L'intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il settore finanziario: il 91% degli istituti finanziari ricorre infatti a questa tecnologia. I costi di elaborazione dei dati più contenuti, gli strumenti più efficaci e le pressioni competitive hanno accelerato il passaggio dell'IA da tecnologia sperimentale a strumento indispensabile in attività quali la lotta alle frodi, il credito, i pagamenti e la conformità. Questa trasformazione comporta sia opportunità che rischi, specialmente in un settore così regolamentato come quello finanziario.

Di seguito esploreremo come l'intelligenza artificiale nel settore finanziario sta trasformando i pagamenti e la gestione dei rischi, quali sono le conseguenze sull'esperienza del cliente e alcuni degli aspetti normativi e di sicurezza per gli istituti che implementano questi sistemi.

Punti salienti

• L'IA garantisce risultati chiari e misurabili nel rilevamento delle frodi e nella valutazione del credito.

• I requisiti normativi legati alla spiegabilità e alla discriminazione algoritmica richiedono un’attenta valutazione.

• Il passo successivo per la maggior parte delle istituzioni consiste nell'implementazione di questi strumenti basati sull'IA in modo responsabile, una sfida non solo tecnica, ma anche organizzativa e di governance.

Motivi del crescente utilizzo dell'intelligenza artificiale nel settore finanziario

Il settore finanziario è sempre stato caratterizzato da un uso massiccio dei dati. Tuttavia, per molto tempo la capacità del settore di agire sulla base di tali dati è rimasta di gran lunga inferiore alla sua capacità di raccoglierli.

Oggi, tre fattori stanno contribuendo a cambiare questa situazione:

• I costi di elaborazione sono diminuiti: cinque anni fa, l'esecuzione di modelli di grandi dimensioni su carichi di lavoro di grandi volumi sarebbe stata economicamente insostenibile per la maggior parte delle attività. Grazie alla riduzione dei costi, oggi è una soluzione praticabile anche per molte organizzazioni di medie dimensioni.

• Gli strumenti open source hanno raggiunto la fase di maturità: basarsi su infrastrutture esistenti è in genere più veloce ed economico che partire da zero. Ciò ha ridotto le barriere all'ingresso per le istituzioni che non dispongono di grandi team interni dedicati all'intelligenza artificiale.

• La concorrenza si è intensificata: gli istituti con capacità superiori di rilevazione del rischio di credito e delle frodi hanno un vantaggio significativo rispetto a quelli che utilizzano ancora sistemi obsoleti progettati per volumi di dati inferiori.

Principali tendenze nel campo dell'intelligenza artificiale che stanno trasformando il settore dei servizi finanziari

L'intelligenza artificiale sta assumendo molteplici ruoli nel settore finanziario e sta rivoluzionando le modalità operative in ogni ambito, dall'ingegneria Fintech ai team legali, fino ad altre funzioni aziendali.

L'IA sta migliorando questi ambiti:

• Produttività interna: le banche e le compagnie assicurative stanno utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per aiutare gli analisti a sintetizzare le comunicazioni sui risultati economici, a redigere note di credito e a effettuare ricerche nelle banche dati interne.

• Modellazione predittiva: il tradizionale sistema di valutazione del credito si basa su una serie limitata di variabili (es. lo storico dei pagamenti, il livello di utilizzo del credito e la durata della storia creditizia). I modelli basati su dati alternativi possono integrare centinaia di variabili per generare valutazioni del credito relative a clienti con una storia creditizia scarsa o inesistente, che altrimenti non verrebbero mai presi in considerazione per una valutazione del rischio convenzionale.

• Rilevamento delle frodi in tempo reale: il settore è passato quasi interamente dai sistemi basati su regole a quelli basati su modelli. I modelli di machine learning sono in grado di individuare anomalie nei modelli di spesa che nessun insieme di regole statiche riuscirebbe a rilevare e si aggiornano continuamente man mano che cambiano le modalità di attacco.

• Automazione agentica nei processi finanziari: il settore sta adottando flussi di lavoro agentici in grado di eseguire operazioni articolate in più fasi (es. la riconciliazione dei conti, l'esecuzione dei pagamenti o la gestione delle eccezioni) richiedendo un intervento umano minimo in ogni fase.

Modi in cui l'intelligenza artificiale sta trasformando i pagamenti, la gestione del rischio e le operazioni nel settore finanziario

L'intelligenza artificiale gestisce il riconoscimento di volumi e modelli con una velocità e su una scala che i processi manuali non riescono a eguagliare. Gli strumenti di pagamento basati sull'intelligenza artificiale stanno avendo un impatto tangibile sull'esperienza del cliente e sui tassi di perdita.

Ecco che cosa possono fare:

• Valutazione del rischio di frode in tempo reale: i moderni circuiti delle carte di credito e i fornitori di servizi di pagamento sono in grado di analizzare rapidamente numerosi dati per ogni transazione (es. l'impronta digitale del dispositivo, la velocità della transazione, il modello geografico e l'ora del giorno) e di utilizzarli per generare un punteggio di rischio prima di autorizzare il pagamento. Stripe Radar, ad esempio, utilizza modelli di machine learning addestrati sui dati raccolti da milioni di attività per individuare anomalie e assegnare un punteggio di rischio a ciascuna transazione.

• Gestione proattiva delle contestazioni: l'intelligenza artificiale è in grado di segnalare le transazioni che potrebbero dar luogo a richieste di storno prima ancora che venga presentata una contestazione. Questo consente alle attività di intervenire in anticipo, ad esempio effettuando un rimborso o contattando il cliente, contribuendo così a ridurre il numero di contestazioni.

• Valutazione del credito: i modelli basati sull'intelligenza artificiale permettono di velocizzare le decisioni di credito. Nel settore dei prestiti alle piccole imprese, l'analisi del flusso di cassa può sostituire o integrare la tradizionale revisione dei documenti, che in passato ha sempre rallentato le procedure di approvazione.

• Gestione della tesoreria e della liquidità: i team finanziari possono avvalersi dell'intelligenza artificiale per migliorare le previsioni sulle posizioni di cassa, combinando modelli storici con dati in tempo reale su flussi in entrata e in uscita.

• Monitoraggio della conformità: i software di conformità basati sull'IA sono in grado di analizzare grandi volumi di comunicazioni e transazioni per individuare segnali di violazioni delle politiche aziendali o rischi normativi, limitando le incongruenze tipiche delle revisioni manuali.

Modi in cui l'uso dell'IA nel settore finanziario influisce sull'esperienza e sulla fiducia dei clienti

L'intelligenza artificiale ha il potenziale di trasmettere un senso di maggiore sicurezza e attenzione ai clienti. Tuttavia, le stesse funzionalità possono rendere l'esperienza del cliente più confusa o poco chiara.

Considera questi aspetti:

• Personalizzazione e privacy: i motori di personalizzazione possono proporre prodotti rilevanti in base al comportamento dell'utente oppure affidarsi a segmenti demografici generici. Tuttavia, la personalizzazione basata sull'IA dipende da dati comportamentali dettagliati e alcuni clienti nutrono perplessità riguardo alle modalità in cui tali dati vengono utilizzati.

• Limiti del servizio clienti: gli assistenti virtuali basati sull'IA sono in grado di gestire con precisione e rapidità le domande sul saldo e le richieste di routine, ma spesso non riescono a rispondere a domande complesse o ambigue. Se un cliente non riesce a parlare con un operatore umano dopo che l'assistente non è riuscito a fornire una risposta, questo può incidere negativamente sull'esperienza del cliente.

• Scarsa trasparenza nelle decisioni rilevanti: i clienti non sempre sanno quando una decisione che li riguarda, come il rifiuto di un credito, la segnalazione di una frode o il blocco di un conto, è stata influenzata dall'intelligenza artificiale. Quando tali decisioni sono errate, la mancanza di trasparenza può rendere più complessa la contestazione e indebolire la fiducia nell'istituto.

Aspetti normativi, di sicurezza ed etici legati all'intelligenza artificiale nel settore finanziario

Il quadro normativo che disciplina l'intelligenza artificiale nel settore finanziario è in rapida evoluzione, così come le preoccupazioni in materia di sicurezza ed etica. Gli istituti che utilizzano l'intelligenza artificiale devono adattarsi a questa dinamicità.

Ecco cosa è importante tenere presente:

• Linee guida statunitensi sulle decisioni sfavorevoli: il Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) ha chiarito che l'utilizzo di algoritmi non elimina l'obbligo per gli istituti di credito di fornire motivazioni chiare e dettagliate in caso di decisioni di credito negative, come previsto dall'Equal Credit Opportunity Act. Negli Stati Uniti, la spiegabilità è un requisito di conformità.

• Legge UE sull'IA: la legge UE sull'IA classifica i sistemi di IA utilizzati per la valutazione del credito e della solvibilità come ad alto rischio, imponendo requisiti in materia di trasparenza, supervisione umana e documentazione che superano quelli attualmente in vigore in molti istituti finanziari. Per alcune disposizioni sono già in corso i termini di adeguamento.

• Bias dei modelli e discriminazione algoritmica: i dati storici utilizzati per l'addestramento possono pratiche discriminatorie del passato. Se non vengono adottate misure correttive, i modelli rischiano di riprodurre gli stessi schemi. Il tema è rilevante sia sul piano etico sia su quello regolatorio, dato che la discriminazione algoritmica è oggetto di vigilanza da parte degli organi di controllo.

• L'IA come vettore di vulnerabilità: i modelli di rilevamento delle frodi possono essere messi alla prova e manipolati da soggetti malintenzionati esperti che ne comprendono il funzionamento e testano input progettati per eludere il rilevamento. Si tratta di un settore molto attivo dell'adversarial IA.

Modi in cui gli istituti finanziari possono prepararsi alla progressiva adozione dell'IA

Gli istituti all'avanguardia hanno creato le infrastrutture e le capacità organizzative necessarie per implementare l'intelligenza artificiale in modo responsabile e su larga scala.

Ecco su quali aspetti concentrarsi:

• Qualità dei dati: un modello ben progettato e addestrato su dati precisi e correttamente etichettati darà risultati migliori rispetto a un modello sofisticato addestrato su dati poco chiari. Molti istituti investono troppo poco nelle infrastrutture dei dati rispetto allo sviluppo dei modelli, un problema che si aggrava col passare del tempo.

• Supervisione umana effettiva: i quadri normativi richiedono la revisione umana delle decisioni dell'IA che comportano conseguenze significative. Per farlo, è necessario progettare flussi di lavoro in cui i revisori dispongano del contesto, del tempo e dell'autorità necessari per sovrascrivere i risultati del modello.

• Valutazione approfondita dei fornitori: quando gli istituti finanziari implementano il sistema di IA di un fornitore terzo, sono responsabili delle prestazioni di tale sistema. La valutazione dei fornitori dovrebbe includere la spiegabilità, la metodologia di verifica dei bias, le pratiche di trattamento dei dati e l'adeguamento normativo del fornitore.

• Responsabilità trasversale: le implementazioni di IA gestite esclusivamente dai team informatici tendono a trascurare le implicazioni relative alla conformità, agli aspetti legali e all'esperienza del cliente. Gli istituti che sviluppano capacità di IA solide e durature le trattano invece come programmi trasversali, coinvolgendo più funzioni aziendali.

• Audit trail per ogni decisione rilevante: in caso di un rifiuto di credito, una segnalazione di frode o un blocco automatico di un pagamento, gli istituti devono essere in grado di ricostruire il motivo per cui un modello ha prodotto un determinato risultato. Questo è essenziale per regolatori, clienti e processi interni di revisione.

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