Come l’intelligenza artificiale sta trasformando il settore bancario?

Nell’era moderna, il settore bancario sta subendo una trasformazione radicale grazie all’adozione dell’intelligenza artificiale (IA). Questo articolo esplora come le banche stanno integrando l’IA nelle loro operazioni quotidiane, analizzando i vantaggi, le sfide e le implicazioni di questa tecnologia rivoluzionaria. Attraverso una serie di esempi concreti e studi di caso, vedremo come l’IA sta cambiando il volto del settore bancario, rendendolo più efficiente, sicuro e orientato al cliente.

Collaborazione tra BTL Banca e Syrto

Nelle scorse settimane, BTL Banca ha avviato una collaborazione con Syrto, una società di company intelligence fondata nel 2019 come spinoff dell’Università degli Studi di Brescia. Syrto, guidata dal Presidente Roberto Savona e dall’Amministratore delegato Ing. Massimo Fariello, utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare lo stato di salute delle aziende e prevederne lo sviluppo nei successivi tre anni.

L’analisi di Syrto si basa su due fasi principali. La prima fase prevede un confronto con i maggiori competitors, paragonando le performance aziendali e inserendole in modelli rappresentati come radar. Attraverso l’explainability dell’AI, il processo decisionale viene spiegato su due assi: il valore intrinseco di un’azienda e la sua posizione per prevederne la traiettoria. La seconda fase è interna e si concentra sulla stabilità finanziaria, i margini di crescita e le possibilità organizzative.

Durante un incontro illustrativo presso la sede di BTL Banca a Brescia, il Direttore Generale Matteo De Maio ha sottolineato l’importanza dell’innovazione tecnologica e dell’utilizzo di strumenti avanzati di analisi per migliorare la gestione del rischio e le prospettive di rendimento delle imprese. Questa collaborazione rappresenta un passo significativo verso l’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale nel settore bancario.

Opportunità e Rischi dell’Intelligenza Artificiale nelle Banche

L’introduzione dell’IA nelle banche offre numerose opportunità, ma comporta anche rischi significativi. Secondo uno studio del Fondo Monetario Internazionale (FMI), nelle economie avanzate il 60% dei posti di lavoro è esposto all’IA, con metà di questi che potrebbero essere negativamente influenzati. Nei mercati emergenti, l’esposizione è del 40%, mentre nei paesi a basso reddito è del 26%.

Tra i principali rischi associati all’IA vi sono i bias nei dati e negli algoritmi, che possono riflettere pregiudizi e portare a decisioni discriminatorie. Inoltre, il processo decisionale degli algoritmi di IA può risultare opaco, rendendo necessaria l’explainability per comprendere come funzionano. La governance è un altro aspetto cruciale, poiché è necessario stabilire responsabilità chiare per le decisioni prese dagli algoritmi di IA.

L’Unione Europea sta lavorando per regolamentare l’IA, con un accordo raggiunto tra Parlamento e Consiglio europeo il 13 marzo 2024. La normativa prevede regole armonizzate per l’IA, vietando pratiche manipolative e ingannevoli e imponendo requisiti specifici per i sistemi ad alto rischio, inclusa la sorveglianza umana.

Impatto dell’IA sui Servizi Bancari

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando l’offerta dei servizi bancari, migliorando l’esperienza utente su tutti i canali della banca. Gli algoritmi di machine learning trovano applicazione in ambiti di previsione e analisi strategica del business, utilizzando i dati per prendere decisioni più rapide e accurate.

L’IA può personalizzare l’offerta e aumentare la customer retention, analizzando i dati raccolti durante le interazioni con i touch point e i cash point della banca. Questo permette di disegnare un customer journey personalizzato e di elaborare programmi di fidelizzazione specifici per diverse tipologie di utenti.

Un’altra applicazione fondamentale dell’IA è l’analisi predittiva, che utilizza dati storici per fornire previsioni di scenari futuri. Per le banche, l’analisi predittiva può essere applicata a vari processi interni, dalla gestione del ciclo di vita dei dispositivi fisici alla filiera di gestione del contante. Le previsioni generate dagli algoritmi di IA sono cruciali per ottimizzare la gestione dei rischi operativi e assicurare maggiori livelli di servizio e accessibilità continua per gli utenti.

La Prospettiva della Banca Centrale

Piero Cipollone, membro del Comitato esecutivo della BCE, ha recentemente discusso le implicazioni dell’IA dal punto di vista della banca centrale. L’IA può influenzare l’economia in diversi ambiti rilevanti per la politica monetaria, tra cui la produttività, il mercato del lavoro e la stabilità finanziaria.

L’IA ha il potenziale di incrementare la produttività attraverso vari canali, con effetti diretti sulla produttività totale dei fattori o dei singoli fattori. Tuttavia, l’esito finale dipenderà dalla rapidità di adozione e diffusione dell’IA in tutti i settori dell’economia. Il rischio di concentrazione dell’offerta in poche aziende potrebbe limitare i guadagni di produttività a livello aggregato.

Nel mercato del lavoro, l’IA può sostituire o aumentare l’occupazione, con effetti di sostituzione tra capitale e lavoro e complementarità che potrebbero portare alla creazione di nuove tipologie di lavoro. Tuttavia, l’impatto ultimo sull’occupazione dipenderà dalle competenze complementari all’IA delle forze di lavoro.

Per quanto riguarda la stabilità finanziaria, l’IA può apportare benefici significativi, ma anche pericoli. L’adozione diffusa dell’IA potrebbe accrescere i comportamenti di gregge e aumentare il rischio operativo e la concentrazione del mercato.

Bullet Executive Summary

L’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore bancario rappresenta una svolta epocale, capace di trasformare radicalmente le operazioni quotidiane delle banche. Tuttavia, questa rivoluzione tecnologica porta con sé una serie di sfide e rischi che devono essere attentamente gestiti. Le banche devono bilanciare l’efficienza e la personalizzazione dei servizi con la necessità di garantire trasparenza, equità e sicurezza.

Nozione base: Le nuove strategie bancarie basate sull’IA mirano a migliorare l’efficienza operativa e la personalizzazione dei servizi, utilizzando algoritmi di machine learning per analizzare grandi quantità di dati e prendere decisioni più rapide e accurate.

Nozione avanzata: L’analisi predittiva basata sull’IA permette alle banche di ottimizzare la gestione dei rischi operativi e di prevedere scenari futuri, migliorando così la stabilità finanziaria e l’accessibilità continua per gli utenti. Tuttavia, è fondamentale che le banche adottino misure di governance adeguate per gestire i rischi associati all’IA, inclusi i bias negli algoritmi e la trasparenza del processo decisionale.

In conclusione, mentre l’IA offre opportunità straordinarie per il settore bancario, è essenziale che le banche adottino un approccio equilibrato e responsabile, garantendo che l’innovazione tecnologica vada di pari passo con la tutela dei diritti dei clienti e la stabilità del sistema finanziario.