Grazie all’Intelligenza Artificiale Generativa, la produttività delle banche potrebbe aumentare, con una crescita dei ricavi annui a livello globale compresa tra il 3% e il 5%.
Nell’ambito specifico del Corporate & Investment Banking, ha spiegato ad AziendaBanca Nunzio Digiacomo, Partner, McKinsey & Company, un numero crescente di banche sta iniziando a esplorare soluzioni di AI generativa, per non restare indietro rispetto ai concorrenti e rafforzare il vantaggio competitivo.
«Nel 2023 abbiamo visto una forte accelerazione dell’innovazione tecnologica in questo ambito – spiega – pensiamo, ad esempio, alla pubblicazione di nuovi modelli di calcolo come Llama a febbraio e GPT-4 a marzo.
Questa tecnologia si trova ancora in uno stato embrionale e pochi istituti, al momento, la usano realmente “a scala”. Ma si guarda con interesse a una serie di impatti positivi, al di là della crescita dei ricavi: aumentare la soddisfazione dei clienti, supportare l’ottimizzazione dei processi decisionali e operativi degli istituti, migliorare l’employee experience, nonché contribuire a un miglioramento della gestione dei rischi».
GenAI: chi la usa e dove
Tra le banche al lavoro sull’AI Generativa troviamo BNP Paribas, che ha di recente introdotto un assistente virtuale, basato su AI, per gestire le domande della clientela CIB sull’offerta di prodotti.
«Ancora, HSBC ha istituito un nuovo team interamente dedicato all’AI, “Office of Applied AI”, nell’ambito della Divisione Corporate – prosegue Digiacomo.
In generale, l’AI generativa rappresenta un’opportunità concreta per le banche CIB per accelerare l’ammodernamento dei propri sistemi tecnologici e delle relative competenze digitali, spesso continuando un percorso di evoluzione iniziato già negli anni scorsi per iniziative di analytics e intelligenza artificiale tradizionale».
Gli ambiti a maggiore potenzialità
L’entusiasmo per questa tecnologia, che è certamente quella che ha dominato l’attenzione mediatica nel corso del 2023, ha portato a immaginare moltissimi use case.
«Anche nel CIB sono molteplici – conferma Digiacomo – ma quelli più promettenti sono fondamentalmente riconducibili a tre macro ambiti: il supporto alla forza vendite, tramite la generazione di contenuti di marketing personalizzati e la sintesi delle informazioni commerciali; l’ottimizzazione dei processi di mid e back office; la produttività generale dello staff, ad esempio, con tool per automatizzare la creazione di report interni o l’estrazione di informazioni dalle basi dati aziendali».
L’intelligenza artificiale per le vendite
Nel supporto alla forza vendita, ci sono stati alcuni esperimenti di successo che riguardano l’utilizzo di nuovi strumenti per rendere automatica la generazione di “pitch” commerciali.
«Alcune banche CIB hanno ridotto drasticamente il tempo impiegato per definire una bozza – racconta Digiacomo – e al contempo hanno aumentato il livello di qualità dei materiali prodotti.
Se passiamo all’ottimizzazione dei processi di mid e back office, invece, troviamo altre banche CIB che hanno avviato test per applicare l’AI generativa nelle customer operation, ad esempio con chatbot avanzati che possono gestire in autonomia le richieste di assistenza della clientela mid market».
I co-pilota virtuali
Ci sono poi applicazioni più trasversali, che riguardano l’intero settore bancario.
Tra questi i cosiddetti co-pilota virtuali, vale a dire assistenti basati su AI che affiancano la forza vendite, assimilando le informazioni chiave in tempo reale durante gli incontri con i clienti. E andando a suggerire poi ai banker dei contenuti personalizzati per supportare la conversazione, come risposte mirate in base alle domande del cliente, oppure suggerimenti per il cross selling.
Pochi casi d’uso da testare rapidamente
Non sorprende, quindi, che molti CEO stiano inserendo l’intelligenza artificiale tra le priorità strategiche delle aziende che guidano, comprese ovviamente banche e compagnie di assicurazione.
Una revisione generale “in ottica AI” comporta l’identificazione dei settori e degli ambiti in cui l’applicazione dell’intelligenza artificiale può avere i benefici maggiori, in base alle caratteristiche di ciascuna banca.
«Alcuni istituti – conclude Digiacomo – hanno anche intrapreso vere e proprie trasformazioni strategiche in tal senso. L’evoluzione continua e repentina delle soluzioni tecnologiche legate all’AI porta molte banche a selezionare un numero ristretto di casi d’uso, particolarmente rilevanti e da testare in tempi molto brevi.
Va detto che qui l’intelligenza artificiale ha un vantaggio strutturale, perché i suoi tempi di messa a terra sono piuttosto ridotti: circa metà o anche un terzo del time to market medio degli analytics tradizionali.
Per sfruttare pienamente il potenziale dell’AI generativa, però, è fondamentale che una banca disponga di adeguate base dati e sistemi IT. E questo è il caso di quelle banche che hanno effettuato investimenti in analytics negli ultimi 3 o 5 anni.
Infine, l’avvento dell’intelligenza artificiale generativa rimette al centro l’importanza della capacità di sviluppare competenze distintive e ampie in questo ambito, per prendere parte a quella che potrebbe rivelarsi come la più grande rivoluzione tecnologica della storia recente».
Questo articolo è stato pubblicato sul numero di dicembre 2023 di AziendaBanca ed è eccezionalmente disponibile gratuitamente anche sul sito web. Se vuoi ricevere AziendaBanca, puoi abbonarti nel nostro shop.
