Le tecnologie d'intelligenza artificiale (IA) fanno parte integrante del settore bancario. In aree come il rischio, le frodi e la conformità, ad esempio, l'uso dell'IA è diffuso da anni e lo sarà sempre di più. Il successo di queste (e altre) iniziative e la possibilità di sbloccare ulteriori vantaggi, sta spingendo ulteriori investimenti in quest’area nel 2024, con particolare interesse per l'IA generativa.
Celent, società di analisi sulla tecnologia applicata ai servizi finanziari, ha creato un report, commissionato da MongoDB e Icon Solutions, che approfondisce il modo in cui l'IA viene attualmente utilizzata nel settore bancario, nonché alcuni dei principali casi d'uso per l'adozione dell'IA nei pagamenti al fine di migliorare l'agilità operativa, automatizzare i flussi di lavoro e aumentare la produttività degli sviluppatori.
Scarica il report di Celent: Sfruttare i vantaggi dell'IA nei pagamenti per scoprire come ottenere il massimo dagli investimenti nell'IA e sbloccare le possibilità illimitate offerte dall'AI per il futuro dei pagamenti.
Sbloccare una serie di miglioramenti del flusso di lavoro e del prodotto
Oggi le tecnologie IA vengono utilizzate per gestire diversi flussi di lavoro e servizi rivolti al cliente, dall'automazione e ottimizzazione dei processi di middle office e back office all'impiego in campi come la gestione del rischio e della liquidità in tempo reale, la previsione dei flussi di cassa e la personalizzazione del servizio nel front office. In più, nel processo di assistenza clienti giocano un ruolo sempre più importante anche gli assistenti virtuali e i bot.
In questo blog, esamineremo alcuni dei principali risultati del rapporto di Celent "Sfruttare i vantaggi dell'IA nei pagamenti" e cosa significa per il settore bancario e dei pagamenti.
Analytics avanzate, automazione intelligente e tecnologie IA guidano l’agenda degli investimenti nel 2024
Nel corso del tempo, le banche hanno progressivamente aumentato gli investimenti in progetti volti a utilizzare i dati in modo migliore e più efficiente. Questa scelta è stata certamente dettata dalla necessità di rispondere alle crescenti aspettative dei clienti in termini di velocità e qualità dei servizi digitali, ma anche da una comprensione sempre maggiore del vero valore dei dati relativi ai conti e alle transazioni. L'aspetto più importante, tuttavia, è stata l'abilitazione delle tecnologie necessarie per realizzare casi d'uso supportati da IA e analytics avanzate.
Non sorprende che i progetti supportati dalle tecnologie di analytics dei dati e IA siano in cima all'agenda globale. Gli investimenti in analytics avanzate e apprendimento automatico si posizionano tra le principali priorità tecnologiche per il 33% delle banche d'affari, scavalcando i progetti relativi alla robotica e all’automazione (che rappresentano un'area di interesse per il 31% del mercato). L’intelligenza artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale non sono da meno: sono infatti state indicate come prioritarie dal 28% delle banche.
Molti stanno anche esplorando l'IA generativa
Sebbene l'entusiasmo per l'IA generativa sia comprensibile, dato l'ovvio potenziale, la conversazione è diventata più sfumata verso la fine del 2023. Il che si può capire, considerate le complessità connesse all’applicazione di LLM a dati dei clienti potenzialmente sensibili, nonché le preoccupazioni normative complessive sulla spiegabilità (e potenziale verificabilità) dei risultati generati dagli LLM. Detto questo, sono molte le aree in cui l'IA generativa viene già utilizzata per supportare i consulenti e i gestori di relazioni e si prevedono ulteriori innovazioni in settori analoghi. Secondo il report, il 58% delle banche sta valutando o testando in qualche misura l'IA generativa, mentre un altro 23% ha inserito nella roadmap progetti che impiegano questa tecnologia.
Casi d'uso emergenti dell'IA nei pagamenti e potenziale crescita dei ricavi
La mancanza di capacità di sviluppo è una delle maggiori criticità per le banche che desiderano innovare i propri prodotti di pagamento. Le banche ritengono che i miglioramenti ai prodotti che non hanno potuto realizzare negli ultimi due anni a causa della scarsità di risorse avrebbero favorito una crescita del 5,3% dei ricavi connessi ai pagamenti. Tenendo conto di ciò e della trasformazione rivoluzionaria che l'integrazione dell'IA comporta, gli istituti finanziari devono considerare come liberare risorse di sviluppo per sfruttare al meglio queste opportunità.
Mentre il settore dei pagamenti continua a evolversi, l'integrazione dell'IA è pronta a rimodellare il panorama, offrendo soluzioni innovative che mettono in primo piano sicurezza, efficienza e un'esperienza utente personalizzata. I casi d'uso emergenti dell'AI nei pagamenti testimoniano il suo potenziale trasformativo in grado di plasmare il futuro delle transazioni finanziarie.
Sfruttare le tecnologie moderne per trarre il massimo dall'adozione dell'IA
Nel panorama in rapida evoluzione dell'IA, i continui progressi tecnologici e l'evoluzione delle esigenze dei clienti richiedono investimenti strategici. Per restare competitivi, le banche e i fornitori di servizi di pagamento non solo devono concentrarsi sui miglioramenti dei prodotti attuali, ma anche modernizzare l'infrastruttura di pagamento per assicurarsi capacità valide anche in futuro. Quando adottano tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, che si fondano sui dati, spesso le organizzazioni riscontrano problemi durante l'integrazione di queste innovazioni nei sistemi legacy per mancanza di flessibilità e resistenza ai cambiamenti. Ad esempio, aggiungere un nuovo metodo di pagamento e un nuovo punto di accesso del cliente potrebbe essere molto difficile. Creare una solida architettura dei dati con una moderna piattaforma dati che consenta alle banche di arricchire l'esperienza di pagamento consolidando e analizzando i dati in qualsiasi formato in tempo reale, promuovendo servizi e funzionalità a valore aggiunto per i consumatori. Le seguenti raccomandazioni contribuiranno a fare in modo che le organizzazioni di servizi finanziari possano sbloccare il potenziale trasformativo dell'IA generativa su vasta scala, assicurando al contempo che i problemi di privacy e sicurezza siano affrontati in modo adeguato:
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Addestra i modelli di IA/ML sui dati più accurati e aggiornati, rispondendo così alla necessità critica di adattabilità e agilità di fronte alle tecnologie in evoluzione. Unificando i dati provenienti da diverse fonti, dall'elaborazione dei pagamenti in backend alle interazioni con i clienti, le banche possono ottenere in tempo reale insight utili a creare un percorso del cliente fluido, connesso e personalizzato.
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Preparati al futuro con uno schema di dati flessibile in grado di accogliere qualsiasi struttura, formato o origine di dati. Questa flessibilità facilita un'integrazione fluida con diverse piattaforme AI/ML, consentendo agli istituti finanziari di adattarsi alle modifiche nel panorama dell'IA senza grosse modifiche all'infrastruttura.
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Risolvi i problemi connessi alla sicurezza con controlli di sicurezza integrati su tutti i dati. Che sia gestito in un ambiente cliente o tramite MongoDB Atlas, un servizio cloud completamente gestito, MongoDB garantisce una sicurezza solida con funzionalità come l'autenticazione (single sign-on e autenticazione a più fattori), i controlli di accesso basati sui ruoli e la crittografia completa dei dati. Si tratta di misure di sicurezza che fungono da protezione per i dati finanziari sensibili, mitigando il rischio di accesso non autorizzato da parte di soggetti esterni e fornendo alle organizzazioni la sicurezza necessaria per abbracciare le tecnologie di IA e ML.
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Avvia e scala applicazioni sempre attive e sicure integrando servizi di terze parti con le API. Il modello di dati flessibile e la capacità di MongoDB di gestire vari tipi di dati, inclusi i dati strutturati e non strutturati, sono ottimali per orchestrare l'ecosistema API aperto e rendere possibile il flusso di dati tra banche, terze parti e consumatori.
La piattaforma di dati per sviluppatori MongoDB Atlas mette potenti capacità di IA e analytics direttamente nelle mani degli sviluppatori e offre la possibilità di arricchire le esperienze di pagamento consolidando, incorporando e intervenendo all'istante su qualsiasi tipo di dati di pagamento. MongoDB Atlas è progettato per aiutare le organizzazioni di servizi finanziari a superare le sfide legate ai dati. È dotato di un modello di dati a documento flessibile e delle funzionalità di perfetta integrazione di terze parti necessarie per creare sistemi di pagamento componibili facilmente scalabili, sempre attivi, sicuri e conformi ad ACID.
Stai al passo con i tempi: scarica subito il report di Celent e sblocca le possibilità illimitate offerte dall'IA per il futuro dei pagamenti. Se preferisci un'esplorazione visiva, una discussione con Celent, Icon Solutions e MongoDB, iscriviti al nostro prossimo webinar, "Usare l'IA per creare nuove opportunità nel settore dei pagamenti", con Celent, Icon Solutions e MongoDB.
Se desideri scoprire di più sulla creazione di applicazioni di pagamento arricchite con l'IA di MongoDB, dai un'occhiata alle seguenti risorse:
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Scopri come il settore finanziario può sfruttare l'IA generativa
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