di Matteo Castelnuovo | 14/02/2024
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.
Cosa significa, però, dare seguito a questo processo attraverso progetti concreti? Abbiamo cercato di capirlo attraverso un recente white paper realizzato da Daniele Adami, Enterprise Account Manager di Cloudera, che abbiamo analizzato anche in vista della prossima edizione del CFO Summit, l'evento dedicato ai direttori finanziari che si terra all'Allianz MiCo di Milano il prossimo 11 e 12 giugno 2024 all'interno deI Business Leaders Summit.
Secondo l'esperto, infatti: "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".
Come ormai è noto, l'IA in generale e il Machine Learning in particolare, oltre all'IA generativa e agli LLM di nuova generazione, 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". In questo contesto, risulta chiaro come i chatbot, o assistenti virtuali alimentati dall’intelligenza artificiale generativa, possono essere utilizzati per creare strumenti che valutino le richieste degli utenti e forniscano risposte personalizzate, riducendo la necessità e i costi legati a rappresentanti umani. "Questi tool di nuova generazione, infatti - spiega l'esperto -, 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. Un Enterprise Knowledge Base può essere utilizzato per assistere i dipendenti nell’accesso a informazioni accurate e aggiornate sui prodotti, sulla conformità normativa e sul supporto IT interno". 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, al giorno d'oggi è fondamentale. "Per esempio - sottolinea il manager nella sua analisi -, analizzare un portafoglio di investimenti e identificare le opportunità per ottimizzare i rendimenti e gestire il rischio, può aiutare gli investitori a ridurre i tempi e i costi della gestione manuale del portafoglio e a migliorare potenzialmente le prestazioni degli investimenti".
D'altro canto, però, utilizzare questi strumenti con una visione più olistica e in grado di comprendere a fondo le loro potenzialità, anche trascersali tra i dipartimenti aziendali può offrire numerosi vantaggi anche per i CFO. "Automatizzate i contenuti del sito web per le FAQ e le sezioni di aiuto - prosegue Adami -, mantenendo aggiornati i contenuti rivolti ai clienti e al contempo creando automaticamente messaggi, estratti conto e riepiloghi delle transazioni personalizzati e notificare ai clienti eventi o offerte imminenti, raggruppando anche 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, e rilevando modelli e indicatori di potenziali attività fraudolente utilizzando i dati delle transazioni, i profili dei clienti e altre informazioni pertinenti, non consente solo di ottenere maggiori revenue, ma anche di proteggere i clienti, i partner e il valore generato nella maniera migliore possibile".
Se poi, invece, guardiamo alle società di servizi finanziari, è facile notare come anche in questo caso, i servizi proposti dall'intelligenza artificiale siano in crescita. "In questo senso - continua l'esperto -, l’intelligenza artificiale infatti è in grado di riassumere per esempio 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, automatizzando il monitoraggio della conformità attraverso l’analisi e l’interpretazione dei testi normativi che solitamente richiedono molto tempo, ma l’IA può aiutare le società di servizi finanziari a comprendere e rispettare normative complesse, risparmiando tempo e costi associati al monitoraggio manuale, arrivando anche a migliorare la gestione delle modifiche normative. Le società di servizi finanziari, infatti, 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. L’IA, inoltre, può automatizzare anche 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". Uno sforzo che in molti casi si presenta anche laddove si rende necessaria un'attività di ricerca giurisprudenziale approfondita. "Sotto questo profilo - aggiunge il manager -, 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".
Quando poi orientiamo la nostra attenzione sulle competenze, possiamo notare in molti casi come l'IA non sia un ostacolo o un nemico dei professionisti, ma si trasformi in un valido aiuto anche proprio per il miglioramento di flussi lavorativi, processi di business e crescita professionale. "Con l’intelligenza artificiale generativa - indica Adami -, i rappresentanti dell’assistenza possono comunicare efficacemente con clienti che potrebbero non parlare la lingua principale della banca, o, in caso di collabora con gruppi multinazionali, l’intelligenza artificiale generativa può tradurre contratti, accordi, politiche e altri documenti legali e aziendali, garantendo una comunicazione scritta accurata e riducendo i possibili gap derivanti dalle barriere linguistiche. Oltre a questo, 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, come per esempio, casi di test che riducano 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". Analizzando e risolvendo i bug nel codice, inoltre, i tool di AI generativa diventano essenziali per la sicurezza delle applicazioni. "Identificando potenziali problemi - sottolinea il manager -, gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono suggerire correzioni o ottimizzazione. Attraverso l'analisi del codice e l'identificazione di potenziali ottimizzazioni, l’intelligenza artificiale generativa può aggiornare il codice automaticamente, migliorando le prestazioni e riducendo l’utilizzo delle risorse". Sotto il profilo dei test, inoltre, un altro aspetto positivo della Generative AI è quello di poter generare dati sintetici. "L’intelligenza artificiale generativa può generare dati sintetici a scopo di test e per l’addestramento di modelli di apprendimento automatico - racconta l'esperto -. In questo modo l'algoritmo aiuta gli sviluppatori a migliorare l’accuratezza dei loro modelli e a prendere decisioni più informate, grazie alla generazione automatica di documentazione che 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". Un processo, questo, che può avvernire anche con la creazione di commenti al codice. "L’intelligenza artificiale generativa - aggiunge Adami - 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. Analizzando e comprendendo la struttura e la funzionalità del codice legacy, l'AI lo rende più facile da gestire e mantenere per gli sviluppatori, generando automaticamente test unitari per il codice legacy e aiutando così gli sviluppatori a identificare e risolvere potenziali problemi e a migliorarne la qualità. Infine, la traduzione del codice legacy scritto in linguaggi obsoleti, come il COBOL, in linguaggi più moderni, ne facilita la manutenzione e l’integrazione con i sistemi più recenti". Questo chiaramente, nel momento in cui l'azienda deve adeguare i propri sistemi informatici per rimanere al passo con i tempi, si traduce a sua volta in una significative riduzione di costo che aiuta ancora una volta la sostenibilità del business.
