Nel panorama in continua evoluzione del settore dei servizi finanziari, il cambiamento è una costante e la trasformazione un requisito per stare al passo con le nuove normative, mitigare il rischio e gestire gli sviluppi tecnologici che la supportano.
La ricerca del giusto equilibrio tra innovazione e risparmio, cercando opportunità per ridurre le spese e finanziare progetti di sviluppo di nuove applicazioni è un obiettivo diffuso. Oggi il panorama sta cambiando rapidamente e l’emergere dell’IA e dell’apprendimento automatico (ML) ha inaugurato una nuova era di possibilità. Queste tecnologie all’avanguardia offrono alternative a basso costo per potenziare l’efficienza delle attività finanziarie, migliorando al contempo la qualità dei servizi offerti. In questo ambiente dinamico, sfruttare la potenza di IA e ML si sta rivelando cruciale per le aziende che cercano di prosperare in un mercato sempre più competitivo.
I casi d’uso di queste tecnologie continuano a espandersi e a migliorare, plasmando il settore in modi che possiamo solo sognare, con intuizioni assistite dalla potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), a conferma della forza della sinergia tra le competenze umane e gli insight guidati dall’IA.
Nuova tecnologia significa nuove opportunità
IA in generale e ML, IA generativa ed LLM in particolare, hanno il potenziale per ridurre significativamente i costi dei servizi finanziari, automatizzando le attività, migliorando la produttività e riducendo la necessità di lavoro manuale. Inoltre, investendo in queste tecnologie, le aziende aumentano il vantaggio competitivo e migliorano l’esperienza dei clienti.
Ecco una panoramica di casi d’uso e strategie a lungo termine:
· Enterprise Knowledge Base (EKB) e Chatbot
o I chatbot, o assistenti virtuali alimentati dall’intelligenza artificiale generativa, possono essere utilizzati per creare strumenti che valutano le richieste degli utenti e forniscono risposte personalizzate, riducendo la necessità e i costi legati a rappresentanti umani. Possono fornire risposte istantanee e precise alle domande più comuni, come il saldo del conto, lo storico delle transazioni, le informazioni sui prestiti e le procedure bancarie generali.
o Un EKB può essere utilizzato per assistere i dipendenti nell’accesso a informazioni accurate e aggiornate sui prodotti, sulla conformità normativa e sul supporto IT interno.
· Ricerca e reporting automatizzati
o Automatizzare il processo di raccolta, analisi e reporting dei dati finanziari e delle tendenze di mercato, riducendo i tempi e i costi della ricerca manuale per accelerare il processo decisionale.
· Ottimizzazione del portafoglio
o Analizzare un portafoglio di investimenti e identificare le opportunità per ottimizzare i rendimenti e gestire il rischio. Ciò può aiutare gli investitori a ridurre i tempi e i costi della gestione manuale del portafoglio e a migliorare potenzialmente le prestazioni degli investimenti.
· Generazione di contenuti, classificazione di testi e clustering
o Automatizzate i contenuti del sito web per le FAQ e le sezioni di aiuto, mantenendo aggiornati i contenuti rivolti ai clienti.
o Creare automaticamente messaggi, estratti conto e riepiloghi delle transazioni personalizzati e notificare ai clienti eventi o offerte imminenti.
o Raggruppare i clienti in base a cronologia delle transazioni, dati demografici, modelli di comportamento e altri dati rilevanti per migliorare i risultati del marketing e della personalizzazione.
o Rilevare modelli e indicatori di potenziali attività fraudolente utilizzando i dati delle transazioni, i profili dei clienti e altre informazioni pertinenti.
Conquiste rapide
· Legale e conformità
o Riassumere i requisiti normativi: l’intelligenza artificiale è in grado di riassumere i requisiti normativi analizzando grandi volumi di testi ed estraendo le informazioni chiave, rendendo più facile per le società di servizi finanziari la comprensione e la conformità a normative complesse.
o Automatizzare il monitoraggio della conformità: l’analisi e l’interpretazione dei testi normativi richiede molto tempo, ma l’IA può automatizzare queste attività per aiutare le società di servizi finanziari a comprendere e rispettare normative complesse, risparmiando tempo e costi associati al monitoraggio manuale.
o Migliorare la gestione delle modifiche normative: le società di servizi finanziari devono rimanere al passo con le modifiche normative monitorando e analizzando gli aggiornamenti. L’intelligenza artificiale può consentire loro di adattare rapidamente i processi e ridurre il rischio di non conformità.
o Migliorare il reporting normativo: l’IA può automatizzare il processo di generazione dei report normativi, garantendo accuratezza e coerenza e riducendo al contempo il tempo e l’impegno necessari per la rendicontazione manuale.
o Ricerca legale accelerata: gli strumenti di IA generativa possono ricercare e analizzare rapidamente la giurisprudenza, la legislazione e le fonti secondarie, consentendo ai professionisti legali di accedere facilmente alle informazioni pertinenti.
Conquiste immediate
· Traduzione linguistica
o Servizio clienti multilingue: con l’intelligenza artificiale generativa, i rappresentanti dell’assistenza possono comunicare efficacemente con clienti che potrebbero non parlare la lingua principale della banca.
o Traduzione di documenti: quando si collabora con gruppi multinazionali, l’intelligenza artificiale generativa può tradurre contratti, accordi, politiche e altri documenti legali e aziendali, garantendo una comunicazione scritta accurata.
· Sviluppo del codice e assistenza ai test
o Generazione di codice: uno dei vantaggi dell’IA generativa è che può essere utilizzata per generare codice automaticamente, riducendo il tempo e l’impegno degli sviluppatori. Analizzando il codice e i modelli esistenti, gli algoritmi di IA generativa possono generare nuovo codice ottimizzato per casi d’uso specifici.
o Test: l’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per generare automaticamente casi di test, riducendo il tempo e l’impegno richiesto agli sviluppatori per testare il codice. Analizzandolo e identificando potenziali casi limite, gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono generare casi di test che coprono un’ampia gamma di scenari.
o Debug: l’identificazione e la correzione dei bug nel codice sono essenziali per la sicurezza delle applicazioni. Analizzando il codice e identificando potenziali problemi, gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono suggerire correzioni.
o Ottimizzazione: analizzando il codice e identificando potenziali ottimizzazioni, l’intelligenza artificiale generativa può aggiornare il codice automaticamente, migliorando le prestazioni e riducendo l’utilizzo delle risorse.
o Generazione di dati sintetici: l’intelligenza artificiale generativa può generare dati sintetici a scopo di test e per l’addestramento di modelli di apprendimento automatico, aiutando gli sviluppatori a migliorare l’accuratezza dei loro modelli e a prendere decisioni più informate.
o Generazione automatica di documentazione: la generazione di documentazione richiede tempo e fatica. L’intelligenza artificiale può generare automaticamente la documentazione mentre gli sviluppatori scrivono il codice, riducendo la necessità di documentazione manuale e migliorando l’efficienza.
o Commenti al codice: l’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per generare commenti sul codice che ne descrivono la funzione e lo scopo di ogni elemento, aiutando gli sviluppatori a identificare incongruenze o potenziali fonti di errore.
o Comprensione del codice legacy: l’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per analizzare e comprendere la struttura e la funzionalità del codice legacy, rendendolo più facile da gestire e mantenere per gli sviluppatori:
§ Generazione di test unitari: generare automaticamente test unitari per il codice legacy, aiutando gli sviluppatori a identificare e risolvere potenziali problemi e a migliorarne la qualità.
§ Rifattorizzazione del codice: assistenza nel refactoring del codice legacy, suggerendo miglioramenti e identificando potenziali fonti di bug o inefficienze.
§ Traduzione di codice legacy in linguaggi moderni: tradurre il codice legacy scritto in linguaggi obsoleti, come il COBOL, in linguaggi più moderni, facilitandone la manutenzione e l’integrazione con i sistemi più recenti.
A cura di Daniele Adami, Enterprise Account Manager di Cloudera
