© ShutterstockL’intelligenza artificiale è sempre più diffusa in ogni settore. Le nuove tecnologie, se usate con sapienza e raziocinio, possono essere una risorsa importante per automatizzare quello in cui la creatività umana non serve e in cui non può arrivare in termini di rapporto quantità/velocità. Alla mole di dati che l’AI riesce a elaborare in pochi secondi l’uomo non potrà mai arrivare. I suoi punti di forza sono altri. Ma allora come può aiutare l’AI nelle transazioni bancarie, per esempio? Cos’è la hyper automation e quali sono i suoi vantaggi? Scopriamolo e cerchiamo di sfruttarlo a nostro favore: l’intelligenza artificiale deve essere un’alleata, non qualcosa da temere.
Negli ultimi anni, il settore ha assistito a una trasformazione significativa grazie all’adozione delle nuove tecnologie. L’obiettivo è sempre stato quello di automatizzare quanti più processi aziendali e IT possibili. Lo si sta facendo usando una combinazione di tecnologie e strumenti, come la RPA (l’automazione robotica dei processi), l’AI, il Machine Learning e le piattaforme low-code, così da massimizzare l’efficienza operativa, eliminare il margine di errore, accelerare i processi e ridurre i costi.
Cos’è la hyper automation?
L’AI nelle transazioni bancarie si serve della hyper automation. È un approccio che integra diverse tecnologie molto avanzate. In economia si traduce nell‘automatizzazione di attività ripetitive e meccaniche come l’elaborazione di spostamenti di denaro da un conto a un altro. Si tratta di uno strumento molto valido anche nella gestione dei dati dei clienti e delle norme vigenti in materia. Sì, perché si parla sempre più spesso di ethical AI e di sostenibilità.
Rendere quante più fasi automatiche si traduce anche in una riduzione dei costi. L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle banche ha permesso di risparmiare in tutte quelle fasi operative dove prima era necessario impiegare una persona. Secondo uno studio di McKinsey, le istituzioni finanziarie possono risparmiare fino al 50% sui costi operativi implementando la RPA nei processi di back-office. Ad esempio, JPMorgan Chase ha implementato una piattaforma AI interna che ha portato a una riduzione dei costi di servizio del 30% nel settore bancario al dettaglio.
AI nelle banche: maggiore efficienza operativa
AI hyper automation banking consente di migliorare l’efficienza operativa automatizzando attività ripetitive e soggette a errori. Ma in che modo? Un esempio comprensibile anche a chi non usa l’intelligenza artificiale con cognizione di causa, ma si trova a gestire nuove forme di tecnologie alle quali magari non sa dare un nome , è l’uso di chatbot e assistenti virtuali AI-powered che permette di gestire le richieste dei clienti 24 ore su 24 e sette giorni su sette. In questa maniera si riducono i tempi di risposta e si incrementa la soddisfazione del cliente. Inoltre, l’automazione dei processi di onboarding degli utenti e della verifica dei documenti accelera l’acquisizione di nuovi clienti.
L’AI nelle transazioni bancarie e la hyper automation aiutano a garantire la conformità automatizzando i controlli e la generazione di report. Se si rendono automatici i processi di monitoraggio delle operazioni si possono trovare in maniera più precisa e veloce eventuali attività sospette, migliorando l’efficacia della lotta alle frodi finanziarie. Tuttavia, “non è tutto oro quello che luccica” ed è necessario fare i conti con qualche ostacolo lungo la strada. Le banche sono costrette ad affrontare una crescente complessità normativa.
Banking operations con l’AI: banche trasformate dall’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore bancario, trasformando operazioni tradizionali in processi più rapidi, precisi ed efficienti. Le banche stanno adottando soluzioni AI non solo nelle transazioni bancarie, ma per migliorare l’esperienza del cliente in toto, per rafforzare la sicurezza, ottimizzare i costi e aumentare la competitività.
Gestione delle transazioni e monitoraggio in tempo reale
Una delle applicazioni più concrete delle nuove tecnologie all’interno delle banche riguarda l’elaborazione automatica delle transazioni finanziarie, soprattutto quando si ha a che fare con i pagamenti digitali oppure si devono gestire le operazioni interbancarie. L’intelligenza artificiale può monitorare in tempo reale milioni di movimenti, rilevando anomalie e potenziali truffe in atto. Questo è possibile grazie all’analisi predittiva e al Machine Learning, che riconoscono comportamenti sospetti sulla base di dati storici.
Antiriciclaggio e prevenzione delle frodi
Gli istituti bancari utilizzano i sistemi AI per migliorare le procedure di anti-money laundering. Questi algoritmi sono in grado di segnalare attività non conformi e generare alert con un basso tasso di margine di errore, limitando i tempi e i costi legati ai controlli manuali. Anche per le frodi con carte di credito o nel digital banking le nuove tecnologie danno un validissimo supporto per bloccare transazioni rischiose quasi in tempo reale.
Customer service e chatbot
I chatbot bancari basati sull’AI offrono assistenza ai clienti h24 e ogni giorno, rispondendo a domande frequenti, fornendo informazioni su saldo, movimenti, orari e blocco carte. Alcune banche li integrano anche con l’home banking, permettendo di effettuare bonifici o ricariche direttamente tramite chat. L’uso dell’intelligenza artificiale in questo campo ha ridotto drasticamente i tempi di attesa e i costi di gestione del customer service.
Valutazione del rischio e concessione del credito
L’AI non supporta solo nelle transazioni bancarie, ma anche nella valutazione della solvibilità di privati e aziende. Attraverso l’analisi di migliaia di variabili – come i dati di bilancio, lo storico finanziario e il comportamento digitale – può calcolare il merito creditizio in modo più rapido e oggettivo rispetto ai metodi tradizionali. Questo migliora la qualità del credito concesso e riduce i tassi di insolvenza.
Robo-advisory: consulenza finanziaria automatizzata
Le nuove tecnologie alimentano anche i cosiddetti robo-advisor. Si tratta di sistemi che offrono consulenze personalizzate su investimenti e risparmio. Analizzano il profilo del cliente, gli obiettivi finanziari e le condizioni di mercato, formulando proposte in tempo reale. Sono già usati da banche, assicurazioni e piattaforme fintech.
Dalla gestione operativa alla relazione con il cliente, l’AI è ormai parte integrante delle operazioni bancarie quotidiane. Le sue applicazioni aumentano l’efficienza, riducono i costi, offrendo un vantaggio competitivo alle banche che investono nella trasformazione digitale.
Financial transactions AI: opportunità da cogliere e sfide da superare
L’AI nelle transazioni bancarie presenta tanti punti a favore, ma anche delle criticità che non sono state ancora superate. L’implementazione della hyper automation implica di dovere affrontare questioni relative alla sicurezza dei dati, alla privacy e alla gestione del cambiamento organizzativo.
In termini spiccioli, è essenziale garantire che l’automazione non comprometta la qualità del servizio al cliente e che i dipendenti siano adeguatamente formati per lavorare con le nuove tecnologie. Si torna quindi al discorso fatto inizialmente e che rende ancora molte persone scettiche rispetto all’efficacia dell’intelligenza artificiale.
Per potere usare uno strumento al meglio lo si deve conoscere. Bisogna aver presenti i suoi punti di forza e le sue debolezze. Ecco perché è importante il monitoraggio dell’uomo nei processi automatici. Si è pur sempre di fronte a delle macchine, che possono bloccarsi e/o sbagliare. Uno spirito critico di fronte alle nuove tecnologie sarà sempre e per sempre essenziale. Ci sarà sempre un campo all’interno del quale la mente umana non avrà rivali.
La hyper-automation rappresenta una svolta per il settore bancario, perché offre opportunità significative per ridurre i costi, migliorare l’efficienza e garantire la conformità normativa. Tuttavia, è fondamentale affrontare le sfide associate e implementare queste tecnologie in modo responsabile e strategico per massimizzare i benefici e ridurre i rischi.
