Con l’AI le banche puntano all'efficienza
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Prepararsi all'AI: le banche devono investire in tecnologia e persone
Sono necessari importanti investimenti in dati e analisi, e nella formazione del personale
L'attenzione è concentrata sulle piattaforme di automazione e analisi per scalare l'AI in tutta l'azienda. Ma ciò non comporta necessariamente tanto una riduzione dell'organico, quanto un cambiamento della natura delle attività svolte. Quasi un quarto degli esponenti del settore bancario (24%) ritiene che l'AI li aiuterà a intraprendere azioni più intelligenti con l'assistenza di strumenti di IA generativa, come Copilot for Microsoft 365.
Tuttavia, oltre la metà delle banche intervistate (53%) ritiene che avrà bisogno di un supporto significativo per formare il personale a utilizzare strumenti di IA generativa. "I dati raccolti dalla maggior parte delle aziende non sono stati destinati al machine learning o all'AI", ha commentato una banca europea. "Questi dati potrebbero non essere utili. Nell’ambito rischio e conformità i vantaggi sono enormi. KYC, rischio di credito, tutto è fatto di dati".
I 3 principali casi d'uso del settore bancario
I CEO del settore bancario vedono l'automazione dell'onboarding di clienti come il caso di utilizzo più interessante dell'AI (42%), seguito dal rilevamento di frodi (41%) e dall'automazione delle richieste di regolamentazione e conformità (41%).
La comprensione della tecnologia è fondamentale
Per scalare l’AI all’interno dell’azienda, le priorità di investimento per le banche nel 2024sono le piattaforme di automazione e analisi (57-62%), come Microsoft Fabric o Power Platform.
Poco più della metà (51%) dei dirigenti comprende l'AI generativa e le sue esigenze di governance. Un esponente del settore bancario statunitense ha commentato: "Il comitato operativo e il consiglio di amministrazione non hanno in genere una conoscenza profonda della tecnologia. La leadership è entusiasta del potenziale dell'AI, ma non capisce necessariamente cosa significa prepararsi all'AI. Molti hanno ancora difficoltà a gestire il percorso verso il cloud. Molti non sono ancora passati completamente al cloud, per non parlare dell'utilizzo di tecnologie cloud-native. (Stiamo) utilizzando applicazioni che devono ancora essere modernizzate per essere pronte per il cloud, per non parlare del fatto che devono essere alimentate da capacità di IA generativa".
AI significa una strategia migliore
Ai leader del settore bancario è stato chiesto quale fosse l'obiettivo principale della strategia di AI della propria organizzazione. In termini di impatto dell'AI, le banche sono risultate ultime tra tutti i settori, per quanto riguarda efficienza, innovazione, empowerment o soddisfazione. Si sentivano anche le più minacciate.
62
%
Quasi due terzi ritengonoche l'AI aumenterà il numero del personale.
59
%
6 banche su 10 affermano di utilizzare l'AI quotidianamente.
28
%
Solo 1 su 4 può valutare l'impatto dell'AI in meno di 3 mesi (il valore più basso tra tutti i settori).
41
%
Solo 4 su 10 dispongono di una serie completa di linee guida (il secondo più basso tra tutti i settori).
Prossimi passi: dati, modernizzazione e sicurezza informatica pronti per l'AI
È evidente che le banche stanno selezionando con attenzione ai casi d'uso più adatti, assicurando la mitigazione del rischio e la conformità alle normative. Tuttavia, alcune sfide persistono: è iportante preparare i dati all’AI e gestirli in un ambiente cloud, modernizzare i portafogli di applicazioni e i principali sistemi bancari, rendere sicure le operazioni dal punto di vista informatico e offrire al personale formazione e sviluppo per utilizzare in modo efficace i nuovi strumenti di IA generativa.
Pronti o no: l'IA generativa è arrivata
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