Non ci sono dubbi sul fatto che l’Intelligenza artificiale (Ia) avrà un impatto crescente nella gestione dei dati bancari, i dati che vengono raccolti continuano a crescere e vengono attualmente gestiti in sistemi antiquati dove gli esseri umani fanno sempre più difficoltà a tenere il passo con il crescente volume di dati da gestire, la crescita sta avvenendo in modo troppo rapido per permettere agli analisti di leggere ed estrapolare del valore dalla raccolta e dall’analisi dei dati.

Per questi motivi, è necessario per le banche dotarsi di sistemi di intelligenza artificiale che gli permettano di creare degli automatismi per quanto riguarda la comprensione e la creazione di valore dall’analisi dei dati. In questo modo, sarà possibile per le banche generare nuovi canali di acquisizione e nuovi posti di lavoro che non si pensavano possibili solo pochi anni fa. L’Intelligenza artificiale si ritiene sia l’abilità delle macchine di riprodurre processi cognitivi umani.

La “corsa all’Intelligenza artificiale” è anche favorita dai grandi colossi informatici che stanno investendo pesantemente in Ricerca e Sviluppo, un esempio è Microsoft che sta alimentando l’innovazione attraverso Microsoft Research, una funzione che opera su scala globale e dove Microsoft investe 12 miliardi di dollari all’anno.

Uno studio dell’Università di Oxford ha riconosciuto che tra circa 20 anni, la metà dei lavori sarà automatizzata dall’intelligenza artificiale, ma questa in realtà è solo la metà della storia. L’altra metà della storia è che l’intelligenza artificiale creerà un’intera serie di nuovi posti di lavoro, professioni che solo qualche anno fa non esistevano. Se diamo un’occhiata al settore dei servizi finanziari, è plausibile immaginare che tra cinque anni soprattutto i nuovi dipendenti bancari avranno un addestramento di base per l’intelligenza artificiale che sarà obbligatorio, così facendo le banche dovrebbero cercare di rendere le vite dei loro clienti più semplici attraverso servizi intelligenti, con servizi che per esempio anticipano le nostre esigenze, organizzano il nostro ambiente, svolgono azioni ripetitive e dispendiose in termini di tempo al posto nostro e in questo modo permettono agli esseri umani di investire maggior tempo in attività creative ed essere più produttivi.

L’IA può aiutare le banche a innovare la gestione dei loro dati e questa è un’enorme opportunità per le banche di capitalizzare i dati: il nuovo petrolio. Negli ultimi dieci anni abbiamo assistito ad una vera e propria esplosione di dati che sono a disposizione di banche e assicurazioni per le loro analisi. Questo è anche uno dei motivi principali per cui gli algoritmi di machine learning (apprendimento automatico) hanno improvvisamente iniziato a funzionare così bene e i risultati sono diventati soddisfacenti a causa della disponibilità di dati e set di dati pubblici senza dimenticare l’avvento del cloud computing che ha permesso di democratizzare l’accesso alle risorse informatiche.

Parlando del viaggio verso l’automazione grazie all’Ia nel settore bancario, non possiamo non menzionare il regtech, il virtuoso binomio tra tecnologia e regolazione per aiutare le aziende in termini di compliance regolamentare. Molte delle applicazioni regtech che operano in ambito back office bancario aiutano effettivamente le banche a conformarsi con le normative dei diversi regolatori (Consob, Banca d’Italia, Fca, ecc.) è proprio per questo motivo che è un’area di enorme interesse per le banche.

Guardando agli aspetti di front office all’interno di una banca, l’Ia può aiutare una banca a conoscere meglio i propri clienti, spiegando in che modo il cliente passa attraverso la chiamata che effettua all’help desk, la sua domanda di mutuo e che tipo di azioni questo tipo di interazioni genera lato back office.

Come sappiamo lato back office le banche sono obbligate a fare una serie di controlli compliance, antiterrorismo e antiriciclaggio. L’adozione di modelli di machine learning apprendimento automatico permette di aumentare la consapevolezza che i sistemi di IA si possono interpretare come un altro esperto nella stanza a supporto dell’attività di prevenzione delle frodi.

Un’altra freccia che l’Ia offre nell’arco della prevenzione delle frodi per le banche è l’analisi dei dati topologici (Tda), questo tipo di analisi automatica analizza diversi set di dati, permettendo di ottenere una rappresentazione grafica semplificata che permettono non solo di dire se c’è qualcosa di sospetto ma anche dirti perché. L’estrazione e l’analisi di dati è un processo computazionale che consente di scoprire nuovi e interessanti pattern all’interno di un set di dati di grandi dimensioni. È per questo che le banche sono così interessate a questo tipo di soluzioni.