«Che sarebbe stato grande amore fra il mondo bancario e quello legato a intelligenza artificiale e machine learning si era capito da subito», ad affermalo è Giuseppe Tricoli, Vice Responsabile Sistemi e Architetture di Cabel Industry S.p.A., che spiega come «la costante crescita dei dati da processare e i tempi ristretti in cui deve essere prodotto un output, o presa una decisione, abbia reso irrinunciabile l’uso di queste tecnologie in qualsiasi processo bancario, in particolare nelle attività che riguardano marketing, commerciale e customer service oltre ai “Processi di Operations”. La maggiore crescita nel triennio 2021-23, però, come emerge nel rapporto ABI-CIPA, avverrà nei “Servizi bancari tipici”».
Il robot che analizza il linguaggio
Da tempo Cabel ha attivato un percorso di ricerca e sviluppo che ha portato alla proposta di soluzioni in grado di migliorare sia l’efficienza interna che verso il cliente. «Da oltre 10 anni utilizziamo strumenti di analisi del linguaggio naturale per costruire “knlowledge base” strutturate, analizzando gli scambi d’informazioni tra assistenza e clienti – spiega Tricoli. Attraverso il nostro applicativo BOT, le mail ricevute vengono analizzate, classificate e smistate al back office. Una soluzione che offre efficacia nei processi di assistenza verso i clienti e riduce i margini di errore».
L’intelligenza artificiale per le frodi
Inoltre, oggi l’AI trova spazio nella gestione e intercettazione di comportamenti fraudolenti, che possono esporre la banca a rischi di natura economico/patrimoniale e reputazionale. «Abbiamo integrato un modello di controllo pro-attivo sulle transazioni, con algoritmi che adattano il comportamento sull’analisi dei dati e reagiscono di conseguenza – chiarisce Tricoli. Un sistema modulare, che può gestire diversi tipi di eventi (bonifici, pagamenti, accesso a sistemi) mantenendo un alto grado di integrazione nel sistema informativo, per intervenire tempestivamente e in autonomia nel caso sia necessario un livello di approfondimento di sicurezza in più, come un’autenticazione forte o un blocco totale. Riconoscere la giusta situazione nella quale intervenire o non intervenire è fondamentale per intercettare frodi, ma anche per migliorare l’esperienza di un utente “legittimo” semplificandone l’interazione».
Il processi mining: in arrivo la piattaforma
E poi c’è un nuovo ambito, quello del process mining. «Si tratta di algoritmi che analizzando KPI su diversi log, riscontrano eventuali anomalie e individuano interdipendenze fra attività diverse. Grazie al deep learning è possibile elaborare quantità enormi d’informazioni in tempi brevi e scoprire interrelazioni che altrimenti non sarebbero venute alla luce – commenta Tricoli. Stiamo completando la nuova piattaforma di raccolta e condivisione di KPI. La modellazione delle informazioni legate a vari processi interni alla banca (non solo digitali) è la base su cui avviene la sperimentazione di diversi algoritmi di machine learning, con l’obiettivo di determinare non soltanto la correlazione fra eventi ma anche il loro grado predittivo su eventi futuri».
Questo articolo è stato pubblicato sul numero di maggio 2022 di AziendaBanca ed è eccezionalmente disponibile gratuitamente anche sul sito web. Se vuoi ricevere AziendaBanca, puoi abbonarti nel nostro shop.
