Di Filippo (Sopra Steria): L’IA può cambiare il paradigma dei processi interni delle banche

 

L’intelligenza Artificiale è una delle tecnologie sulle quali le Banche stanno investendo in maniera più convinta nell’ultimo periodo, dedicando parte dello spending per lo studio delle opportunità derivate da questa tecnologia. Detto questo, l’adozione dell’AI per le Banche presenta due principali aspetti da tenere in considerazione. Innanzitutto, l’AI è un mondo da scoprire: il suo utilizzo può sicuramente aprire nuovi orizzonti sia in ottica di ottimizzazione dei processi interni, che di analisi dei dati, ma le logiche con cui un algoritmo di AI analizza le informazioni e produce degli output sono perlopiù ancora da scoprire nel dettaglio. Pensiamo, per esempio, alle implicazioni di tipo etico legate a una risposta data da un chatbot. Il secondo elemento non trascurabile è che le Banche, essendo istituzioni vigilate, devono sempre poter dimostrare i percorsi decisionali che hanno portato ad azioni che possono incidere sui principali rischi.

Le banche hanno avviato da tempo diverse iniziative per poter digitalizzare i processi interni e migliorarne l’efficienza. Molto è stato sicuramente fatto per quanto riguarda la componente di interazione con l’utente ma ancora molto rimane da fare per efficientare i processi di back-end. Buona parte dello spending è bloccato nella gestione di procedure obsolete, basate su processi di Business stratificati e spesso non più ottimizzabili per raggiunti limiti tecnici. L’AI potrebbe rappresentare un cambiamento di paradigma grazie a processi altamente automatizzati. La GenAI per lo sviluppo di codice è uno degli ambiti di applicazione più interessanti.

Sopra Steria ha avviato un piano di investimenti a livello di Gruppo per poter studiare, sviluppare e implementare modelli di AI applicabili all’ambito bancario e non solo. L’approccio adottato abbraccia tutti gli aspetti che ruotano intorno all’AI, dalla gestione dei dati attraverso motori di analisi e indirizzo, alla consulenza per comprenderne gli impatti da un punto di vista organizzativo. Abbiamo sviluppato una metodologia che supporta le banche nella loro Digital Transformation attraverso strumenti, modelli e confronti. Il nostro INGINE è un framework completo che permette di comprendere il punto di partenza traguardando l’obiettivo finale. Per quanto riguarda il mondo bancario, abbiamo molti use case già sviluppati che permettono di ridurre il tempo di implementazione e adozione. Mi riferisco, in particolare, all’ambito dell’analisi dei dati di antiriciclaggio, alla gestione del trasferimento dei dati applicativi e ai modelli di interazione con gli utenti.