Quasi tutti i settori sono innamorati dell’intelligenza artificiale generativa e il fintech è uno dei settori chiave in prima linea nella sua adozione. Le società finanziarie possono combinare l’intelligenza artificiale generativa con funzionalità di intelligenza artificiale tradizionale più consolidate per accelerare gli sforzi di trasformazione di un’organizzazione in una serie di aree chiave, tra cui il processo decisionale predittivo, la valutazione del rischio, il coinvolgimento dei clienti, la sicurezza informatica, la conformità e altro ancora. Tuttavia, mentre l’intelligenza artificiale generativa offre un grande potenziale, le organizzazioni fintech devono essere strategiche nel come e dove applicare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) dell’intelligenza artificiale generativa e le tecnologie correlate all’interno dell’impresa.

Quattro tendenze chiave

Il percorso di trasformazione di ogni organizzazione sarà unico esattamente in quanto e dove verrà applicata l'intelligenza artificiale per semplificare i processi, automatizzare i flussi di lavoro e generare risparmi sui costi. Detto questo, ecco quattro tendenze chiave che stanno modellando il percorso di adozione dell’intelligenza artificiale per molte aziende oggi:

1. Combinare intelligenza artificiale generativa e tradizionale: È difficile sopravvalutare l'entusiasmo per l'intelligenza artificiale generativa in un'era in cui ChatGPT, l'applicazione di intelligenza artificiale generativa più conosciuta, ha rapidamente stabilito il record per base utenti in più rapida crescita nella storia. Ma questa esuberanza può oscurare il fatto che l’intelligenza artificiale generativa deve spesso lavorare in tandem con l’intelligenza artificiale tradizionale per creare il massimo valore. Ad esempio, una banca potrebbe utilizzare l’intelligenza artificiale tradizionale per analizzare i dati sul comportamento degli utenti e quindi utilizzare i risultati come base per l’intelligenza artificiale generativa per creare contenuti personalizzati. Oppure una piattaforma AIOps potrebbe incorporare un’intelligenza artificiale generativa per personalizzare gli avvisi di sicurezza e facilitare la corrispondenza SOC. La combinazione di questi diversi tipi di intelligenza artificiale può pagare enormi dividendi per le società finanziarie che devono confrontarsi con dati sensibili e normative rigide.

2. Maggiore flessibilità dei dati e meno silos: L’intelligenza artificiale ha catturato l’attenzione dei leader dei servizi finanziari, ma è facile dimenticare che l’intelligenza artificiale non è nulla in assenza di dati validi. Senza un’adeguata flessibilità e un accesso che trascenda i tradizionali silos tra set di dati o ecosistemi di fornitori, le fonti di informazione e la modellazione algoritmica che alimentano l’intelligenza artificiale generativa saranno limitate. Una solida strategia di gestione dei dati è il primo passo per garantire standard coerenti per metadati, definizioni e attributi dei dati in tutto il patrimonio IT. Ciò deve essere supportato dalla giusta architettura dei dati sottostante, idealmente una che acceda ai dati in cui risiedono attraverso un livello di virtualizzazione o una tecnica simile che collega liberamente tutti i dati attraverso le reti aziendali e di terze parti.

3. Abbracciare l’IA privata: Soprattutto se abbinata all’intelligenza artificiale tradizionale, l’intelligenza artificiale generativa offre all’organizzazione più insight e valore che mai. L’avvertenza è che queste intuizioni e valore possono facilmente raggiungere altre aziende, anche concorrenti, in un ecosistema di intelligenza artificiale fortemente dipendente dalle relazioni e dai fornitori di terze parti. Ecco perché le soluzioni di intelligenza artificiale privata diventeranno sempre più importanti per le aziende fintech che desiderano sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale senza compromettere la privacy dei dati condividendo inavvertitamente la formazione di modelli e algoritmi. L’intelligenza artificiale privata consente alle aziende di formarsi in modo sicuro sui dati aziendali, con i modelli risultanti mai condivisi al di fuori dell’organizzazione.

4. Ricordare il fattore persone nell’adozione dell’IA: Per mettere in azione le capacità dell’intelligenza artificiale è necessario affrontare il fattore persone. L’obiettivo generale è garantire che le complessità tecnologiche che alimentano l’intelligenza artificiale non diventino una barriera all’ingresso per i gestori del rischio finanziario, gli analisti degli investimenti o altri utenti aziendali che non dovrebbero aver bisogno di un dottorato in scienza dei dati per svolgere il proprio lavoro. Il successo prevede una ricetta in due parti: fornire piattaforme accessibili che consentano il controllo e la personalizzazione dei processi di intelligenza artificiale senza la necessità di codifica avanzata; e poi una formazione adeguata degli utenti per gestire queste piattaforme. Quest'ultimo dovrebbe includere indicazioni sulla ricerca e un'ingegneria tempestiva per ottenere risultati migliori.

Combinare l'innovazione dell'intelligenza artificiale con la gestione del rischio per il massimo ROI

Le tendenze di cui sopra stanno definendo oggi la curva di adozione dell’intelligenza artificiale per gli istituti finanziari che cercano il massimo ROI dalle nuove efficienze guidate dall’intelligenza artificiale. L’avvertenza è che, insieme alle nuove funzionalità, deve essere accompagnato un sostanziale sforzo di gestione del rischio per garantire che le vulnerabilità di sicurezza o conformità non vengano create inavvertitamente quando si installano nuovi sistemi di intelligenza artificiale.

Sebbene possano ridimensionare notevolmente le operazioni e trasformare i processi, è noto che le piattaforme di intelligenza artificiale generativa che si basano su LLM introducono allucinazioni di intelligenza artificiale e disinformazione di Internet nel loro prodotto lavorativo. E anche l’intelligenza artificiale tradizionale può amplificare i rischi, anche ogni volta che si accede a nuovi flussi di dati senza adeguate garanzie di autenticazione o nei casi in cui l’automazione viene applicata a processi difettosi, ridimensionando così i possibili casi di non conformità ogni volta che si verifica quel processo automatizzato. I team di trasformazione dovrebbero seguire il NIST Quadro di gestione del rischio AI per aiutare a guidare la progettazione, lo sviluppo, l’uso e la valutazione di prodotti, servizi e sistemi di intelligenza artificiale.

La posta in gioco per l’implementazione dell’intelligenza artificiale in modo efficace e sicuro nell’organizzazione fintech è particolarmente alta in un settore che si occupa di PII e transazioni finanziarie estremamente sensibili. La buona notizia è che anche il guadagno in caso di successo è particolarmente elevato. Questo perché, dato che le capacità di risparmio di tempo dell’intelligenza artificiale generativa stanno riducendo i carichi di lavoro manuale e migliorando la produttività in un settore in cui gli stipendi tendono ad essere più alti, ogni ora risparmiata amplifica il ROI rispetto ad altri settori.

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