L’intelligenza artificiale nel settore bancario e finanziario. Stripe, Monzo e Grab | L'intelligenza artificiale nell'azienda n. 78

I servizi finanziari si sono sempre affidati all’analisi dei dati per prendere decisioni aziendali informate nel complesso campo bancario. Non c’è da meravigliarsi che con l’avvento dell’era dei big data e del machine learning, questo settore abbia abbracciato con entusiasmo le nuove tecnologie per semplificare i propri processi. Grazie alle implementazioni decisive dell’intelligenza artificiale nel settore bancario, le innovazioni stanno già apportando vantaggi tangibili alle banche. Esaminiamo come l'intelligenza artificiale influisce sulle operazioni delle aziende che la impiegano con successo nel settore finanziario. Continua a leggere per saperne di più

L’intelligenza artificiale nel settore bancario – introduzione

L’intelligenza artificiale è già ampiamente utilizzata in molti ambiti del settore bancario e finanziario. Non si tratta solo di chatbot per il servizio clienti o di applicazioni ben protette. L’intelligenza artificiale viene utilizzata nel settore finanziario per scopi ancora più seri. Ecco le principali applicazioni dell’AI nel settore bancario:

• Rilevamento e prevenzione delle frodi : algoritmi avanzati analizzano le transazioni in tempo reale e rilevano modelli di attività sospette. Ciò protegge efficacemente i clienti dalle truffe,
• Ottimizzazione delle previsioni sulla liquidità finanziaria : i modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale analizzano grandi quantità di dati per prevedere con precisione i flussi di cassa futuri e gestire la liquidità in modo più accurato.
• Semplificazione dei processi legati alla valutazione del merito creditizio : anche in questo caso vengono in soccorso gli algoritmi di machine learning che, sulla base dell'analisi di migliaia di richieste di credito, possono valutare con precisione la credibilità finanziaria di un cliente,
• Personalizzazione delle offerte e delle raccomandazioni per i clienti : le banche utilizzano modelli di raccomandazione avanzati per adattare i prodotti finanziari alle esigenze dei singoli clienti,
• Automazione dei processi di back-office : le attività di routine, come la verifica dei documenti o il regolamento delle transazioni, possono essere completamente automatizzate con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.

Ma come hanno affrontato l’implementazione di queste innovazioni le aziende che operano sui mercati globali?

Stripe: credibilità delle transazioni attraverso l’intelligenza artificiale nella finanza

Uno dei leader nell’applicazione dell’intelligenza artificiale alla finanza è Stripe. Ha sviluppato un sistema chiamato Stripe Radar, che analizza più di 1.000 caratteristiche di una transazione in meno di 100 millisecondi per valutarne l'affidabilità. Il sistema ha un tasso di precisione del 99,9% pur mantenendo un basso tasso di falsi allarmi.

Come è stato ottenuto questo risultato? Innanzitutto, Stripe utilizza tecniche avanzate di apprendimento automatico come le reti neurali profonde. Il sistema viene costantemente migliorato e sviluppato con nuove funzionalità, come il trasferimento di apprendimento.

In secondo luogo, l’azienda è costantemente alla ricerca di nuovi segnali nei dati delle transazioni che possano aiutare a identificare anomalie che indicano potenziali frodi. Gli ingegneri di Stripe esaminano attentamente ogni caso di frode per comprendere i modelli operativi dei criminali e arricchire il sistema con regole aggiuntive.

Stripe Radar è un eccellente esempio di come l’intelligenza artificiale nel settore bancario possa proteggere efficacemente i clienti dalle truffe finanziarie.

Fonte: Stripe (https://stripe.com/blog/how-we-built-it-stripe-radar)

Monzo: L'intelligenza artificiale nella finanza

Monzo, una neobanca con sede nel Regno Unito che opera esclusivamente nello spazio digitale, ha applicato le capacità di apprendimento automatico in un’area completamente diversa: l’ottimizzazione delle campagne di marketing.

La banca ha costruito modelli che, sulla base di dati storici, possono stimare la disponibilità di un determinato cliente ad approfittare di un'offerta aggiuntiva, come l'apertura di un conto di risparmio, se riceve un messaggio specifico dalla banca.

Successivamente, per massimizzare l'efficienza della campagna, il sistema indica quali clienti dovrebbero ricevere quale messaggio promozionale. Ciò consente di indirizzare con precisione il messaggio e di ottenere risultati significativamente migliori rispetto alla comunicazione di massa e non personalizzata.

In alcuni casi, l’implementazione di tale ottimizzazione ha permesso a Monzo di aumentare l’efficacia delle campagne fino al 200%! Ciò dimostra come l’intelligenza artificiale nel settore bancario possa aiutare a raggiungere i clienti in modo più efficiente con offerte su misura che siano in sintonia con loro.

Fonte: Monzo (https://medium.com/data-monzo/optimising-marketing-messages-for-monzo-users-3fe805f24572)

Grab: L’AI nella classificazione dei dati sensibili

Grab è un gigante tecnologico del sud-est asiatico, che offre servizi come trasporto e consegna. L'azienda ha deciso di sfruttare le funzionalità di Language Models (LLM) per automatizzare il processo di classificazione dei dati sensibili archiviati. Questo è fondamentale perché l’azienda conserva i dati personali e finanziari dei propri clienti.

A questo scopo è stato predisposto un set di tag che descrivono diverse categorie di dati, quali:

• Dati personali,
• Informazioni sui contatti,
• Numeri di identificazione.

Successivamente, sono state progettate query appropriate affinché il modello linguistico assegnasse automaticamente questi tag in base ai nomi di tabelle e colonne nei database.

Di conseguenza, Grab può classificare le informazioni archiviate in base alla sensibilità in modo molto più rapido ed economico. Ciò semplifica l’applicazione delle politiche di accesso ai dati e sulla privacy. Secondo le stime dell'azienda, la soluzione ha consentito di risparmiare fino a 360 giorni lavorativi all'anno, precedentemente dedicati alla classificazione manuale dei dati.

Fonte: DALL·E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Riepilogo. Il futuro dell’intelligenza artificiale nel settore bancario e finanziario

Come dimostrano gli esempi di Stripe, Monzo e Grab, l’intelligenza artificiale sta già offrendo un reale valore aziendale a banche e istituti finanziari. Può aiutare a prevenire le frodi in modo più efficace, indirizzare i clienti in modo più preciso o automatizzare attività noiose.

Nei prossimi anni, il ruolo dell’intelligenza artificiale nel settore bancario continuerà a crescere costantemente. Possiamo aspettarci la completa automazione di molti processi di back-office, l’iper-personalizzazione dei prodotti finanziari e una più stretta integrazione dei modelli di machine learning con i sistemi bancari.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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