Obiettivi e sfide nei servizi finanziari

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Un recente sondaggio ha chiesto ai dirigenti che si occupano di servizi finanziari di conoscere le loro aspettative sulle applicazioni di intelligenza artificiale generative. La maggior parte di loro sosteneva che questa tecnologia avrebbe aiutato le organizzazioni nel rilevamento delle frodi (76%), la gestione dei rischi (68%) e le esperienze dei clienti (66%).²

Tuttavia, l'intelligenza artificiale comprende un'ampia gamma di tecniche, l'uso di dati, testo, visione, riconoscimento vocale e così via. Di conseguenza, esistono molti altri casi d'uso di intelligenza artificiale che è possibile applicare alle aziende nel settore finanziario, che si tratti di banche, mercati finanziari o compagnie assicurative. Nonostante questa complessità, il settore finanziario affronta alcuni obiettivi e sfide comuni.

Obiettivi

La maggior parte degli obiettivi finanziari deriva dalla massima riservatezza dei dati finanziari. Le organizzazioni che si occupano di servizi finanziari devono gestire i dati nel modo più responsabile possibile:

• Privacy e protezione dei dati: Le soluzioni di intelligenza artificiale nel settore finanziario devono seguire procedure rigorose per la privacy e la protezione dei dati. Questo problema implica spesso l'aggiunta di più livelli di sicurezza dei dati. I sistemi di IA possono contribuire a garantire queste misure in modi più efficienti.
• Conformità: I servizi finanziari sono un settore altamente regolamentato. Le azioni devono seguire protocolli precisi e impegnativi. L'intelligenza artificiale consente di applicare la conformità rilevando anomalie e procedure di monitoraggio.
• Automazione: Le organizzazioni che si occupano di servizi finanziari devono automatizzare il maggior numero possibile di processi di dati, tra cui l'individuazione e la creazione di criteri.

Sfide

Esistono tuttavia ostacoli specifici per l'implementazione dell'IA nel settore finanziario. Quando il team progetta soluzioni di intelligenza artificiale, è necessario controllare questi problemi:

• Hardware e software legacy: Le organizzazioni che si occupano di servizi finanziari talvolta si basano su tecnologie obsolete. I nuovi sistemi di IA innovativi possono entrare in conflitto con questa infrastruttura legacy. Inoltre, i sistemi legacy spesso non possono interfacciarsi con soluzioni di protezione delle informazioni e prevenzione della perdita dei dati.
• Debito tecnico: Anche quando hardware e software non sono obsoleti, molte soluzioni accumulano debito tecnico, ovvero parti del codice diventano deprecate e rischiano l'affidabilità del sistema. A un certo punto, questo debito tecnico deve essere pagato affinché il sistema sia completamente operativo o scalabile.

Suggerimento

Dedicare alcuni minuti a determinare quali altri obiettivi o sfide sono specifici per l'organizzazione.

Successivamente, è possibile esplorare le opportunità per l'IA nei servizi finanziari.