Integrare funzionalità avanzate di intelligenza artificiale, sia predittiva sia generativa, nei processi esistenti, collaborando con i sistemi IT in essere. Ma dando ulteriore spinta alla trasformazione digitale delle banche, grazie a una soluzione flessibile e modulare, che può essere implementata gradualmente.
«Agentforce – afferma Filippo Zanella, AI Architect di Salesforce – è un alleato strategico nel processo di digital transformation delle banche: è flessibile e modulare, si adatta alle specificità di ogni banca e su casi di utilizzo specifici».
Collaborare con la banca per definire gli use case
L’obiettivo è infatti collaborare con le banche nella definizione di uno o più business case, per l’avvio di progetti che riguardano l’adozione di soluzioni di AI. «La trasformazione – racconta Zanella – inizia con un assessment congiunto delle necessità: andiamo a identificare le aree che possono trarre maggiore beneficio dall’automazione e dall’intelligenza artificiale, come il servizio clienti, la gestione delle richieste interne e il supporto ai team di vendita».
Un percorso strategico che parte dal calcolo del ROI
Inoltre, viene fatta una valutazione delle tecnologie esistenti, come i sistemi di core banking, per determinare il loro stato e il modo in cui possono interagire con l’AI.
«Si tratta di una fase strategica, in cui definiamo il ROI e una roadmap personalizzata, partendo dagli obiettivi di business, includendo un’analisi dei benefici attesi – spiega Zanella. Successivamente, grazie alla rete di partner e dei nostri servizi professionali, implementiamo Agentforce in modo agile, integrandolo con sistemi cloud-based e piattaforme di dati per garantire che funzioni senza soluzione di continuità con le infrastrutture esistenti».
Una volta che Agentforce è operativo, le banche sono coinvolte in iniziative di formazione per utilizzare al meglio la tecnologia. «E monitoriamo le performance del sistema, oltre a raccogliere feedback degli utenti per ottimizzare l’esperienza finale», precisa Zanella.
Il vantaggio di un agente instancabile
Gli agenti virtuali, che possono essere autonomi e assistivi – per cui pienamente collaborativi con gli agenti in carne e ossa, riescono a integrarsi in numerose attività bancarie: nella relazione con i clienti, l’agente risponde in maniera intelligente e tempestiva a domande frequenti su prodotti e servizi, come conti correnti, mutui e carte di credito e può essere disegnato per passare il testimone al suo collega o al team a cui fa riferimento in modo facile e trasparente per il cliente finale.
«Il vantaggio di questa tecnologia è fornire un supporto disponibile 24 ore su 24, la cui professionalità è insita nella sua preparazione nel potere rispondere a ogni tipo di domanda in modo pertinente e mirato – sottolinea Zanella. Non solo, il tone of voice dell’agente può essere adeguato al brand aziendale, così da poter fornire all’utente una esperienza ancora più personalizzata».
Processi complessi: dal finanziamento all’investimento
Gli agenti possono essere impiegati per guidare i clienti attraverso processi più complessi, come la richiesta di un finanziamento: riducendo la frizione e i tempi, aumentando quindi il livello di soddisfazione del cliente finale.
«In un’ottica di marketing e tutela del cliente, invece, Agentforce può fornire raccomandazioni personalizzate basate sull’analisi dei dati di profilazione del cliente – aggiunge Zanella. Ad esempio, se un cliente ha un profilo di rischio conservativo e un saldo di conto elevato, l’agente può suggerire prodotti di investimento a basso rischio. Sempre in ambito investimenti, l’agente può agire da assistente virtuale, di primo livello, per consulenti e clienti, offrendo analisi in tempo reale dei portafogli».
Modelli predittivi per il cross-selling
Anche nel cross-selling, grazie a modelli predittivi, l’AI apre a nuove opportunità. «Se un cliente, ad esempio, ha appena comprato casa, l’agente potrebbe proporre una polizza assicurativa specifica o un piano di risparmio a lungo termine – illustra Zanella. Questo non solo aumenta la redditività per la banca, ma lo fa in modo coerente coi bisogni del cliente, creando valore per entrambi».
Gli use case per l’IT bancario
Se si guarda invece all’uso dell’intelligenza artificiale nell’IT della banca, gli use case si concentrano sull’automazione di attività ripetitive e a basso valore: la gestione dei ticket, la generazione di documentazione tecnica o il monitoraggio dei vari applicativi.
«Inoltre, Agentforce aiuta i team IT nella conformità con normative come GDPR e PSD2, con audit trail completi, automatizzando il monitoraggio della sicurezza e rilevando potenziali vulnerabilità nelle applicazioni in fase di sviluppo o produzione. Un altro aspetto cruciale, infatti, è il supporto che Agentforce può dare allo sviluppo di nuove applicazioni – evidenzia Zanella. Può agire come un assistente per i team di sviluppo, suggerendo nuovo codice sorgente, identificando errori, semplificando la riscrittura di codice esistente e accelerando i cicli di rilascio per la creazione dell’agente stesso o di applicazioni sulla piattaforma Salesforce. Chiaramente, questo non riduce solo i tempi di sviluppo ma aumenta anche la qualità del software prodotto, consentendo all’IT di concentrarsi su attività strategiche».
Le sfide per gli agenti virtuali del futuro
Tante potenzialità, ma anche numerose sfide si stagliano nel futuro degli agenti virtuali. «In primis, per quanto riguarda la affidabilità e la precisione: gli agenti generano risposte plausibili, ma a volte suscettibili ad allucinazioni, a causa della loro dipendenza dai LLM su cui basano le loro risposte. In Agentforce mitighiamo questo rischio utilizzando informazioni presenti nel CRM, oppure avvalendoci di tecniche che permettono di fornire risposte mirate – dichiara Zanella.
Inoltre, siamo al lavoro per sviluppare algoritmi che migliorino le capacità cognitive e contestuali degli agenti, per comprendere meglio contesti complessi e sfumature che si possono celano dietro una conversazione, come il sarcasmo. C’è poi un altro limite negli agenti, in generale, ed è la memoria: faticano infatti a mantenere il filo del discorso, specie in conversazioni prolungate, perdendo traccia di alcuni elementi. Abbiamo quindi dotato i nostri agenti di una combinazione di memoria a breve-lungo termine per sostenere meglio un dialogo».
Un approccio ibrido uomo-AI
Con una intelligenza artificiale sempre più efficiente, la presenza umana non perderà comunque la sua importanza. «In questi scenari – conclude Zanella – è bene ricordare come oggi sia importante comunque mantenere un approccio ibrido, in cui si ha il cosiddetto human-in-the-loop o human-at-the-help, ossia un contesto in cui l’IA lavora in collaborazione o con la supervisione di operatori umani, per garantire qualità e precisione».
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Questo articolo è stato pubblicato sul numero di dicembre 2024 di AziendaBanca ed è eccezionalmente disponibile gratuitamente anche sul sito web. Se vuoi ricevere AziendaBanca, puoi abbonarti nel nostro shop.
