intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale entra in banca, trasformando il modello operativo e gestionale. Il data management , il ruolo del CDO, acronimo di Chief Digital Officer, un ruolo manageriale all’interno di un’organizzazione che si occupa della trasformazione digitale e della strategia digitale aziendale, e l’avvento di tecnologie come, l’intelligenza artificiale generativa – un tipo di intelligenza artificiale che è in grado di generare testo, immagini, video, musica o altri media in risposta a delle richieste dette promt – e l’intelligenza artificiale conversazionale – un tipo di intelligenza artificiale in grado di simulare conversazioni umane – tracciano il futuro della banca digitale richiedendo competenze e capacità specifiche ed avanzate. Questa rivoluzione lancia delle sfide, in prima battuta quella della governance dell’Intelligenza artificiale (AI) riferibile alla gestione dei dati e degli algoritmi; attività questa che richiede competenze precise per essere gestite con efficacia.

 

Cresce il ruolo del Cdo nelle scelte aziendali con l’intelligenza artificiale

Il CDO (Chief Digital Officer) diventa così un punto di riferimento di primaria importanza nella designazione delle strategie aziendali. Questi profondi cambiamenti cambieranno radicalmente anche le dinamiche lavorative e gli equilibri interni all’organizzazione. I meccanismi dell’AI pare siano in grado di sviluppare le capacità umane attraverso la loro capacità di tolleranza, apprendimento e abilità di ragionamento. L’approccio adottato è data centrico fondato su un management capace di prevenire e anticipare i problemi e i bisogni futuri riferibili alle problematiche sull’utilizzo del dato. I dati rappresentano il vero caposaldo dei meccanismi di intelligenza artificiale in generale e il loro utilizzo impone elevati livelli di responsabilità e diligenza poiché scelte sbagliate sull’uso dei dati possono avere ripercussioni etiche e sociali importanti. Con riferimento a banche e assicurazioni, 2/3 delle istituzioni hanno già programmato controlli efficaci in capo all’Audit per le verifiche su base continuativa degli algoritmi. L’Explainable AI è invece un insieme di strumenti e di tecniche utilizzate per aiutare le persone a comprendere perché un modello di AI produce certe decisioni grazie alla rappresentazione del suo funzionamento. In questo ambito però solo il 40% circa delle aziende adotta un approccio costante di monitoraggio mentre il 30% ritiene sufficiente effettuare verifiche su base annuale. Ci sarà poi una forte necessità di procedere con programmi di miglioramento delle competenze delle risorse presenti perché acquisiscano una comprensione generica delle funzionalità dell’AI che consentirebbe loro di concepirla come uno strumento flessibile e di grande potenziale nel proprio contesto.

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Quali sono le principali applicazioni dell’AI nel settore banking?

Per via della capacità di elaborare modelli e intuire risultati e tendenze, l’AI è fondamentale per la gestione dei rischi tant’è che la maggior parte delle banche e società di servizi finanziari ha implementato la tecnologia sia per la gestione del rischio sia per la creazione di nuove entrate attraverso innovativi prodotti e processi di business. Secondo poi uno studio della canadese Open Text Corporation sono tre i segmenti principali in cui gli Istituti di Credito possono utilizzare l’IA nella loro attività:
il front office, la gestione del rischio ed il back office. In alcune circostanze poi l’utilizzo dell’AI ha acquisito rilevanza nelle transazioni bancarie come i chat box (un software progettato per simulare una conversazione con un essere umano) nel front office e i servizi anti frodi. L’intelligenza artificiale è poi un alleato efficiente per le attività di investment banking. Infine parecchie banche utilizzano l’IA per rendere migliore il modo in cui interagisce con i propri clienti in ogni fase del processo di acquisto, dal marketing alle vendite al customer service e in ogni passaggio intermedio.