Oggi le banche stanno diventando obsolete, soprattutto con la rapida ascesa del settore fintech che mira a fornire un’alternativa più efficiente, più economica e incentrata sull’utente ai servizi finanziari convenzionali. 

Sulla base
I dati di Statista, le neobanche in Europa detenevano una quota di mercato dell'11.1% nel settore bancario, mentre le loro controparti con sede negli Stati Uniti rappresentavano il 15.5% di tutti i conti bancari nel 2023. Con il valore transazionale totale delle neobanche
previsto in aumento dai 2024 trilioni di dollari del 6.37 ai 10.44 trilioni di dollari entro il 2028 con un CAGR del 13.15%, queste startup fintech rappresentano una minaccia significativa per le banche tradizionali.

Allo stesso tempo, le banche si trovano ad affrontare numerose sfide che potrebbero indebolire ulteriormente la loro competitività. Una regolamentazione più severa e la mancanza di automazione presentano problemi significativi e le istituzioni finanziarie devono abbracciare nuove tecnologie per risolverli.

Il lavoro manuale e i cambiamenti normativi mettono a dura prova le banche

A seguire i fallimenti bancari dello scorso anno, le autorità di regolamentazione mirano a introdurre misure più rigorose per gli istituti finanziari per prevenire i collassi bancari
e tutelare i consumatori. Un esempio di ciò è il Finale di Basilea III, una serie finale di misure proposte dal Comitato di Basilea per rafforzare la capacità degli istituti finanziari
regolamentazione, gestione del rischio e supervisione.

Con più regolamenti e regole più severe, diventa più impegnativo e costoso per le banche soddisfare i requisiti delle autorità di regolamentazione. Devono assumere specialisti costosi e dedicare ulteriori risorse umane alla conformità, un’attività che le banche
già team di onboarding dei clienti trascorrono l'91% del loro tempo accanto ai compiti operativi.

Inoltre, la mancanza di automazione in aree come il servizio clienti e il credit scoring comporta un notevole lavoro manuale per le banche. Ciò richiede molti dipendenti e aumenta le spese dell'istituzione.

Per rimanere rilevanti e competitive con il fintech, le banche devono abbandonare il loro approccio storicamente cauto e abbracciare nuove tecnologie come l’intelligenza artificiale. In effetti, i dati annullati hanno dimostrato che l’uso dell’intelligenza artificiale
potrebbe aumentare ricavi del settore bancario fino a 1 miliardi di dollari entro il 2030.

Quindi, come possono le banche sfruttare l’intelligenza artificiale nella loro evoluzione tecnologica?

Efficienza potenziata a costi operativi ridotti

Le banche dovrebbero esplorare i potenziali casi d’uso dell’intelligenza artificiale per la conformità antiriciclaggio e il rilevamento delle frodi.

Oggi, la conformità antiriciclaggio richiede il rigoroso rispetto delle procedure e del riconoscimento dei modelli, un compito che è di routine e richiede un’attenzione costante. E i metodi attuali, come i sistemi di monitoraggio delle transazioni, sono pesanti in termini di risorse e inefficienti, e spesso portano a numerosi problemi
avvisi di falsi positivi. 

L’intelligenza artificiale può far fronte alla conformità antiriciclaggio e al rilevamento delle frodi in modo molto più efficace rispetto agli esseri umani, a costi operativi molto inferiori e con tempi di risposta più rapidi. In combinazione con l’apprendimento automatico, gli strumenti di intelligenza artificiale possono imparare continuamente e trovare qualcosa di nuovo, di più
metodi efficaci per rilevare le violazioni.

Contrariamente alla credenza popolare, l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale e machine learning per tali compiti non elimina la necessità che un essere umano verifichi la fase finale. In effetti, in questi casi le autorità di regolamentazione incaricano un responsabile della conformità di prendere la decisione finanziaria.

In contrasto con la credenza popolare, va notato che l’implementazione degli strumenti di intelligenza artificiale nei processi bancari non sostituirà i dipendenti. Invece, li assisteranno nei loro compiti professionali per migliorare la loro produttività. Lo farà l’intelligenza artificiale
eseguire la parte più dispendiosa in termini di risorse di un processo, con un lavoratore umano che lo rivede e lo finalizza alla fine.

Inoltre, le banche possono utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza e ridurre i costi dei team di assistenza clienti e di analisi dei rischi. Inoltre, modelli linguistici di grandi dimensioni possono offrire una soluzione ai servizi scadenti offerti dai tradizionali chatbot basati su regole. Possono interagire
raggiungere i clienti più rapidamente e con messaggi personalizzati, adattarsi a ciascun utente, operare 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX e imparare continuamente a migliorare la qualità della comunicazione. Per esempio,

McKinsey si è sviluppato un esperto di intelligenza artificiale virtuale in grado di fornire risposte personalizzate basate su informazioni proprietarie e risorse aziendali.

Lo stesso vale per la valutazione del rischio del cliente e il credit scoring. Sulla base dei dati storici disponibili, l’intelligenza artificiale generativa effettuerà una valutazione più accurata del cliente secondo il modello di rischio. Alla fine, eseguirà tali compiti piuttosto in pochi secondi
che, come spesso accade attualmente, in giorni.

I prossimi grandi trend bancari dell’IA del futuro

Nei prossimi anni si prevede che l’intelligenza artificiale verrà ampiamente adottata dalle istituzioni finanziarie. Durante questo periodo, la maggior parte delle banche mirerà ad automatizzare tutti i processi bancari di routine utilizzando l’intelligenza artificiale. Attualmente, le istituzioni finanziarie
stanziare tra il 60% e l'80% dei loro libri paga o più a posizioni che potrebbero essere influenzate dall’intelligenza artificiale generativa.

Per questo motivo si verificherà una forte riduzione del livello inferiore di dipendenti bancari, consentendo alle banche di ridurre significativamente le loro spese operative. I restanti professionisti saranno quelli più capaci di sfruttare l’intelligenza artificiale per migliorare il proprio lavoro e completarlo
processi come la conformità antiriciclaggio e il rilevamento delle frodi.

Con l’implementazione dell’intelligenza artificiale, le banche diventeranno più efficaci nella lotta al riciclaggio di denaro e alle frodi. Inoltre, l’uso dell’intelligenza artificiale generativa nell’assistenza clienti fornirà un approccio più personalizzato, creando un’esperienza su misura per ciascun cliente
bisogni e preferenze.

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• Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/26058/ai-is-the-perfect-tool-for-banks-to-remain-competitive-with-fintechs?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs