Ancora poca intelligenza artificiale in banca

Abstract Technology background.Security concept with padlock icon

Ai vertici delle banche si parla molto di intelligenza artificiale, ma finora poche soluzioni sono state adottate su larga scala. Di fatto gran parte delle applicazioni degli advanced analytic e dell’intelligenza artificiale hanno interessato aree molto limitate come il controllo dei rischi, la compliance e la sicurezza informatica. In altre aree come l’organizzazione gran parte delle banche ha ancora un approccio tradizionale, limitandosi a fare qualche test pilota sulle nuove tecnologie.

Ecco perché la capacità di comprendere e sfruttare l’intelligenza artificiale sarà una delle prossime sfide per il sistema finanziario. I vantaggi vanno dalla riduzione dei costi a un generalizzato miglioramento della customer experience fino al potenziamento della sicurezza informatica, oggi sempre più preziosa per contrastare frodi e furti di dati. In altre parole le nuove tecnologie possono avere un impatto positivo sull’intera organizzazione delle banche con ritorni positivi sul conto economico.

Ma cosa ostacola davvero l’introduzione di questi strumenti? Il problema di fondo è che oggi molte banche hanno un orizzonte strategico di un trimestre o, al massimo, un esercizio fiscale, mentre l’introduzione su larga scala dell’intelligenza artificiale e degli advanced analytics richiede una prospettiva di lungo periodo. Inoltre per avere benefici concreti le banche dovranno seguire un approccio organico e integrato, rivendendo l’intero modello industriale e non solo singole aree in maniera discontinua. Scommettere sul serio sulle nuove tecnologie significa insomma non solo avere una visione di ampio respiro, ma anche mettere in discussione l’intero assetto dell’istituto e i suoi delicati equilibri di potere interni.

C’è poi un elemento dimensionale che non va sottovalutato. Secondo un recente studio di Ubs, solo il 46% delle banche con attivi inferiori ai 100 miliardi di dollari stanno introducendo l’intelligenza artificiale nel proprio modello di business, mentre tra i grandi gruppi la percentuale sale in maniera consistente al 75%. A fare la differenza sono ovviamente le economie di scala che consentono di intraprendere investimenti impegnativi, ma anche la capacità di attrarre nuovi talenti dall’esterno per sviluppare le nuove iniziative.

Quanto agli effetti concreti di un’ampia introduzione dell’intelligenza artificiale, un report della società di consulenza Autonomous Next punta l’indice soprattutto sulla voce costi. Entro il 2030 l’applicazione delle nuove tecnologie alle attività di front-office e middle-office potrebbe ridurre i costi operativi a livello internazionale del 22% (1.000 miliardi di dollari): di questi 490 miliardi verranno da risparmi nel front-office dovuti all’introduzione di strumenti come l’autenticazione biometrice, gli assistenti vocali e i chatbot.

Rispondi