L’intelligenza artificiale (IA) plasma la trasformazione digitale, anche nel settore finanziario. Alla base vi sono set di dati sempre più grandi e potenze di calcolo sempre maggiori. Ma quale vantaggio offre esattamente l’IA rispetto alle ormai collaudate applicazioni IT? «Prima dell’IA si doveva programmare ogni passaggio», spiega Lukas Bütikofer, Data scientist presso PostFinance. Inoltre, con una minima deviazione rispetto allo standard i sistemi non erano più in grado di lavorare. «Al contrario, l’IA impara a ordinare autonomamente i dati provenienti da casi noti e può anche essere addestrata a svolgere compiti complessi».

IA debole e forte?

Quando si parla di intelligenza artificiale, occorre effettuare una distinzione tra IA «debole» e IA «forte». «IA debole significa che per la risoluzione di un determinato compito viene sviluppato un sistema IA», spiega Nicole Keller del team Data Science. Rispetto all’IA forte, che invece possiede capacità cognitive simili a quelle umane, il sistema non dispone quindi di una comprensione profonda della soluzione al problema. Nessuno sa ancora cosa ci permetterà di fare un giorno l’IA forte, nota anche come «intelligenza artificiale generale». Ma l’IA debole è già utilizzata in molti settori. Ecco tre esempi:

1º ambito: esperienza cliente positiva

PostFinance utilizza l’IA per ottimizzare l’esperienza cliente. Da un lato, le valutazioni aiutano a prevedere i desideri dei clienti. Dall’altro, i consulenti virtuali sotto forma di assistenti vocali o chatbot aumentano la soddisfazione dei clienti. «Il nostro assistente virtuale riconosce le richieste dei clienti e prova a fornire direttamente una risposta», afferma Nicole Keller. La sfida maggiore è quella di comprendere correttamente l’esigenza del cliente al primo contatto. L’assistente virtuale risponde già molto bene alle numerose richieste ricorrenti dei clienti, pertanto l’obiettivo del futuro è quello di fargli elaborare anche i dati dei clienti. «Una volta autenticati i clienti, tramite l’assistente si potrà permettere, ad esempio, anche di consultare il saldo». Inoltre, è probabile che l’assistente sarà in grado di fornire consigli personalizzati su prodotti finanziari o permettere di consultare quotazioni azionarie.

2º ambito: migliore gestione del rischio

L’IA permette anche di calcolare meglio i rischi finanziari. Grazie all’analisi di grandi quantità di dati non strutturati, le valutazioni diventano più solide e le previsioni più esatte. Questo, a sua volta, porta ad esempio a guadagni nel caso dei fondi e riduce il rischio d’inadempimento nel caso dei crediti. «Per la concessione dei crediti sono utili le informazioni su migliaia di decisioni di credito prese in precedenza e l’atteggiamento di restituzione del denaro dei clienti», afferma Lukas Bütikofer. Il sistema IA confronta i modelli riconosciuti con la richiesta attuale e quindi valuta la solvibilità. «Tuttavia, la qualità della valutazione dipende dalla qualità dei dati presenti, pertanto vi sono anche determinati rischi». Quindi la decisione non può essere presa soltanto sulla base di questo sistema.

3º ambito: riconoscimento ottimizzato delle frodi

L’IA assume un ruolo sempre più importante presso PostFinance anche dietro le quinte. Ad esempio nel riconoscimento delle frodi. Le applicazioni IA monitorano i flussi finanziari e aiutano a scoprire per tempo eventuali anomalie nel traffico dei pagamenti e a evitare il riciclaggio di denaro. «Alcuni compiti non sono eseguibili abbastanza velocemente manualmente», afferma Lukas Bütikofer. «Penso ad esempio alle transazioni fraudolente». Un sistema IA impara a distinguere le transazioni normali da quelle sospette e segnala eventuali casi di frode, in modo da agire tempestivamente. «Altre mansioni sono talmente complesse che noi umani non siamo in grado di risolvere il problema oppure l’IA riesce a raggiungere un livello di correttezza molto più elevato». Come esempio l’esperto cita il riconoscimento di tentativi di login non autorizzati all’e-banking sulla base di modelli comportamentali come la velocità di digitazione.

Sfide quotidiane

Secondo Nicole Keller, per quanto riguarda l’IA è arrivato il momento di integrare nei processi esistenti la tecnologia presente in ambiti già identificati e di utilizzarla in modo produttivo. Le principali sfide saranno temi come la sicurezza informatica, la sfera privata, la protezione dei dati e i rischi legati ai dati, la discriminazione dei clienti o anche la dipendenza da grandi fornitori di tecnologia. Un altro punto centrale sarà l’integrazione di nuove applicazioni nei sistemi esistenti, dato che questi non potranno essere semplicemente sostituiti con nuove soluzioni. «Questa è la nostra sfida. Dobbiamo trovare soluzioni per integrare le nuove tecnologie nel sistema collaudato».

Il futuro appartiene all’intelligenza artificiale.

Nicole Keller e Lukas Bütikofer ritengono che l’IA abbia un potenziale estremamente elevato. In particolar modo, secondo loro non ci sono praticamente limiti dal punto di vista tecnico. I due collaboratori sono convinti che nei prossimi anni verranno fatti molti progressi, sia presso PostFinance sia nell’intero settore. «Molto di quello che verrà sviluppato non possiamo nemmeno immaginarlo oggi», afferma Nicole Keller. Lukas Bütikofer aggiunge: «In ogni caso, grazie a prodotti e applicazioni nuove, diventerà tutto più semplice, intuitivo, rapido e anche economico».

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