Assistenza al personale e alla clientela, automazione dei processi ma anche security e antiriciclaggio: sono gli ambiti dell’intelligenza artificiale in banca. Ma questa tecnologia è ancora allo studio: bisogna rispettare la normativa, i fondamenti etici ed estendere l’impiego a nuovi ambiti.
Le banche sono oramai consapevoli delle potenzialità e delle opportunità offerte dall’intelligenza artificiale: l’hanno testata e implementata in vari processi. Per questo motivo tengono gli occhi puntati su questa tecnologia, la studiano e la testano. Ma soprattutto ne osservano l’evoluzione normativa, che pone nel nodo della governance temi etici e di privacy, oltre che di sicurezza.
L’assistenza evoluta, per i dipendenti…
Che l’intelligenza sia di casa in banca lo dimostrano i dati del rapporto ABI Lab “Scenari e Trend del mercato ICT per il settore bancario”. L’AI trova posto soprattutto nei servizi di assistenza interna alla rete o al dipendente (62% delle 23 banche intervistate insieme a 2 outsourcer interbancari) e per dare supporto alla clientela (57%).
Nel primo caso, l’AI viene utilizzata per l’automazione dell’Help desk interno, per semplificare la gestione della conoscenza (knowledge management, NdR), e dare anche supporto al personale che ha bisogno di qualche dritta in più sulla gestione delle innovazioni portate sui processi. Insomma, è anche uno strumento utile al fianco dell’education.
… e per i clienti
Gli algoritmi però si occupano anche della relazione con il cliente, tracciando i customer journey sui vari punti di contatto, non solo telefonici ovviamente, per offrire informazioni rapide, puntuali e con una user experience soddisfacente. L’innovazione tecnologica offre un aiuto, infatti, per quanto riguarda sia il miglioramento dell’operatività interna sia la qualità del servizio offerto.
Ben il 44% delle banche italiane ha attivato sistemi automatizzati di risposta al cliente. Ovvero un chatbot che sfrutta l’AI. E non manca il proliferare di assistenti virtuali che guidano la clientela nell’operatività bancaria.
Spinta all’automazione nei processi
Le Operations, poi, sono da sempre uno degli ambiti di applicazione dove l’intelligenza artificiale offre semplificazione ed efficienza.
Ora sono soprattutto le banche di dimensioni minori e gli oustourcer interbancari a focalizzarsi sull’automazione delle Operations tramite questa tecnologia, anche se la necessità di reingegnerizzare i processi tramite soluzioni innovative (come RPA, AI, Blockchain, etc.) è trasversale sul panorama italiano.
La sicurezza e l’AML
Poco meno della metà delle banche intervistate, inoltre, applica il nuovo paradigma tecnologico ai processi di gestione della sicurezza: dalla cyber security alla fraud detection, passando per la capacità predittiva dell’AI in ambito frodi. Parte la sperimentazione anche nell’antiriciclaggio, per analizzare e scovare transazioni anomale, oltre che nelle attività di Know Your Customer: per snellire la raccolta e la verifica delle informazioni sulla clientela, liberare i consulenti da attività a basso valore aggiunto e limitare l’errore umano, naturalmente.
Gli ultimi in classifica
Resta marginale, almeno nei numeri, l’uso dell’artificial intelligence in ambiti quali la pianificazione e lo sviluppo commerciale, il credito (dove l’AI deve potersi “nutrire” di una mole di dati ampia, che l’open banking, grazie all’account aggregation, può comunque fornire), l’analisi evoluta dei clienti a rischio di abbandono (churn analysis) e la finanza, ad esempio per la gestione degli investimenti.
Chi si occupa dei progetti di AI?
Adottare l’intelligenza su larga scala vuol dire imprimere, inoltre, un importante cambiamento all’interno dell’organizzazione. Diverse banche hanno già iniziato a riorganizzarsi internamente per presidiare con consapevolezza il tema tecnologico: spesso all’interno di una struttura dedicata all’innovazione, che segue tutte le tecnologie di frontiera, AI compresa (per il 45% delle banche di piccole dimensioni), a volte in centri di competenza specifici (25% delle banche di grandi dimensioni), che dispongono di team e, a volte, di budget dedicati.
AI al primo posto nelle priorità di indagine
Grandi o piccole che siano, le banche in questi centri d’innovazione stanno studiando attentamente l’intelligenza artificiale e le sue potenzialità. Tanto che questa tecnologia svetta tra le priorità di indagine degli istituti di credito bancari, mettendo d’accordo banche di dimensioni differenti.
L’intelligenza artificiale per il business
In particolare, sul piano dello sviluppo del business, l’AI è allo studio per iniziative di pianificazione e sviluppo commerciale: nella evoluzione quindi dei sistemi di CRM, per la segmentazione della clientela, per efficientare il marketing, etc. Un altro compito dell’AI è semplificare l’interazione del cliente sui canali digitali: deve riconoscere il cliente, immagini e video, tutto a supporto della relazione. Non mancano banche interessate alla data valorization, e quindi all’uso di advanced analytics AI based, e che pensano al lancio di servizi innovativi, come le virtual branch.
L’assistenza intelligente
Passiamo ai processi di assistenza e supporto. Qui, le prospettive di applicazione dell’AI non si limitano ai chatbot e agli assistenti virtuali. Alcune banche vogliono infatti l’intelligenza artificiale per migliorare le attività svolte dagli operatori umani e, più in generale, migliorare i processi di assistenza grazie all’automazione (classificazioni automatiche di email e ticket) e con sistemi di analisi del linguaggio, parlato e scritto.
RPA e AI per le operations
Nelle Operations l’obiettivo è unire due anime fortemente tecnologiche per raggiungere una automazione evoluta. La cosiddetta Advanced Automation, che vede l’integrazione di strumenti di Robot Process Automation con l’intelligenza artificiale. L’automazione in questo caso è a supporto dei processi interni della banca: sia quelli core, come il credito e la finanza, sia quelli di supporto operativo come le attività di procurement, l’efficienza energetica o la semplificazione dei processi di gestione delle risorse umane.
Non sottovalutare i rischi
Nell’implementare soluzioni di AI, bisogna soffermarsi anche sull’evoluzione dello scenario normativoe i relativi impatti. Dal 2018 si sono susseguiti importanti interventi regolamentari, a livello internazionale e nazionale, volti a promuovere naturalmente l’adozione dell’AI. Ma l’attenzione, in particolar modo, è posta sui rischi e sui temi di carattere etico.
Lo scorso anno è stata pubblicata una proposta di regolamento: l’AI Act.
Questo impianto normativo detta i principi di sicurezza per i sistemi di intelligenza artificiale sul mercato dell’UE e promuovo lo sviluppo di un mercato unico per le applicazioni di AI lecite, sicure e affidabili.
Anche a livello nazionale ci si muove nel campo regolamentare dell’AI: il Governo ha infatti pubblicato il proprio Programma Strategico in materia di intelligenza artificiale per il 2022-2024, individuando le principali aree di intervento e riconoscendo il settore dei servizi bancari, finanziari e assicurativi tra quelli di intervento prioritario.
Un framework per la gestione responsabile
Per un governo responsabile dell’AI, anche ABI Lab è scesa in campo a sostegno delle banche, strutturando l’AI Governance Framework. Questo modello identifica in un unico schema concettuale le principali aree tematiche da monitorare, suddivise in 3 macro-ambiti: struttura e processi interni, technical execution, impatti e relazioni.
Il primo macro-ambito (struttura e processi interni) riguarda lo sviluppo di un appropriato modello organizzativo e di governo. Affronta tematiche relative ai processi, agli impatti sulla cartografia dei rischi e alla trasformazione culturale.
Il secondo, technical execution è relativo all’effettivo sviluppo e implementazione tecnica di soluzioni di AI: considera dunque la governance dei dati, i requisiti privacy, i temi di equità e bias, l’explainability, la trasparenza dei processi, la robustezza tecnica e la sicurezza.
Il terzo macro-ambito (impatti e relazioni) si pone infine l’obiettivo di valutare e monitorare gli impatti ambientali e sociali delle soluzioni AI e definire piani di comunicazione adeguati a costruire rapporti di fiducia con i propri stakeholder, anche in linea con i requisiti del Gruppo di Esperti incaricato dalla Commissione europea (High Level Expert Group on Artificial Intelligence).
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.
