Sei riuscito a partecipare alla conferenza Sibos di quest’anno a Toronto? Il Sibos, l’evento più importante al mondo nel settore dei servizi finanziari, è uno dei luoghi migliori per raccogliere i consigli e le previsioni di leader esperti, o addirittura preveggenti, del settore. Quindi, cosa hanno detto alcune delle voci più accreditate del settore finserv su cosa dobbiamo aspettarci nel 2024? Ecco quali sono gli aspetti chiave.
La combinazione di tassi d’interesse elevati, inflazione alta e maggiore incertezza economica significa che i leader del settore dei servizi finanziari hanno dovuto restringere l’attenzione alle loro preoccupazioni più importanti. Molti puntano a migliorare l’efficacia dei costi operativi, a ridurre i rischi legati alla conformità alle normative e a soddisfare i clienti con un servizio eccellente.
I progressi tecnologici avranno un grande impatto sul futuro delle banche e sul panorama bancario nel suo complesso. Le banche che adottano l’intelligenza artificiale (IA) e altre tecnologie avanzate saranno in grado di adattarsi ai cambiamenti del settore finanziario più facilmente di quelle che le considerano un optional.
Possiamo distinguere tre tendenze tecnologiche bancarie principali presentate alla conferenza Sibos di quest’anno che si stanno affermando nel settore dei servizi finanziari.
Tendenza 1: l’intelligenza artificiale continuerà a cambiare la tecnologia bancaria negli anni a venire
Può sembrare che l’intelligenza artificiale sia diventata l’argomento del giorno, ma non è una tendenza destinata a scomparire presto. L’IA ha il potere di trasformare il settore bancario per quanto riguarda la gestione del rischio, l’efficienza operativa, la customer experience e altro ancora. La trasformazione digitale con una buona strategia di intelligenza artificiale consentirà alle organizzazioni di servizi finanziari che la adottano di diventare più agili di fronte ai cambiamenti del panorama finanziario.
Casi di utilizzo dell’IA nel settore dei servizi finanziari
Rischio normativo e conformità alle norme: l’intelligenza artificiale è in grado di distinguere modelli e comportamenti per identificare tempestivamente i rischi. Analizzando i dati storici e prevedendo gli scenari futuri, le banche possono valutare il rischio di mercato, il rischio di credito e il rischio operativo e rendere più efficaci le loro iniziative di attenuazione del rischio.
Servizio clienti: la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti nel settore bancario sono di estrema importanza. Quando si combinano tecnologie di intelligenza artificiale come i chatbot con dipendenti che lavorano per risolvere i problemi critici che i clienti devono affrontare, è possibile migliorare i risultati e coinvolgere meglio le persone con esperienze peculiari. Inoltre, le offerte di servizio clienti di IA forniscono ulteriori analisi dei dati sul comportamento dei clienti, migliorando l’offerta di servizi e gli sforzi di marketing.
Efficienza operativa: l’intelligenza artificiale può automatizzare attività banali e di routine per aiutare a risparmiare tempo e creare efficienza operativa. Ha la capacità di analizzare dati e informazioni in modo più rapido e accurato di quanto possano fare gli esseri umani, migliorando la visibilità all’interno di un’organizzazione e consentendo ai leader di prendere decisioni migliori, più rapidamente.
[Per avere maggiori informazioni su come l’IA sta migliorando l’attenuazione del rischio, ascolta due esperti. Ascolta la conversazione.]
Tendenza 2: i dati sono fondamentali e sono la chiave per sfruttare al meglio la tecnologia IA
Alla Sibos 2023 è emerso chiaramente che l’IA generativa ha attirato l’attenzione dei leader dei servizi finanziari. Tuttavia, in questo clima di entusiasmo, è facile dimenticare che l’IA non è nulla senza dati di buona qualità.
Una delle principali tendenze che abbiamo riscontrato alla conferenza è stata l’attenzione ai dati. Molte banche e istituti finanziari tradizionali utilizzano ancora fogli di calcolo creati e gestiti dall’uomo, aumentando il potenziale di errore umano e di rischio.
Collega i dati
I dati isolati danno luogo a una prospettiva ristretta e a una visione incompleta. Ove possibile, collega i dati tra sistemi diversi per creare una visione unificata e sfruttarne appieno il potenziale. Questo non solo migliora l’automazione dell’IA, ma garantisce anche che tutti coloro che devono accedervi all’interno dell’organizzazione abbiano le informazioni più accurate. Per le grandi banche questa è stata una sfida. La tecnologia che utilizza il data fabric può essere d’aiuto. Un data fabric consente di lavorare con i dati in un’architettura virtuale, senza doverli migrare da una piattaforma all’altra per utilizzarli. Con un data fabric, è come se tutti i dati fossero collegati, indipendentemente da dove si trovino.
Mantieni l’integrità dei dati
Se i dati non sono di buona qualità, cioè il più possibile completi e accurati, la tecnologia che si basa su di essi non funzionerà. I dati di cattiva qualità possono anche portare a decisioni aziendali sbagliate, a sanzioni normative e all’insoddisfazione dei clienti. Migliora l’accuratezza dei tuoi dati coinvolgendo i team IT nel processo di definizione, standardizzazione e gestione dei dati. Cerca i punti di attrito nei tuoi processi di inserimento dei dati e lavora per migliorare questi flussi di lavoro per aumentare l’integrità dei tuoi dati.
Rimani attento alle problematiche legate all’intelligenza artificiale e alla privacy dei dati
I leader hanno ragione a preoccuparsi della privacy quando si tratta di dati e IA. Le informazioni che vengono inserite nei modelli linguistici di molti prodotti di intelligenza artificiale sono utilizzate per addestrare il modello per i risultati futuri. Se vengono fornite informazioni private o dati sensibili dei clienti, queste informazioni possono essere esposte pubblicamente, creando ulteriori rischi per le aziende sui diritti di proprietà e problemi normativi.
La soluzione a questo problema nel settore finanziario è l’IA privata. Con l’IA privata, il modello di linguaggio è interno alla tua azienda e viene addestrato solo sui tuoi dati. In questo modo puoi ottenere i vantaggi dell’IA mantenendo un elevato livello di sicurezza per l’organizzazione e i clienti. Ciò significa anche che i risultati dell’intelligenza artificiale riflettono in modo specifico la tua base di clienti, consentendoti una migliore comprensione delle loro esigenze e abitudini.
[Per avere maggiori informazioni su IA privata e come implementarla].
Tendenza 3: gli asset digitali e la tokenizzazione sono in aumento L’automazione può aiutare
La maggior parte dei grandi asset manager e delle organizzazioni finanziarie sta esplorando gli asset digitali, la tokenizzazione e la tecnologia blockchain. La digitalizzazione di questi asset porterà un maggior numero di beni reali a una più ampia gamma di potenziali clienti e permetterà al denaro di circolare più facilmente in tutto il mondo in modo sicuro.
Un numero crescente di investitori è interessato ad acquistare questi nuovi asset per la gestione patrimoniale, ma i modelli di business tradizionali non sempre lo rendono possibile. Le società Fintech e le banche moderne sono all’avanguardia nell’affrontare i punti dolenti e nel risolvere le sfide legate ai dati.
Come fanno le banche moderne? Automazione con IA. Molte delle attività associate agli asset digitali possono essere facilitate dall’automazione, come la valutazione del valore degli asset, le previsioni finanziarie e altro ancora. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per la valutazione, la gestione del rischio e la conformità alle normative di questi prodotti finanziari.
A prova di futuro per la tua organizzazione con strumenti basati sull’intelligenza artificiale
Le società di servizi finanziari stanno affrontando un cambiamento importantissimo all’interno del settore. I dirigenti bancari devono essere consapevoli di come la tecnologia possa aiutarli ad adattarsi per risparmiare sui costi operativi, migliorare i processi bancari e le esperienze digitali per i clienti e ridurre i rischi. Una valida strategia di intelligenza artificiale abbinata all’automazione dei dati e dei processi è il modo per avere successo nel 2024.
