bancario può diventare molto più affidabile e dinamica, così da prevedere e mitigare i rischi finanziari con maggiore accuratezza.
• Recupero dei crediti: è possibile ottimizzare le strategie grazie ad analisi migliori, e quindi determinare l'approccio più efficace per la restituzione.
• Prevenzione dei reati finanziari: l'IA può rilevare in modo più preciso i reati finanziari sfruttando il riconoscimento dei pattern per individuare le transazioni anomale e ridurre i falsi positivi.

L'IA per i servizi finanziari e contabili

• Reportistica: la reportistica finanziaria nel settore bancario può essere semplificata grazie a processi automatizzati di compilazione e analisi dei dati, che permettono di generare report più accurati e tempestivi. Inoltre, affidare all'IA la gestione dei report ridurrebbe il numero di persone a contatto con i dati sensibili.

Adattarsi alle tecnologie di IA non comporta solo cambiamenti tecnici, ma anche variazioni in termini di aspettative dei clienti e procedure organizzative. Poiché le banche che desiderano estendere l'uso dell'IA all'intera organizzazione sono sempre più numerose, è fondamentale identificare le criticità che potrebbero presentarsi durante il processo per prepararsi a superarle.

Prodotto

• Adozione da parte dei clienti: descrivere ai clienti i benefici derivanti dall'utilizzo dei servizi bancari basati sull'IA può non essere semplice. Alcuni clienti possono non essere completamente convinti rispetto all'adozione dell'IA in questo ambito, perciò la trasparenza e l'intelligibilità sono aspetti essenziali.

Dati

• Qualità: l'uso dell'IA nel settore bancario si basa su dati di alta qualità. Spesso le banche si trovano a dover gestire dati disorganizzati, incompleti o di bassa qualità, che possono complicare lo sviluppo di modelli di IA efficaci.
• Sistemi legacy: molte banche adoperano sistemi che non sono del tutto compatibili con le tecnologie di IA moderne. L'integrazione può rivelarsi complessa, costosa e dispendiosa in termini di tempo.

Conformità

• Spiegabilità: a causa della complessità degli algoritmi di IA basati sul deep learning, può essere difficile spiegare come funzionano le decisioni dell'IA. Si tratta di un problema rilevante per i legislatori nei casi in cui è richiesta trasparenza.
• Privacy: gli istituti bancari gestiscono dati sensibili dei clienti, perciò i sistemi di IA devono garantirne la privacy e la sicurezza tutelandoli, ad esempio, dal data poisoning, un problema diffuso nel settore finanziario.
• Uso responsabile: l'uso dell'IA in ambiti come la profilazione dei clienti e le decisioni in materia di crediti e prestiti bancari può sollevare dubbi di natura etica, in termini di equità, discriminazione e privacy. Affrontare tali questioni è essenziale per garantire un'adozione efficace.

Infrastruttura e processi

• Scalabilità: estendere l'adozione dell'IA all'intera organizzazione bancaria, incluse le applicazioni aziendali e le procedure, può presentare sfide notevoli, considerando in particolare il ritmo sempre più rapido delle evoluzioni innovative.
• Costi: l'investimento iniziale e i costi di manutenzione dell'IA possono rivelarsi elevati e scoraggiare gli istituti bancari, se non è garantito un ROI vantaggioso.

Persone

• Acquisizione dei talenti: le banche devono far fronte alla carenza di professionisti specializzati in IA che dispongano di competenze pertinenti sia alla data science, sia al settore bancario.
• Adozione da parte dei dipendenti: è possibile riscontrare resistenza all'adozione dell'IA negli istituti bancari perché i dipendenti temono di perdere il lavoro o che il loro ruolo diventi superfluo, oppure non comprendono i vantaggi dell'IA.

Le banche necessitano di alcune capacità critiche per sfruttare l'IA in modo efficace.

Si tratta di aspetti tecnici come l'addestramento e la gestione dei dati, ma anche di fattori organizzativi come la governance e l'acquisizione dei talenti. Questa sezione approfondisce tali capacità, evidenziando quali competenze e strumenti sono necessari alle banche per implementare e sfruttare appieno le tecnologie di IA. Analizzare e acquisire tali capacità può contribuire a rendere efficace ed efficiente la diffusione dell'IA all'interno dell'intera banca.

Addestramento e ottimizzazione

Per sfruttare appieno i benefici dell'IA, i servizi bancari devono predisporre di modelli di base affidabili ed essere in grado di svilupparne di nuovi. A tal fine è necessario un repository di modelli di base che siano accessibili e modificabili all'occorrenza. Inoltre, l'ambiente operativo per l'addestramento dei modelli deve essere pronto all'uso e agevolare il provisioning. Ciò consente alle organizzazioni di addestrare e ottimizzare i modelli di IA in modo efficiente, stando al passo con le condizioni del mercato e i dati in evoluzione.

Questa agilità nell'addestramento e nell'ottimizzazione dei modelli di IA è fondamentale affinché le banche restino competitive e in grado di rispondere alle normative e alle esigenze dei clienti in continuo cambiamento.

Dati

Per l'IA nel settore bancario è importante avere a disposizione meccanismi efficaci per la pulizia, l'accesso e l'archiviazione dei dati. Il datastore deve essere facilmente accessibile e disporre di una configurazione appropriata dei permessi, in modo da garantire la sicurezza e la privacy dei dati. L'accesso a dati puliti e di alta qualità consente un addestramento efficace e affidabile dei modelli di IA.

Mettere i dati a disposizione dei data scientist è notoriamente complesso. Le banche devono trovare un equilibrio tra le capacità analitiche tradizionali di un data warehouse e la flessibilità dei data lake, così da soddisfare esigenze analitiche di vario tipo. Questo approccio duplice consente di analizzare dati strutturati e non; un aspetto cruciale per le applicazioni di IA complete per i servizi bancari.

Governance

In termini di governance dell'IA nel settore bancario, gestire i dati è fondamentale, così come stabilire sorgenti di dati e model lineage chiari, ad esempio dimostrando trasparenza in merito alla raccolta e all'utilizzo dei dati per l'addestramento dei modelli di IA. È importante anche documentare i fact dei modelli per garantire equità, spiegabilità e conformità, soprattutto considerati i requisiti normativi del settore bancario.

Verificare la presenza di bias e alterazioni dei modelli è un'altra capacità chiave, perché contribuisce alla gestione del rischio. Le banche devono valutare e ottimizzare continuamente i modelli di IA per prevenire errori e bias. Per mantenere la conformità e la trasparenza nell'uso dell'IA è importante anche fornire ai legislatori audit e report con regolarià.

Operazioni

Per quanto riguarda l'aspetto operativo dell'IA per i servizi bancari, integrare nel processo le Machine Learning Operations (MLOps) è essenziale. Le procedure MLOps interessano la gestione e il miglioramento continuo dei modelli di IA e sono finalizzate a preservarne l'efficacia e l'accuratezza nel tempo. Ciò include la capacità di distribuire, monitorare e gestire i modelli di IA in modo scalabile ed efficiente.

Le procedure MLOps supportano anche l'aspetto collaborativo dello sviluppo dell'IA, perché coinvolgono team disparati, dai data scientist ai professionisti IT. La collaborazione contribuisce a garantire che i modelli di IA siano non solo corretti dal punto di vista tecnico, ma anche allineati agli obiettivi aziendali della banca e agli standard di conformità.

Delivery

Fornire servizi bancari basati sull'IA integrandola nelle applicazioni è un altro aspetto fondamentale. Si tratta di coniugare in sinergia i modelli di IA con e le applicazioni bancarie esistenti per migliorare l'esperienza cliente e l'efficienza operativa. Ad esempio, integrando l'IA nelle applicazioni di assistenza clienti è possibile offrire un servizio più efficiente e personalizzato.

Sfruttare un'architettura basata sui microservizi è vantaggioso perché accorcia i tempi di rilascio contribuendo a ridurre i costi. I microservizi consentono lo sviluppo modulare delle applicazioni, semplificando quindi l'integrazione dell'IA e l'aggiornamento rapido dei servizi in risposta alle variazioni del mercato o dei requisiti normativi.

Estensibilità

Le tecnologie di IA per i servizi bancari devono essere adattabili e permettere di stare al passo con le rapide evoluzioni spesso introdotte dalle community open source. L'abilità di adottare rapidamente nuovi partner, pacchetti e tecnologie è essenziale per mantenere un vantaggio competitivo.

L'estensibilità implica anche che i sistemi di IA per il settore bancario debbano essere progettati tenendo in considerazione le integrazioni future. Con l'evoluzione dell'IA, le banche devono essere in grado di adottare nuovi metodi e tecnologie per migliorare costantemente servizi e processi. A tale scopo serve poter fare affidamento su una piattaforma flessibile e su una cultura aziendale basata sull'adattamento e l'apprendimento continui.

Per affrontare con efficacia l'integrazione dell'IA nei servizi finanziari, capire quali sono le capacità essenziali di cui disporre non è sufficiente, serve anche individuare partner e strumenti che semplifichino il percorso. In questo contesto si inserisce Red Hat, un partner chiave in grado di offrire soluzioni pensate appositamente per le necessità dell'IA nel settore bancario.

Red Hat promuove la collaborazione tra data scientist, sviluppatori e team operativi grazie a una piattaforma coerente con cui semplificare la distribuzione dei servizi bancari basati sull'IA. Red Hat e IBM offrono la trasparenza e il controllo di cui le banche necessitano. Le nostre iniziative a favore della scalabilità e della sicurezza supportano le esigenze dell'IA nel settore bancario e permettono agli istituti di affrontare le complessità legate all'integrazione dell'IA e di restare competitivi assecondando i ritmi incessanti dell'evoluzione tecnologica.

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Per deployment di intelligenza artificiale importanti è disponibile Red Hat OpenShift, una piattaforma per applicazioni scalabile, adatta ai carichi di lavoro IA, che fornisce anche l'accesso ai più comuni acceleratori hardware come quelli forniti dai partner di Red Hat Nvidia e Intel.

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Le partnership di Red Hat

Il consolidato ecosistema di partner Red Hat, esperti di intelligenza artificiale, è in grado di offrire soluzioni complete per la creazione, il deployment e la gestione di modelli di deep learning per applicazioni intelligenti basate sull'IA. Le numerose soluzioni includono: integrazione e preparazione dei dati, sviluppo e addestramento dei modelli di IA, gestione dei modelli ed elaborazione di inferenze sulla base di nuovi dati.

Tra i partner sono compresi:

• IBM e watsonx. watsonx è una piattaforma IA e dati avanzata ed enterprise ready, pensata per amplificare l'impatto dell'IA nelle organizzazioni.
• Nvidia. Red Hat e Nvidia si impegnano in una collaborazione open source per accelerare la distribuzione di applicazioni basate sull'IA.
• SAS. Red Hat e SAS collaborano per consentire alle aziende di utilizzare tecnologie di cloud ibrido open source e capacità analitiche per promuovere l'intelligence a livello aziendale.
• Molti altri partner per l'IA.

Il nostro obiettivo di fornire piattaforme affidabili e scalabili che supportino lo sviluppo e la distribuzione di modelli di IA e ML è in linea con i requisiti dinamici dei servizi bancari moderni. Con la promozione di partnership consolidate e l'offerta di soluzioni adattabili, Red Hat consente agli istituti finanziari di affrontare le complessità legate all'adozione dell'IA.

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