21 Settembre 2018 / 09:32
Intelligenza artificiale sì, ma domani

 
Fintech

Intelligenza artificiale sì, ma domani

di Mattia Schieppati - 22 Marzo 2018
Grande ottimismo nelle prospettive che l’AI può aprire, ma investimenti ancora in fase di early stage. E una carenza diffusa di team di data scientist che possano gestire la trasformazione. SAS analizza la propensione dei top manager di 100 aziende dell’area EMEA alla «rivoluzione intelligente» ...
Anche se lo scenario sembra essere tracciato, e che l’intelligenza artificiale (AI) sia la prospettiva inevitabile attraverso la quale passa la competitività (o la sopravvivenza) di ogni impresa in ogni ambito, quando poi si esce dalla teoria e si entra nella pratica – provando a saggiare quanto e come le aziende stiano rispondendo alle sollecitazioni di questa nuova frontiera – ecco che la realtà che emerge è piuttosto differente. «I risultati della nostra ricerca dicono che la maggior parte delle imprese ha cominciato a ragionare intorno all’intelligenza artificiale, ma poche hanno iniziato a implementare progetti effettivi. Allo stesso modo, l’ottimismo rispetto alle possibilità offerte dall’AI è altissimo, ma pochi sono ottimisti sul fatto che la propria organizzazione sia pronta a sfruttare il potenziale di questo nuovo pacchetto di tecnologie»
È una fotografia della fase di cambiamento in atto quella scattata da Sas, società leader nei software e servizi di business analytics, con la ricerca dal titolo The Enterprise AI Promise: Path to Value. Un “percorso verso il valore”, appunto, come recita il titolo, è quello che il top management delle 100 aziende dell’area Emea intervistato per questa ricerca sta cercando di imboccare per portare la propria azienda a godere (ovvero, a trasformare in Roi).
In generale, tra gli «early adopters», ovvero le aziende che già con entusiasmo hanno imboccato la strada dell’Intelligenza artificiale, le ragioni che hanno spinto verso questo percorso sono duplici: da un lato, esplorare nuove potenzialità di crescita, dall’altro, ottenere dei risparmi sui costi attraverso l’efficientamento dei processi.

Di intelligenza artificiale e tanti altri temi legati al digitale e alla soddisfazione del cliente si parlerà al #ILCLIENTE, le 3 giornate dedicate alla relazione banca - cliente retail. Sas sarà tra i protagonisti: Mirella Cerutti, Country Manager Italia, parteciperà alla tavola rotonda “Innovare la distribuzione e i modelli di servizio per competere nel nuovo customer journey, mentre Maria Cristina Conti, Analytics and Data Science Team Manager, sarà tra i relatori della sessione “Fare leva su dati, social e intelligenza artificiale: conoscere, predire, personalizzare e intercettare”

Mancano poche settimane a #ILCLIENTE, la nuova grande manifestazione promossa dall'ABI sulle strategie e le soluzioni d’avanguardia per migliorare l’esperienza e la soddisfazione del cliente, attraverso l’omnicanalità e in un contesto di sostenibilità.
Dal 9 all’11 aprile a Milano, presso il Centro Servizi Banca Popolare di Milano (Sala conferenze, Via Massaua n.6), si riuniranno i decision maker dell’industria bancaria, le autorità di regolamentazione, i policy maker e altri stakeholder di riferimento di un settore sempre più strategico per il mondo bancario.
Organizzata da ABIServizi, #ILCLIENTE raccoglie l'eredità di 3 eventi di successo - Dimensione Cliente, Dimensione Social & Web e Forum CSR- che hanno affrontato nell'ultimo decennio l'evoluzione del rapporto banca-cliente.
Sono 4 i driver che guideranno le numerose sessioni tematiche del nuovo evento:
1. Strategico - Relazione con il cliente; scenari competitivi retail; innovare distribuzione, omnicanalità e modelli di servizio; customer experience e customer journey; soddisfare e fidelizzare il nuovo cliente; le opportunità del fintech; obiettivi di sviluppo sostenibile.
2. Digitale - Velocità e innovazione; rinnovare e integrare i canali digitali per creare nuove esperienze; design e digitalizzazione del servizio al client; Big Data, Analytics e Intelligenza Artificiale per eccellere nei servizi al cliente; campagne commerciali omnicanali; l’agenzia nell’era digitale; simultaneo è bello.
3. Comunicazione e Social Media - Coinvolgimento ed emozione; raccontare la marca; social network e customer engagement; assistere e ascoltare i clienti sui nuovi canali; strategie di comunicazione integrate; digital marketing; valorizzare le community.
4. Sostenibilità - Responsabilità sociale e ambientale; soluzioni innovative per l’accessibilità in banca; il cliente multiculturale; rendicontazione non finanziaria da obbligo a nuova opportunità; green banking; imprese sociali, impact investing e sostegno all’innovazione.
Sono tre le aree di analisi attraverso le quali Sas ha chiamato le aziende a riflettere sull’intelligenza artificiale.

1. Sfide e opportunità specifiche che l’AI può portare all’azienda

Rispetto all’entusiasmo teorico, messi di fronte alla questione pratica, e cioè: «A che cosa serve davvero alla tua azienda l’AI», l’atteggiamento vira verso la cautela, in quanto la conversione verso un’azienda basata su AI è considerata ancora prematura dai più. La maggior parte delle iniziative di processo, e degli investimenti relativi, è ancora in una fase early stage, e anche le aziende che hanno già imboccato questa strada ammettono che ancora non hanno verificato benefici tangibili. Si conferma in ogni caso che si tratta di un tema presente nella discussione e sul quale il top management aziendale ha aperto discussioni e valutazioni interne.

2. Adeguatezza delle piattaforme

È un tema cruciale. Oltre alla preparazione «psicologica» del top management, elemento decisivo per la sterzata verso un business e una struttura basati su criteri di AI è la predisposizione dell’infrastruttura tecnologica adatta a supportarne l’attività. L’implementazione dell’AI richiede infatti all’azienda un duplice sforzo e un duplice investimento: sulle risorse tecnologiche (la piattaforma operativa) e soprattutto su risorse umane che abbiano gli skill necessari per gestire queste tecnologie.
Rispetto alla prima questione, l’orientamento prevalente delle aziende è impostare il proprio processo di AI utilizzando sistemi e piattaforme in cloud, via che viene considerata più rapida e in definitiva anche più economica. Una differenza, sotto questo aspetto, la fanno marcare proprio le aziende in ambito finanziario, che prediligono invece piattaforme proprietarie.
Ma il vero problema al rapido avvio di processi di AI in azienda sta nella mancanza generalizzata di persone in-house formate per gestire questa nuova sfida, e di pari passo della mancanza nelle aziende di team con competenze specifiche («data science team») dedicati. Una carenza diffusa in maniera uniforme in tutti i Paesi analizzati, e che conferma come rispetto alla grande paura dell’AI come «distruttrice» di posti di lavoro, questa rivoluzione può rappresentare al contrario una grande opportunità anche dal punto di vista dei nuovi impieghi. Certo, bisogna essere preparati.

3. Obiettivi pratici dell’intelligenza artificiale.

Machine learning e deep learning, automatizzazione del business, analisi predittive, avanzamento dei sistemi di customer engagement. In generale, le aree in cui l’AI può meglio esprimere le proprie potenzialità sono chiare alla maggior parte degli intervistati. Ma si resta a un livello ancora molto teorico di approccio a queste tecnologie. Come sottolineano gli analisti di Sas, la capacità di definire scopi specifici per l’AI va di pari passo (e stimola) i relativi investimenti per la sua implementazione, e la rapidità di tali investimenti. Prima ancora di stanziare risorse per la trasformazione, insomma, le aziende devono ancora “mettere in agenda” una fase di riflessione decisiva su quali obiettivi porre all’innesto di AI nei propri processi e nelle proprie strutture organizzative. Riflessione che richiede un livello di analisi profonda, che vada al di là delle nozioni superficiali oggi diffuse.
Ponendo una questione aperta, ovvero «In quali campi secondo lei l’AI può avere un immediato successo», emerge come la comprensione delle potenzialità dell’intelligenza artificiale applicata alle imprese «sia ancora molto segnata dalla narrazione che i media fanno di queste tecnologie. Anziché guardare a cosa l’AI può fare per la propria azienda, i top manager intervistati sono orientati nei loro ragionamenti da quello che hanno letto sui media a proposito dell’AI. Tanto che il loro pensiero va a quei temi – come la guida autonoma, gli assistenti vocali, oppure i chat bot – che più trovano spazio nella comunicazione», è scritto nella ricerca.
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