Giovedì 18 Luglio 2024

L’Intelligenza. Artificiale motore delle private bank

L'intelligenza artificiale sta diventando un pilastro per aziende e banche globali, con un potenziale enorme ma anche controverso. Le applicazioni sono molteplici, ma non tutte le istituzioni stanno investendo in questa direzione. Banca Generali e altre realtà stanno sperimentando con successo l'AI per migliorare servizi e assistenza ai clienti.

L’Intelligenza. Artificiale motore delle private bank

L’Intelligenza. Artificiale motore delle private bank

UN NUMERO CRESCENTE di aziende e di banche a livello mondiale sta cavalcando l’intelligenza artificiale come booster di supporto al business. Ad oggi, essendo in fasi che sono poco più che iniziali, è difficile avere statistiche consolidate e affidabili. Gli analisti, tuttavia, sono concordi nel definire il potenziale di questa tecnologia “sconfinato” e sottolineano che le previsioni tendono in genere a sottovalutare il ritmo dello sviluppo e della diffusione di tecnologie. Certo, l’argomento divide: ci sono i guelfi che vedono lo strumento come una grande opportunità (di business e welfare) e i ghibellini che lo identificano come la più grande minaccia (all’occupazione e all’intelligenza umana). Comunque la si guardi il tema eserciterà una forte influenza sui mercati e sugli investitori negli anni e nei decenni a venire e le aziende non hanno intenzione di perdere la chance. Questo anche perché in una logica previsionale i risultati delle ricerche che stimano i possibili impatti dell’AI, soprattutto generativa, nel tempo sono impressionanti. Secondo Goldman Sachs Research entro il 2033 l’impatto dell’AI sul Pil mondiale sarà del 7%. Motivo per cui un vasto numero di gruppi finanziari sta cavalcando il fenomeno. La conferma arriva direttamente da Marco Giorgino, direttore scientifico dell’Osservatorio Fintech & Insurtech e professore di Istituzioni e Mercati Finanziari al Politecnico di Milano: "C’è grande fermento nel mondo economico e finanziario, anche se è ancora prevalente una dimensione conoscitiva ed esplorativa. E oggi il business bancario è uno degli ambiti di maggiore interesse per la trasformazione digitale. Il private banking è assolutamente in linea".

Continua il docente: "Molte sono le utilità che possono essere generate. Ne ricordo alcune: i modelli generativi di AI possono analizzare grandi quantità di dati finanziari storici e attuali per identificare tendenze funzionali a prendere decisioni più informate sugli investimenti. Utilità si possono riscontrare, inoltre, nella creazione di esperienze personalizzate per i clienti, ad esempio attraverso la generazione automatica di report finanziari o raccomandazioni di investimento basate su profili e obiettivi molto specifici". La potenzialità predittiva e prescrittiva può, infine, migliorare la capacità di gestire i rischi finanziari. E l’elenco potrebbe continuare. "La numerosità delle applicazioni, però, non è rappresentativa del fatto che tutte le banche stiano investendo in questa direzione. Il mercato è caratterizzato da una situazione molto frammentata. E i più attivi non sono necessariamente i più grandi. Oltre a capitali e risorse, la differenza la fanno anche la cultura e il mindset orientati all’innovazione e al governo delle tecnologie, anche disruptive, che stanno ridisegnando la struttura dei sistemi bancari e finanziari".

Un esempio positivo in questo senso è Banca Generali che ha già attuato una sperimentazione di Ai sul motore documentale di banca con un leader del settore. "A seguito dei risultati conseguiti, avvieremo una progettualità centrata, prioritariamente, sui temi dell’assistenza alla rete, in prima battuta a supporto delle strutture di assistenza della banca per uniformare e aumentare la qualità delle risposte, e, successivamente, direttamente ai consulenti finanziari", dice Riccardo Renna, Chief Operation Officer & Innovation di Banca Generali. "In tal senso stiamo valutando possibili sinergie con il Gruppo Generali per condividere l’evoluzione molto veloce di questo contesto tecnologico – precisa – soprattutto per quanto riguarda gli aspetti tecnologici e casi d’uso che possono essere trasversali ai due mondi". Il top manager sostiene che la banca si muove in un contesto tecnologico molto sfidante in tema di competenze da costruire e tecnologie nuove da combinare. "L’Ai avrà un impatto molto positivo su alcuni dei nnel costruire un’assistenza orientata a ridurre i tempi di attesa dei banker per avere informazioni".

L’intelligenza artificiale aiuta infatti ad analizzare i dati e a farlo in modo preciso e veloce. Anche e soprattutto quelli finanziari afferenti al patrimonio dei clienti di una banca. "L’analisi approfondita dei dati consente di sviluppare una panoramica completa della situazione finanziaria e delle preferenze di ogni cliente per comprendere le sue esigenze e offrire servizi finanziari su misura", chiarisce Renna. L’istituto del Leone – private bank con quasi 100 miliardi di masse in gestione e 2.230 consulenti finanziari – da oltre un anno ha scelto di centralizzare tutte le informazioni. Grazie all’intelligenza artificiale, conserva ed elabora una grande mole di dati provenienti da diverse aree di gestione in un approccio completamente data driven ben caldeggiato dall’amministratore delegato Gian Maria Mossa. Questo perché centralizzare il patrimonio informativo dei clienti, valorizzare i dati e poterli elaborare internamente per una private bank vuol dire generare nuove opportunità di crescita: innovazione delle strategie di gestione, mantenimento della posizione competitiva, incremento dell’efficienza operativa. "Abbiamo creato un vero dizionario che ci permette di avere la descrizione dei dati, il modo in cui vengono estratti e modellati. L’intenzione è quella di democratizzarli con informazioni che vanno a diretto supporto dei banker, che rappresentano l’interfaccia dell’istituto con i risparmiatori". Oltre a migliorare la gestione del risparmio, l’intelligenza artificiale può validamente servire per intercettare la liquidità non ancora affidata alla banca. In che modo? "Siamo partiti dalle abitudini di spesa: abbiamo ri-clusterizzato con l’AI tutti gli acquisti dei nostri clienti per vedere se ci sono dei pattern interessanti, nel rispetto della privacy e adottando buone partiche".

Alberto Levi