AI nella fintech

Con l'espressione tecnologia finanziaria, o fintech, si intende l'uso di strumenti digitali, dati e automazione per trasformare e accelerare le operazioni all'interno delle banche e del settore finanziario. Include anche il software e le app che i consumatori utilizzano per accedere ai servizi finanziari, inclusi strumenti che aiutano a creare budget, monitorare le spese, acquistare e vendere azioni, richiedere mutui. Le innovazioni fintech stanno aiutando le banche a tenere il passo con il tasso di trasformazione digitale nel settore finanziario, mentre l'intelligenza artificiale sta aiutando ad accelerare l'automazione fintech.

Le banche e gli istituti finanziari hanno automatizzato e digitalizzato i processi gradualmente dalla fine del XX secolo. Dal primo bancomat nel 1967 ai depositi digitali e alle app come Venmo e Zelle negli anni 2000, la tecnologia ha cambiato radicalmente il modo in cui le persone effettuano transazioni finanziarie. Ha trasformato il modo in cui trasferiscono denaro, acquistano assicurazioni, ottengono prestiti ed effettuano investimenti.

Il fintech ha ampliato l'accesso ai prodotti e ai servizi bancari e ha semplificato numerosi processi aziendali banali. Le soluzioni fintech esistenti vengono fornite sotto forma di software che utilizza una combinazione di application programming interface (API), applicazioni mobili e servizi basati sul web. Questi componenti consentono alle banche di condividere i dati sensibili dei clienti in modo sicuro, offrendo ai clienti un'esperienza utente fluida e coinvolgente.

Nel settore fintech, numerose startup fintech si concentrano sullo sviluppo software e poi collaborano con grandi banche, società di investimento e società di pagamenti nel settore finanziario.

Man mano che il settore finanziario è diventato più digitale, è cresciuta anche la quantità di dati prodotti da transazioni e altri servizi. L'AI può aiutare a semplificare i processi finanziari e migliorare le partnership aziendali facendo emergere e presentare informazioni rilevanti. Può aiutare a calcolare il rischio, prevedere le condizioni future e ottimizzare analisi finanziarie, pianificazione e organizzazione.

Esistono diverse categorie in cui rientrano le offerte fintech: banche digitali e portafogli, pagamenti digitali, finanza personale, investimenti e prestiti. Con la diffusione dell'AI nella finanza, le app basate su AI e gli algoritmi di apprendimento automatico rendono più facile analizzare set di dati, automatizzare i compiti e migliorare il processo decisionale basato sui dati.

Le soluzioni fintech ottimizzate dall'AI possono essere utili a tutti i tipi di utenti che interagiscono in qualche modo con le organizzazioni finanziarie. Questi utenti includono clienti comuni, sviluppatori, analisti di settore, strateghi e gestori del rischio per organizzazioni finanziarie come banche retail, banche commerciali, banche di investimento, piattaforme di trading, piattaforme di e-commerce e aziende con una presenza digitale.

Esistono diversi modi in cui i sistemi AI possono essere integrati con i software fintech. Ecco alcuni esempi di casi d'uso di AI nella fintech:

• Valutazione e gestione del rischio di credito
• Rilevamento delle frodi
• Assistenti virtuali
• Strumenti e servizi di finanza personale basati sull'AI
• Trading algoritmico e gestione del portfolio

Le operazioni bancarie possono comportare alcuni rischi. Il rischio di credito è uno di questi. In passato, le organizzazioni finanziarie hanno sviluppato modelli del rischio di credito per prevedere quanto fosse probabile che i clienti rimborsassero i prestiti.

La gestione del rischio è un ambito in cui l'AI può dare un contributo sostanziale. Analizzando grandi quantità di dati, gli algoritmi di AI possono identificare modelli e tendenze che potrebbero indicare rischi potenziali. Ad esempio, l'AI può contribuire a identificare i clienti più propensi a non rimborsare i prestiti, permettendo alle istituzioni finanziarie di prendere decisioni più informate e mitigare i rischi in modo più efficace.

Gli algoritmi AI possono sostituire i modelli statistici tradizionali per il calcolo del punteggio di credito. Possono analizzare rapidamente reddito, transazioni, cronologia creditizia, esperienza lavorativa e tenere conto dei cambiamenti in tempo reale e delle informazioni più aggiornate dalle attività online per rendere più accurate le valutazioni dell'affidabilità creditizia. L'utilizzo delle tecnologie AI può ridurre il tempo e lo sforzo necessari per preparare e riassumere i report, oltre a semplificare il processo di approvazione del credito.

Un altro rischio che le banche devono affrontare spesso è la frode. I modelli AI e il deep learning sono ottimi strumenti per individuare modelli e anomalie. Possono essere addestrati a individuare attività fraudolente analizzando le transazioni quasi in tempo reale e monitorando i modelli comportamentali e le abitudini di spesa degli utenti.

Ad esempio, l'AI può aiutare a rilevare le frodi con carte di credito individuando modelli di spesa o transazioni insolite che si verificano al di fuori del comportamento tipico del cliente.

L'AI può anche tenere conto di molteplici variabili, come la frequenza degli acquisti, il numero delle transazioni, la posizione geografica degli utenti e l'importo speso per un determinato acquisto.

Oltre a rilevare le frodi negli account dei clienti, gli istituti finanziari possono anche implementare soluzioni basate sull'AI¹ nel loro framework di cybersecurity per rilevare rapidamente le minacce informatiche e le vulnerabilità nella rete.

Gli assistenti basati su AI possono utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la Natural Language Understanding per interagire con i clienti attraverso chatbot interface. Possono utilizzare l'AI conversazionale, le informazioni sull'account utente e le informazioni relative a come gestire l'infrastruttura tecnologica della banca per personalizzare un approccio di supporto più personalizzato. Questi chatbot di supporto clienti possono rispondere a domande e richieste comuni 24 ore su 24, 7 giorni su 7, attraverso conversazioni naturali.

Possono inoltre guidare i clienti attraverso nuove caratteristiche e servizi e offrire raccomandazioni personalizzate su prodotti e servizi che potrebbero essere utili per la situazione commerciale o finanziaria del cliente. Le interazioni basate su AI richiedono meno intervento umano rispetto ai chatbot convenzionali senza capacità di NLP. Queste applicazioni AI possono portare a una maggiore soddisfazione del cliente e, di conseguenza, a un aumento dei profitti² per le aziende.

Dal lato aziendale, questi chatbot basati su AI possono anche aiutare le banche a migliorare la loro efficienza operativa. L'AI fornisce l'automazione dei processi per noiose attività di segreteria come l'immissione dei dati, la fatturazione, l'elaborazione dei pagamenti e l'ordinamento e l'analisi dei dati finanziari³. Può aiutare nella ricerca dei clienti e nella sottoscrizione di prestiti e investimenti e nella verifica dei documenti inviati. Può anche analizzare dati sulle interazioni con i clienti e sulle prestazioni delle soluzioni fintech esistenti per offrire insight e suggerimenti per ottimizzare i ricavi, gestire le spese, risparmiare i costi e gestire il rischio.

Per i consumatori, gli strumenti e i servizi finanziari personali basati sull'AI hanno il potenziale per migliorare ulteriormente l'esperienza del cliente. Utilizzando l'AI per analizzare le abitudini di spesa, le preferenze di investimento e i modelli di interazione, le istituzioni finanziarie possono personalizzare le loro offerte per soddisfare le esigenze individuali.

Le applicazioni di AI possono anche fungere da robo-advisor per aiutare i consumatori a creare budget più intelligenti in base alle loro esigenze, conservare i registri finanziari, tenere traccia delle spese personali, delle bollette, degli asset e delle passività e suggerire strategie di risparmio.

L'AI può fornire insight e previsioni dei cambiamenti nelle tendenze del mercato, nei tassi di cambio o negli investimenti. Le applicazioni AI⁴ utilizzano l'analytics per tenere conto delle notizie, dello stato attuale dei mercati finanziari, del sentiment sui social, degli indicatori economici e dei dati finanziari storici. Possono aiutare nel trading automatico e nella gestione del portfolio offrendo calcoli del rischio rispetto al rendimento e alla consulenza finanziaria.

Queste tecnologie possono essere personalizzate secondo i profili di rischio individuali in base alle decisioni di investimento passate e agli obiettivi finanziari per suggerire insight fruibili o informare le strategie di investimento. Ad esempio, HSBC utilizza l'AI per potenziare la sua analytics predittiva e identificare potenziali azioni a crescita elevata.

Il futuro dell'AI nella fintech ha un potenziale immenso per trasformare il settore dei servizi finanziari. L'AI può avere un impatto maggiore in vari aspetti della fintech, tra cui la gestione del rischio, il rilevamento delle frodi, il servizio clienti e la consulenza finanziaria personalizzata.

Man mano che gli agenti e gli assistenti AI miglioreranno, offriranno alle aziende fintech modi più potenti per essere integrati nei modelli di business, rimanere competitivi, mantenere il passo con il mercato e fornire servizi migliori ai propri clienti.

L'integrazione dell'AI nella fintech può inoltre portare a un risparmio sui costi⁵ diminuendo i costi operativi del servizio clienti, la prevenzione delle frodi, le attività d'ufficio e altro ancora. Può anche migliorare l'esperienza del cliente eseguendo un'analisi approfondita dei singoli punti dati per arrivare a soluzioni o suggerimenti. I consulenti finanziari con tecnologia AI sono inoltre più accessibili e più convenienti per i consumatori rispetto ai consulenti umani.

L'AI potrebbe anche ridurre il tasso di errore umano⁶ e le distorsioni nell'interpretazione dei dati, migliorando le strategie finanziarie. Tuttavia, per raggiungere questo obiettivo, i modelli AI devono avere una buona governance dei dati e un livello ottimale di trasparenza, in modo che i manager umani possano capire come l'AI ha affrontato il problema per arrivare a una determinata decisione o soluzione. L'adattabilità dell'AI significa che può essere utilizzata per rafforzare un'ampia gamma di strumenti fintech.

Il settore finanziario è altamente regolamentato.⁷ Questo significa che qualsiasi innovazione nel mercato fintech deve rispettare la conformità normativa alle attuali politiche federali. Nella maggior parte dei casi, i framework non sono ancora entrati in vigore⁸ a causa della velocità del cambiamento tecnologico.

In generale, le distorsioni dell'algoritmo ⁹, la privacy dei dati e la protezione dei dati continuano a destare preoccupazione. E poiché la maggior parte delle organizzazioni finanziarie potrebbe non disporre dell'infrastruttura tecnologica appropriata o di professioni finanziarie con competenze tecnologiche, ci si affida a infrastrutture e dati IT di terze parti. Questo coinvolgimento di terze parti può esporre le istituzioni a rischi finanziari, legali e di sicurezza.

Secondo un report del 2024¹ del Dipartimento del Tesoro degli Stati Uniti, "I modelli AI sono ancora in via di sviluppo, attualmente molto costosi da implementare e difficili da convalidare per applicazioni ad alta affidabilità." Di conseguenza, la maggior parte delle società finanziarie intervistate per il report ha optato per soluzioni aziendali piuttosto che per un provider di AI generativa che consenta l'accesso pubblico o l'utilizzo di un'application programming interface (API).