Come le banche usano l’intelligenza artificiale: esempi e applicazioni pratiche

Un articolo di Massimo Bolla

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha trasformato il settore bancario, diventando uno strumento indispensabile per migliorare l’efficienza, la sicurezza e la qualità dei servizi offerti ai clienti. Dalle analisi dei dati alla prevenzione delle frodi, le applicazioni dell’AI sono in costante crescita e consentono alle banche di rispondere alle sfide di un mercato sempre più competitivo e digitalizzato. Vediamo di seguito alcuni esempi concreti di come l’AI viene impiegata nelle banche.

 

1. Valutazione del rischio di credito

Le banche utilizzano l’AI per valutare il rischio di credito in modo più accurato e rapido rispetto ai tradizionali modelli di scoring. Attraverso l’analisi di dati storici e comportamentali dei clienti, i modelli di machine learning possono prevedere la probabilità che un cliente non riesca a ripagare il proprio debito. Ad esempio, sistemi di AI come quelli implementati da aziende leader nel settore analizzano non solo i dati finanziari ma anche i comportamenti online e le abitudini di spesa dei clienti, elaborando un profilo di rischio molto dettagliato. Questo consente alle banche di erogare credito in modo più sicuro, riducendo il rischio di insolvenze.

 

2. Prevenzione delle frodi

La sicurezza è una priorità assoluta per le banche, e l’AI si è dimostrata un’arma efficace nella lotta contro le frodi. Utilizzando algoritmi di machine learning, le banche sono in grado di analizzare in tempo reale milioni di transazioni e identificare attività sospette. Ad esempio, un cliente che effettua un acquisto di importo elevato in un paese straniero potrebbe generare un allarme se il sistema rileva che tale comportamento è atipico per lui. Questi algoritmi si basano su pattern di spesa, localizzazione e tempi di utilizzo per distinguere tra transazioni legittime e sospette. Quando viene rilevato un comportamento anomalo, la banca può bloccare la transazione e informare il cliente, prevenendo potenziali perdite.

 

3. Assistenti virtuali e chatbot per il servizio clienti

Un altro esempio diffuso di AI nelle banche è rappresentato dagli assistenti virtuali e chatbot, che permettono di offrire assistenza 24 ore su 24 ai clienti. Questi strumenti, basati su tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), possono rispondere a domande frequenti, fornire informazioni sui conti correnti, aiutare con le operazioni di pagamento e molto altro. Ad esempio, banche come JPMorgan Chase e Bank of America hanno sviluppato assistenti virtuali avanzati, come Erica, un chatbot che fornisce suggerimenti finanziari personalizzati. Questi strumenti non solo riducono i tempi di attesa per i clienti, ma liberano anche risorse umane per attività più complesse.

 

4. Personalizzazione dei servizi finanziari

L’AI consente alle banche di offrire un’esperienza personalizzata ai clienti, analizzando i dati delle loro transazioni, preferenze e comportamenti. Ad esempio, una banca può suggerire un prodotto finanziario specifico a un cliente in base alle sue abitudini di spesa o proporre un piano di investimento mirato in base al suo profilo di rischio. L’AI permette anche di inviare avvisi proattivi, come suggerimenti di risparmio o notifiche per evitare scoperti di conto. Questi servizi personalizzati aiutano a migliorare la soddisfazione del cliente e la fidelizzazione.

 

5. Ottimizzazione della gestione del patrimonio (wealth management)

Le banche utilizzano sempre più l’AI per fornire servizi di consulenza personalizzata nella gestione del patrimonio. Robo-advisor, o consulenti finanziari automatizzati, analizzano dati complessi per suggerire strategie di investimento basate sul profilo e sugli obiettivi finanziari del cliente. Un esempio è rappresentato dai robo-advisor di banche come UBS e Morgan Stanley, che utilizzano algoritmi di machine learning per identificare le opportunità di investimento migliori, bilanciando i portafogli e monitorando i mercati in tempo reale per adattarsi alle condizioni economiche. Questo servizio permette anche ai clienti con patrimoni più contenuti di accedere a consulenze d’investimento a costi ridotti.

 

6. Ottimizzazione delle operazioni interne

Oltre ai servizi rivolti ai clienti, l’AI ha anche un impatto significativo sulle operazioni interne delle banche, ottimizzando i processi e riducendo i costi. Algoritmi di AI possono automatizzare attività ripetitive come la gestione dei documenti, il reporting e la conformità normativa. Ad esempio, i sistemi di AI possono estrarre dati dai contratti e identificare clausole specifiche, rendendo più veloce il processo di revisione e conformità. Inoltre, l’AI permette di prevedere le esigenze di liquidità delle banche, aiutando i gestori a prendere decisioni più informate in termini di allocazione delle risorse e ottimizzazione dei costi operativi.

 

7. Analisi dei dati per la compliance normativa

La compliance normativa è una delle aree più complesse e delicate per le banche, soggetta a normative stringenti che variano da paese a paese. L’AI aiuta le banche a rispettare le normative analizzando grandi quantità di dati per identificare possibili rischi di non conformità. Ad esempio, algoritmi di AI possono rilevare transazioni sospette o verificare il rispetto delle normative antiriciclaggio (AML) e di conoscenza del cliente (KYC). In caso di attività sospette, l’AI segnala automaticamente il caso ai responsabili della compliance, riducendo i tempi di intervento e migliorando la precisione dei controlli.

 

Conclusioni

L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle banche ha trasformato il modo in cui operano e interagiscono con i clienti. Dalla gestione dei rischi alla personalizzazione dei servizi, l’AI offre strumenti che migliorano l’efficienza, aumentano la sicurezza e ottimizzano l’esperienza del cliente. Con l’evoluzione tecnologica, le banche continueranno a sviluppare nuove applicazioni basate sull’AI per rispondere in modo sempre più dinamico alle sfide del settore e alle aspettative dei clienti.

Per i commercialisti, conoscere questi strumenti e saperli integrare nei consigli strategici può rappresentare un vantaggio competitivo, soprattutto nel supporto alle aziende che si interfacciano con gli istituti bancari per finanziamenti e operazioni finanziarie complesse.

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