20 Agosto 2018 / 18:34
L’intelligenza artificiale porta alla “banca emozionale”
I 12 trend del 2018

 
Fintech

L’intelligenza artificiale porta alla “banca emozionale”

di Fabio Lalli (Ceo di Iquii) - 6 Marzo 2018
In Italia il settore bancario, finanziario ed assicurativo è tra le industrie che sono più avanti nell'adozione di progetti di AI. Le banche puntano sull'analisi evoluta dei dati per migliorare le operations, le decisioni di business e per innalzare i livelli di sicurezza. Ma anche sugli assistenti virtuali e sull'utilizzo del linguaggio naturale per meglio comprendere e servire i clienti, con un focus sulla user experience
I risultati della recente ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence (AI) della School of Management del Politecnico di Milano parlano chiaro: il comparto più attivo nell’introdurre soluzioni di AI a livello internazionale ed italiano è il Finance (Banking e Insurance), spinto principalmente dall’opportunità di conoscere in modo molto più “profondo” i propri clienti, garantire servizi di qualità sempre più orientati alla user experience ed avere un supporto più efficace per le decisioni del management.
Non sorprende quindi che i principali ambiti di applicazione riguardano l’Intelligent Data Processing (35%), soluzioni che utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale per estrarre informazioni e avviare azioni basate sulle informazioni estratte, e i Virtual Assistant o chatbot (25%), agenti software in grado di interagire con un interlocutore umano per eseguire un’azione o offrire un servizio (le percentuali fanno riferimento a 469 casi di utilizzo di AI monitorati dall’Osservatorio e riferibili a 337 imprese internazionali e italiane).

Le sfide del settore bancario e il perché dell’intelligenza artificiale

L’efficienza operativa non è un qualcosa “desiderato” solo dalla banche, un po’ tutte le tipologie di aziende sono alla costante ricerca di approcci, processi e soluzioni che aiutino la propria organizzazione a “svolgere meglio” le attività interne. Una ricerca che con la trasformazione digitale dei processi ha prodotto risultati tangibili molto concreti e positivi ma che con l’AI potrebbe avere uno slancio ancora più forte, grazie all’enorme potenziale di aiutare a svolgere compiti, task, attività non solo con più efficienza (cioè con minori costi), ma anche con più efficacia, con meno errori e in tempi molto più rapidi rispetto ai processi manuali e anche a quelli già digitalizzati.
Uno scenario che per le banche potrebbe tradursi in utilizzo di sistemi avanzati di analisi ed offerta di servizi innovativi in linea con le esigenze di una clientela sempre più esigente e ormai abituata ad avere prodotti e servizi digitali anche negli store fisici.
Quando si parla di chatbot ed assistenti virtuali si pensa comunemente a una applicazione web o mobile, ma se queste funzionalità venissero integrate in un robot o in un sistema interattivo che accoglie e guida le persone quando entrano nella filiale di una banca? Una scelta simile non solo rivoluziona completamente l’esperienza di chi entra in banca ma facilita moltissimo anche l’operatività degli impiegati: alcune delle risposte che cercano le persone potrebbero per esempio essere risolte in autonomia dall’assistente virtuale; gli utenti potrebbero essere assegnati allo sportello o alla persona più idonea una volta capite le loro esigenze; la ricerca di informazioni, pratiche, documenti necessari a assistere o servire un cliente potrebbe cominciare proprio dalla postazione virtuale, accelerando tutto il processo… e via dicendo, gli esempi di servizi attivabili possono essere illimitati.

Due sfide principali

La disponibilità e l’analisi dei dati (soprattutto destrutturati) e l’esperienza utente sono le due grandi sfide delle banche sul fronte AI e che stanno assorbendo i maggiori investimenti del settore.
L’Intelligent Data Processing ha un potenziale enorme anche dal punto di vista della sicurezza e del risk management; da un lato, l’analisi avanzata di dati strutturati e non strutturati amplia la base di conoscenza utile per le decisioni di business (quanto più efficaci sono tanto più si mitigano i rischi); dall’altro, l’intelligence sui dati è ciò che aiuta le banche a meglio proteggere i propri asset (le informazioni aziendali e i dati della clientela in primis) e ad affrontare in modo più dinamico le minacce del cybercrime che oggi richiedono una capacità di adattamento/protezione continua.

Conoscere intenzioni ed emozioni per meglio progettare i prodotti ed i servizi bancari

E sono sempre i dati l’elemento di valore che permetterà alle banche di conoscere meglio i propri clienti, analizzarne le intenzioni, i comportamenti e addirittura le emozioni. Il tutto al fine di migliorare il rapporto con loro, anche attraverso servizi digitali basati su AI le cui interfacce intuitive e immersive garantiranno la user experience di qualità richiesta e attesa dalle persone e dai clienti.
Fabio Lalli, Ceo di Iquii, racconta, mese per mese, i principali trend che interessano il mondo delle banche e della finanza. Clicca qui
Secondo la Banking Technology Vision 2017 di Accenture, a livello globale l’80% delle banche si aspetta che l’AI possa essere il volano attraverso il quale i dipendenti possano garantire ai clienti un servizio migliore. Lo spaccato italiano mostra le banche ancora più “attive”: il 34% del panel italiano (riferito alle principali banche che operano sul nostro territorio nazionale) è convinto che nei prossimi tre anni le nuove tecnologie trasformeranno completamente la banca così come la conosciamo. In particolare, i banchieri italiani sono quasi unanimemente d’accordo (94%) nel ritenere che le applicazioni di AI rivoluzioneranno l’interazione tra la banca come organizzazione e le sue filiali, da un lato, nonché le modalità di relazione tra banca-filiali e gli utenti.
Quale sarà allora la sfida tecnologica più critica? La capacità di creare soluzioni che individuino in anticipo i bisogni dei clienti (grazie all’analisi avanzata, intelligente e continua dei dati) e di offrire servizi digitali, innovativi, sicuri che abbiano nella user experience il pilastro portante. Un esempio, gli assistenti virtuali “in store”.
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