Tre applicazioni dell’intelligenza artificiale alla finanza

Pubblicato il giorno 30/8/2021 da Toby Cox e Chiara Casse

L’intelligenza artificiale (AI, Artificial Intelligence) applicata alla finanza può contribuire alla riduzione dei costi, al miglioramento dell’efficienza e alla trasformazione del modo in cui le aziende gestiscono il proprio patrimonio.

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Il settore finanziario è stato tra i primi ad avere adottato la tecnologia finanziaria (o fintech) come ad esempio l’intelligenza artificiale (AI) e la sua popolarità tra le istituzioni finanziarie è in costante crescita. In base a una recente ricerca pubblicata da Gartner, gli strumenti di intelligenza artificiale e di machine learning (ML) si classificano come la migliore tecnologia “rivoluzionaria” nei servizi finanziari (la ricerca completa è disponibile in inglese per i clienti Gartner).

L’intelligenza artificiale è in grado di automatizzare le attività di routine aumentando l’efficienza dei processi, nonché di servirsi del machine learning, il deep learning, l’analisi predittiva e il natural language processing per funzionalità più solide come i chatbot e i robo-advisor. In base a un recente articolo pubblicato sul Sole 24 ore, i top manager danno sempre più fiducia alla tecnologia e, nel 73% dei casi, affermano di fidarsi dell’intelligenza artificiale più di sé stessi.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale al proprio repertorio fintech può aiutare le banche e le istituzioni finanziarie a migliorare l’esperienza dei clienti, ridurre i costi ed infine aumentare i ricavi.

In che modo le banche e le istituzioni si servono dell’intelligenza artificiale applicata alla finanza? 

Analizziamo assieme alcuni modi in cui l’intelligenza artificiale viene applicata ai servizi finanziari al fine di fornire più valore ai clienti, permettendo al contempo di risparmiare denaro.

Utilizzo dell’intelligent automation per risparmiare tempo e denaro

Grazie all’automazione delle attività di routine, le istituzioni finanziarie possono risparmiare notevoli quantità di tempo e denaro, ridurre al minimo gli errori e, al contempo, raccogliere dati.

In base a una ricerca pubblicata da Gartner, il 66% dei leader finanziari prevede di concentrarsi maggiormente sull’automazione nel 2021. Gli stessi leader stimano inoltre che gli obiettivi associati all’automazione saranno i più difficili da raggiungere (la ricerca completa è disponibile in inglese per i clienti Gartner). 

I software di intelligenza artificiale possono essere applicati a diverse operazioni e processi finanziari (la ricerca completa è disponibile in inglese per i clienti Gartner). Ecco di seguito come:

In che modo l’intelligenza artificiale può contribuire alla gestione delle spese? Una soluzione AI è in grado di leggere le ricevute e di categorizzarle in base a un elenco di tipi di spesa accettate o di fornitori precaricati nel sistema. I dipendenti dovranno comunque verificare manualmente le spese rifiutate dal sistema.

In che modo l’intelligenza artificiale può contribuire alla gestione delle fatture passive? L’AI può estrarre e compilare i dati dalle fatture in formato PDF, permettendo così ai team di dedicare il proprio tempo ad attività più complesse.

In che modo l’intelligenza artificiale è in grado di garantire la conformità alle normative? I software basati sull’intelligenza artificiale possono servirsi dell’elaborazione del linguaggio naturale e del machine learning per la scansione dei documenti con il fine di ricercare determinati termini volti a dimostrare la conformità agli standard normativi, come ad esempio il GDPR (Regolamento generale per la protezione dei dati personali).

L’impiego dell’intelligenza artificiale per l’automazione dei processi non comporta la sostituzione dei dipendenti, piuttosto permette loro di dedicare il proprio tempo ad attività più complesse.

Impiego dell’analisi predittiva per prendere decisioni informate

In base a quanto affermato da Gartner, la maggior parte dei team di finance dedica all’incirca la metà del proprio tempo alla raccolta e alla verifica delle informazioni acquisite per la creazione di report e di previsioni (la ricerca completa è disponibile in inglese per i clienti Gartner). L’AI permette pertanto ai team di risparmiare notevoli quantità di tempo, formulare previsioni attendibili e ridurre la possibilità di errore.

Ad esempio, l’intelligenza artificiale applicata alla finanza e il machine learning sono in grado di prevedere le abitudini di pagamento dei clienti. Se si ritiene che un cliente sia solito effettuare i propri pagamenti in ritardo a causa di comportamenti passati, l’azienda potrà inviare un promemoria di pagamento con notevole anticipo rispetto alle normali tempistiche. Tale metodo è denominato ML-Improved A/R Process (Processo per la gestione dei crediti esigibili tramite il machine learning). 

Questo particolare tipo di approccio ha consentito a Iron Mountain, una società di servizi di archiviazione e gestione delle informazioni, di ridurre del 40% i tempi i pagamento delle proprie fatture (la ricerca completa è disponibile in inglese per i clienti Gartner).

L’intelligenza artificiale e i software di analisi predittiva consentono inoltre alle istituzioni finanziarie di valutare e gestire i rischi: il 42% delle banche e dei servizi di investimento si serve già (o intende utilizzare in futuro) l’intelligenza artificiale per la gestione dei rischi (la ricerca completa è disponibile in lingua inglese per i clienti Gartner).  L’AI permette inoltre di ridurre i rischi associati alla concessione di prestiti ai clienti e di migliorare il rilevamento delle frodi.

Personalizzazione dell’esperienza clienti

Mediante l’impiego dell’intelligenza artificiale, le organizzazioni finanziarie possono ottenere informazioni più rilevanti sul livello di soddisfazione dei clienti e possono pertanto personalizzare l’esperienza dei clienti stessi. 

Ad esempio, invece di affidarsi unicamente al punteggio di credito di una persona, le banche possono servirsi delle soluzioni basate sull’AI per prendere in considerazione altri fattori della storia finanziaria dell’individuo in questione, come ad esempio le sue abitudini di rimborso e la procedura di pagamento dei debiti. Servendosi di tali informazioni, è inoltre possibile personalizzare il tasso di interesse del singolo individuo.

L’intelligenza artificiale consente inoltre ai clienti di gestire i propri portfolio in maniera più efficiente. Ciò può essere effettuato mediante i robo-advisor e il Digital Wealth Management, due tipologie di servizi la cui popolarità è in costante crescita. Per illustrare questo concetto, Ayxon AI si serve del deep learning per creare strategie di investimento, allocare risorse e segnalare incongruenze nel mercato (la ricerca completa è disponibile in inglese per i clienti Gartner).

Intelligenza artificiale in finanza: dashboard di Axyon AI
La dashboard di Axyon AI prevede ciò che gli utenti possono aspettarsi dagli investimenti (Fonte)

Gli strumenti di intelligenza artificiale consentono alle aziende e ai dipendenti di risparmiare, rispettivamente, ingenti somme di denaro e di tempo. L’impiego di programmi basati sull’AI come chatbot, software per assistenti conversazionali, robo-advisor e strumenti di analisi dei dati consentono inoltre di migliorare a livello globale l’esperienza dei clienti.

La fiducia rimane la sfida più grande associata all’implementazione dell’intelligenza artificiale alla finanza

Nonostante gli innumerevoli vantaggi derivanti dall’impiego dell’intelligenza artificiale alla finanza, alcuni dirigenti potrebbero ancora esitare. Secondo Gartner, i due principali fattori che scoraggiano le organizzazioni dall’implementare la tecnologia AI sono la mancanza di conoscenza dei rischi derivanti dall’impiego dell’intelligenza artificiale stessa e non sapere da che parte iniziare (la ricerca completa è disponibile in inglese per i clienti Gartner).

Per mitigare i rischi associati all’intelligenza artificiale, sarà necessario valutare se l’AI adottata è semplice da comprendere e facilmente spiegabile. Inoltre, è importante non mantenere l’intelligenza artificiale all’intero di una “scatola nera” accessibile soltanto ai data analyst e agli sviluppatori, bensì renderla disponibile a chiunque.

È inoltre possibile implementare programmi di formazione per educare il personale aziendale in merito ai rischi associati all’intelligenza artificiale. Sarà fondamentale aderire agli standard sulla privacy dei dati e adottare misure di sicurezza nelle operazioni di intelligenza artificiale.

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Metodologia

Il sondaggio di Gartner sulle principali priorità dei direttori finanziari per il 2021 è stato condotto nel mese di ottobre 2020 intervistando i membri partecipanti di Gartner for Finance e altri direttori finanziari. Gli intervistati partecipanti sono prevalentemente leader di livello senior nel settore finanziario. Il campione totale corrisponde a 173 intervistati, con una rappresentanza di varie aree geografiche, industrie e settori. L’indagine è stata condotta in collaborazione con i team di ricerca e di analisi dei dati di Gartner, nonché con ricercatori esperti.

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Content Analyst per Capterra. Esperta di tecnologia e responsabile degli studi su hi-tech e digitalizzazione rivolti alle PMI. Amante della natura e delle spiagge di Barcellona.

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