L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) non è più solo una parola d’ordine. Si sta evolvendo come una forza trasformatrice che sta rimodellando il mondo. Il 2023 è stato un anno eccezionale per le startup GenAI, con finanziamenti azionari che hanno superato i 21.8 miliardi di dollari, ovvero 4 volte rispetto a
2022
Il settore dei servizi bancari e finanziari è sempre stato in prima linea nell’adattamento di tecnologie dirompenti e nello sviluppo di casi d’uso. GenAI ha un significato immenso nel campo bancario, inaugurando una nuova era di efficienza, precisione e innovazione.
Secondo McKinsey, la tecnologia potrebbe fornire un valore aggiuntivo pari a un valore aggiuntivo compreso tra 200 e 340 miliardi di dollari all’anno nel settore bancario.
Mentre i riflettori sono spesso puntati sulle applicazioni rivolte ai clienti come l’intelligenza artificiale conversazionale, i chatbot, i bot vocali ecc., trascurare il back office bancario sarà un’occasione persa. In un settore in cui i dati sono una pietra angolare, la capacità di elaborazione di GenAI è vasta
grandi volumi di informazioni, comprendere il contesto, riconoscere modelli complessi e generare insight significativi possono davvero plasmare il futuro del back office.
Sebbene ci siano moltissime possibilità con la Gen AI, in questo blog approfondiremo 4 casi d'uso selezionati dal back-office bancario, che hanno il potenziale per avere un impatto significativo:
1- Valutazione del rischio di credito e sottoscrizione:
Le banche raccolgono una grande quantità di dati sui richiedenti, inclusi punteggi di credito, storia finanziaria, dettagli su entrate e spese e altro ancora. I processi di sottoscrizione tradizionali implicano l’inserimento e l’analisi manuale dei dati, il che porta a ritardi e potenziali errori. GenAI
interviene raccogliendo, ripulendo e preparando automaticamente i dati da varie fonti, garantendo accuratezza e coerenza.
Una volta disponibili dati di alta qualità, GenAI utilizza algoritmi avanzati per estrarre caratteristiche rilevanti dai dati. Identifica modelli, correlazioni e tendenze che potrebbero non essere evidenti attraverso l'analisi manuale. Questo aiuta a scoprire relazioni complesse
che potrebbero influenzare il rischio di credito. GenAI utilizza il deep learning e crea modelli di rischio altamente complessi che vanno oltre i tradizionali sistemi di credit scoring, incorporando dati dinamici e in tempo reale.
GenAI genera scenari sintetici che simulano diverse condizioni economiche, tendenze di mercato e comportamenti dei mutuatari. Questi scenari aiutano a valutare il potenziale impatto di fattori esterni sul rimborso del prestito e possono aiutare le banche a migliorare l’accuratezza del rischio
predizioni. Può anche segnalare segnali premonitori di difficoltà finanziarie o default analizzando i modelli di transazione, le abitudini di spesa e altri dati.
Ciò non solo riduce i tempi necessari per prendere decisioni di credito, ma garantisce anche che le decisioni siano basate su intuizioni basate sui dati piuttosto che su giudizi soggettivi e distorti.
2- Elaborare le istruzioni e le richieste dei clienti:
Anche dopo cambiamenti rivoluzionari e aggiornamenti nelle funzionalità self-service, le banche sono sopraffatte da volumi di istruzioni e richieste dei clienti che devono essere elaborate manualmente nei middle e back office.
GenAI è dotato di funzionalità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale che gli consentono di comprendere e interpretare le richieste dei clienti, indipendentemente dalla frase o dalla lingua utilizzata. Ciò include il riconoscimento di parole chiave, intenti e analisi del sentiment da comprendere
con precisione le esigenze del cliente. Una volta interpretata la richiesta del cliente, GenAI può recuperare i dati rilevanti dal sistema di record della banca. Ciò include informazioni sull'account, cronologia delle transazioni e qualsiasi altro dettaglio pertinente relativo a quello del cliente
richiesta. Sulla base delle istruzioni del cliente e dei dati disponibili, GenAI prende decisioni automatizzate entro parametri predefiniti.
Ad esempio, se un cliente richiede di modificare il ciclo di fatturazione di una carta di credito, GenAI può recuperare i dettagli del cliente, fare riferimento alla politica della banca, analizzare richieste simili, prendere una decisione ed elaborare la richiesta nel sistema della carta di credito senza intervento manuale.
Nei casi in cui le richieste dei clienti comportano delle eccezioni, GenAI può analizzare la situazione e generare risposte adeguate e personalizzate. Può anche proporre potenziali soluzioni basate su modelli storici o contesto.
3- Individuazione, prevenzione e investigazione delle frodi:
I truffatori continuano ad evolversi e a cambiare tattiche costantemente. Pertanto, i sistemi di gestione delle frodi devono basarsi su strategie adattative. GenAI è uno strumento potente per contrastare efficacemente le frodi. GenAI non si basa su regole statiche. Utilizza strategie adattive e contestuali.
Se i truffatori cambiano tattica, questa si evolve per rilevare modelli e anomalie nuovi ed emergenti.
GenAI raccoglie dati da diverse fonti tra cui transazioni, canali, comportamento degli utenti, modelli di dispositivi, indirizzi IP, dati di geolocalizzazione, database di terze parti, casi storici di frode, indicatori di rischio esterni e integra questi diversi dati, creando
una visione globale e olistica dell’ecosistema bancario. Riconosce modelli, anomalie e correlazioni che indicano attività potenzialmente fraudolente.
GenAI genera dati sintetici che simulano comportamenti di transazione normali e fraudolenti. Questi dati sintetici vengono utilizzati per addestrare modelli di rilevamento delle frodi, rendendoli più robusti e adattabili alle nuove tattiche utilizzate dai truffatori. Quando segnala un'attività potenzialmente fraudolenta
transazione o comportamento, attiva un avviso per analisti umani o sistemi automatizzati per ulteriori indagini. Per le transazioni contrassegnate, GenAI fornisce approfondimenti e contesto agli analisti umani, aiutandoli a prendere rapidamente decisioni informate. Può anche essere automatico
approvare transazioni a basso rischio, riducendo i tempi di ciclo e migliorando la produttività. Le decisioni e il feedback degli analisti umani sono incorporati nel processo di apprendimento di GenAI per rafforzare le prestazioni e mantenerle allineate con le più recenti strategie di rilevamento delle frodi.
4- Accelera l'automazione del back-office fino all'iperautomazione:
GenAI può svolgere un ruolo cruciale nel migliorare le capacità degli strumenti di automazione come Robotic Process Automation (RPA) e Optical Character Recognition (OCR). Può aiutare a risolvere le eccezioni e gli errori riscontrati dai bot RPA, riducendo la necessità di interventi manuali
intervento e migliorare l’efficienza complessiva dei processi automatizzati. I robot RPA seguono regole predefinite, ma spesso incontrano eccezioni che non rientrano in queste regole. GenAI può essere impiegato per analizzare queste eccezioni, comprendere il contesto e generare
risposte o soluzioni adeguate. Per eccezioni complesse, GenAI può analizzare i dati sugli errori e generare spiegazioni leggibili dall'uomo, aiutando i team IT o gli utenti aziendali a capire il motivo per cui si è verificata l'eccezione. Allo stesso modo, GenAI può analizzare e correggere l'OCR
errori confrontando il testo estratto con modelli noti, dati storici e informazioni contestuali.
GenAI può imparare continuamente dalle eccezioni e dai fallimenti nel tempo. Man mano che incontra più casi, diventa più bravo a identificare modelli e a prevedere potenziali eccezioni. Questo apprendimento in tempo reale consente a GenAI di gestire eccezioni sempre più complesse
con il tempo.
Combinando GenAI con RPA e OCR, le banche possono raggiungere un livello più elevato di maturità dell’automazione. Questa sinergia consente l'iperautomazione, riduce l'intervento manuale e migliora l'efficienza e l'accuratezza dei processi, portando in definitiva a un miglioramento dei clienti.
esperienze ed eccellenza operativa.
L'integrazione di GenAI nelle operazioni di back-office bancario rappresenta un significativo passo avanti nel percorso di trasformazione digitale del settore. Le banche trarranno notevoli benefici dal potenziamento del processo decisionale e dal miglioramento dell’efficienza operativa
rafforzare le misure di sicurezza e aprire la strada all’iperautomazione. Poiché il panorama finanziario continua ad evolversi, l’adozione delle tecnologie GenAI sarà fondamentale affinché le banche possano rimanere competitive, agili e resilienti in un ambiente di mercato in continua evoluzione.
Riferimenti:
Potenziale economico dell’IA generativa | McKinsey
Rapporto CB Insights Lo stato dell’intelligenza artificiale generativa
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- PlatoData.Network Generativo verticale Ai. Potenzia te stesso. Accedi qui.
- PlatoAiStream. Intelligenza Web3. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
- PlatoneESG. Carbonio, Tecnologia pulita, Energia, Ambiente, Solare, Gestione dei rifiuti. Accedi qui.
- Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
- Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/25828/generative-ai-can-it-be-banking-backoffices-new-best-friend?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
