Post di Edoardo Porrato, Master’s Degree in Business Management, Marketing and Strategy –

In un mondo finanziario in continua evoluzione l’intelligenza artificiale generativa sta emergendo come un potente motore di trasformazione. Le grandi istituzioni bancarie, una volta bastioni di pratiche tradizionali, hanno la possibilità di rivolgersi a questa tecnologia all’avanguardia per reinventare processi e servizi. L’analisi di Accenture “Banking in the age of generative AI” analizza come quasi la metà dei ruoli nel settore bancario possano essere potenziati o sostituiti dall’AI, segnando l’inizio di un’era dove l’automazione e l’augmentation si fondono per creare un nuovo paradigma lavorativo.

In questa fase esploriamo come l’AI generativa sia destinata a ridefinire l’ecosistema bancario, non solo per semplificare le operazioni quotidiane ma anche per elevare le competenze dei professionisti del settore. Dalla personalizzazione delle interazioni con i clienti alla gestione dei rischi in tempo reale, l’AI promette di svolgere un ruolo chiave nell’incremento dell’efficienza operativa e nel rafforzamento delle strategie di business. Nel prosieguo dell’analisi ci addentreremo in una disamina dettagliata dei dati forniti dall’indagine di Accenture, ponendo l’accento sulle implicazioni reali che queste tecnologie avanzate hanno già iniziato ad avere sulle strutture lavorative e sui modelli di business nel banking.

L’obiettivo non è solo capire il come ed il quando di questa rivoluzione digitale, ma anche anticipare il dove porterà il settore in termini di innovazione e di sviluppo sostenibile, utilizzando quest’analisi come una mappa per navigare tra le nuove sfide ed opportunità che l’AI generativa introduce nel settore bancario, con uno sguardo sempre attento alle dinamiche economiche globali e alle loro intricate connessioni con la tecnologia emergente.

L’impatto sulle vite professionali di migliaia di dipendenti

Nella prima sezione ci concentreremo sull’automazione, una delle parole d’ordine nell’attuale rivoluzione industriale che sta trovando terreno fertile nel settore bancario grazie all’AI generativa. L’indagine di Accenture svela una realtà sorprendente: il 47% dei ruoli bancari è predisposto all’automazione e ciò significa che quasi la metà del personale impiegato nelle banche potrebbe vedere i propri compiti quotidiani facilitati o completamente sostituiti da sistemi intelligenti, questo dato non è soltanto una statistica ma rappresenta un cambio di paradigma che influenzerà le vite professionali di migliaia di dipendenti.

(Adobestocks)

Tra le prime figure in analisi troviamo quella del cassiere bancario, un ruolo tradizionalmente inteso come il volto umano dell’istituto di credito ed ora al bivio tra l’evoluzione tecnologica e la trasformazione del proprio mestiere; il 60% delle attività svolte dai cassieri come il trattamento di operazioni standard ed il servizio clienti di base possono trarre beneficio dall’automazione, con sistemi AI capaci di elaborare transazioni, riconoscere modelli di comportamento finanziario ed interagire con i clienti in modi sempre più naturali e personalizzati.

Il cambiamento però non si ferma alla front line, anche figure più tecniche come gli addetti alla gestione del rischio od all’analisi di credito potrebbero essere potenziate dall’AI. Questi sistemi, infatti, non solo automatizzano i compiti ma li migliorano con capacità predittive e analitiche prima inesistenti, consentendo ai professionisti di concentrarsi su decisioni più strategiche.

La domanda che ci si pone è quindi come sarà accolto questo cambiamento? Quali saranno le ripercussioni sulla soddisfazione e sull’efficienza del personale bancario? In che modo le banche stanno preparando i propri dipendenti a questa inevitabile transizione?

Nell’ambito dell’augmentation bancaria tramite l’AI immaginiamo il caso di un analista di credito che si avvale di un sistema avanzato di AI per valutare le richieste di prestito. L’intelligenza artificiale può rapidamente analizzare i dati storici del cliente, compresi quelli non strutturati come le abitudini di spesa o i testi delle comunicazioni con la banca per fornire un’immagine olistica della solvibilità del cliente. Invece di trascorrere ore a compilare rapporti, l’analista può focalizzarsi sulla comprensione delle sfumature del profilo del cliente che l’AI potrebbe avere più difficoltà a cogliere come le prospettive future del settore di lavoro del cliente o gli eventi di vita significativi.

Un altro esempio pratico si trova nel ruolo del gestore patrimoniale, il quale, sostenuto da sistemi AI, può proporre portafogli d’investimento altamente personalizzati. L’AI analizza grandi quantità di dati di mercato e identifica tendenze emergenti permettendo al consulente di offrire consigli proattivi e tempestivi ai suoi clienti, magari suggerendo di adeguare il piano di investimento prima di un evento che possa modificare lo scenario di mercato.

Consideriamo inoltre quelle figure chiave che hanno relazioni con la clientela che possono utilizzare l’AI per anticipare e rispondere alle esigenze dei clienti, attraverso l’analisi predittiva possono essere avvertiti quando un cliente presenta modelli di spesa che suggeriscono un interesse per l’acquisto di una casa o per l’avvio di un’impresa, permettendo alla banca di avvicinarsi proattivamente al cliente con offerte pertinenti di mutui o di finanziamenti per le imprese.

Questi scenari pratici delineano un panorama in cui l’AI non solo ottimizza i processi esistenti ma abilita anche nuovi modi di interagire con la clientela e di prendere decisioni.

L’AI come sostegno onnicomprensivo

La terza sezione dell’analisi si addentra nella nozione di supporto onnicomprensivo fornito dall’AI, un elemento di spicco nella trasformazione digitale che sta attraversando il settore bancario. Secondo l’analisi di Accenture un quarto dei dipendenti bancari è destinato a beneficiare simultaneamente di automazione e augmentation. Si tratta di un insieme diversificato di ruoli, da coloro che spendono gran parte del loro tempo rispondendo a quesiti dei clienti, a chi si occupa della manutenzione dei dossier e della documentazione.

In questo contesto prendiamo ad esempio le risorse del servizio clienti dove, abitualmente, questi professionisti si trovano a gestire una grande varietà di richieste, alcune routinarie, altre complesse. L’AI generativa può automatizzare le risposte a domande frequenti, consentendo alle risorse di focalizzarsi sulle richieste che richiedono un approccio più personalizzato e riflessivo. Allo stesso tempo l’AI può fornire assistenza in tempo reale agli operatori, suggerendo risposte ed azioni basate su modelli di comportamento del cliente, precedenti interazioni e preferenze.

Passando poi agli addetti alla preparazione e manutenzione dei documenti l’AI può trasformare un’attività storicamente manuale in un processo altamente efficiente automatizzando la raccolta e l’analisi di dati e documenti. Questo non solo accelera i tempi di elaborazione ma riduce anche il margine di errore, garantendo una maggiore precisione e affidabilità nel lavoro. Il punto è esaminare come la banca del futuro possa bilanciare l’efficienza operativa e la soddisfazione del cliente e come l’AI generativa possa essere il fulcro su cui costruire una nuova etica del lavoro bancario.

La sfida è notevole ed apre interrogativi di vasta portata: quali competenze saranno necessarie per i lavoratori del settore bancario di domani? Come può la formazione continua contribuire a preparare i dipendenti a un ambiente lavorativo sempre più integrato con l’AI?

La nuova realtà bancaria nell’era dell’AI

Nella quarta sezione ci immergiamo nel cuore dell’analisi affrontando il fenomeno dell’intelligenza artificiale generativa come una svolta epocale nel settore bancario adducendo da “The age of AI: banking’s new reality“. L’illustrazione di Accenture diviene la mappa che utilizzeremo per navigare tra i meandri di questo nuovo paesaggio dove i prodotti ed i servizi bancari tradizionali sono reinterpretati alla luce dell’innovazione tecnologica.

Partiamo dai prodotti bancari dove l’AI non si limita a ottimizzare i processi di back-end ma rinnova l’interfaccia con il cliente. Un esempio possono essere i depositi ed i prestiti che possono essere strutturati ed offerti con modalità che integrano previsioni di comportamento finanziario e personalizzazione basata su intelligenza artificiale, permettendo ai clienti di accedere a servizi più flessibili e su misura.

Nel campo del marketing e della vendita la generazione e l’ottimizzazione dei lead si trasformano con l’AI che analizza pattern complessi per identificare prospect e personalizzare offerte in maniera dinamica, aumentando così le conversioni e rafforzando la fidelizzazione della clientela.

Quando poi analizziamo il client engagement e l’assistenza al cliente l’AI si rivela un’alleata nell’intensificare l’interazione tra cliente ed istituto bancario, rendendo ogni punto di contatto più informativo ed attento alle esigenze personali, dai canali online alle filiali fisiche.

Nel segmento della tecnologia e dei dati la valenza dell’AI è incontestabile. Il trattamento e l’analisi dei dati attraverso algoritmi avanzati aprono a livelli di insight finora inesplorati. La gestione del rischio, l’analisi dei crediti, il monitoraggio delle frodi, tutti questi ambiti vedono l’introduzione di sistemi predittivi che possono prevenire problematiche prima che si manifestino.

Passando, infine, alle operazioni ci si può focalizzare sul come l’AI semplifica compiti come il processing delle transazioni, il monitoraggio delle normative e l’audit. Queste attività, una volta gravose e time-consuming, sono adesso più sicure e snelle grazie a sistemi capaci di auto-apprendimento che adattano le loro operazioni in tempo reale.

L’impatto dell’AI generativa su aspetti specifici del banking

La quinta sezione dell’analisi si dedica ad un’indagine approfondita dell’impatto specifico che l’intelligenza artificiale generativa ha su diverse aree operative del settore bancario. L’analisi di Accenture segmenta le funzioni aziendali in una gamma che spazia dal sales e marketing fino alla compliance, evidenziando come l’AI influenzi ogni aspetto con variegati gradi di impatto.

Nel dominio del sales e marketing l’AI si palesa come una forza trasformativa, capace di rivoluzionare l’interazione con il cliente come ad esempio l’introduzione di chatbot intelligenti che svolgono consulenze finanziarie e che permette un servizio clienti incessante ed altamente personalizzato; allo stesso tempo l’analisi predittiva aiuta a comprendere le tendenze di mercato e le preferenze dei consumatori con una precisione prima irraggiungibile, ottimizzando le campagne marketing e riducendo gli sprechi pubblicitari.

Proseguendo con l’engagement del cliente l’AI generativa trasforma il concetto di fidelizzazione e qui i loyalty program possono essere enormemente potenziati attraverso l’utilizzo di algoritmi che anticipano le necessità dei clienti, proponendo offerte su misura che migliorano l’esperienza e la soddisfazione del cliente, rafforzando il legame tra cliente e istituto bancario.

Nell’area data technology il ruolo dell’AI è cruciale nel processare ed interpretare grandi quantità di dati, le banche sono in grado di utilizzare queste informazioni per rilevare rischi e opportunità in tempo reale ottimizzando la gestione delle risorse e prevedendo le tendenze di mercato, il tutto con una rapidità ed una precisione inimmaginabili fino a pochi anni fa.

All’interno dell’area operation l’AI è il motore di automazione di processi che una volta richiedevano un intervento umano significativo, processi come l’audit e la compliance, tradizionalmente onerosi in termini di tempo e risorse, sono ora più efficienti e meno soggetti a errori grazie a sistemi in grado di monitorare continuamente e valutare la conformità in maniera quasi autonoma.

Nel campo del risk, compliance ed enterprise applications l’AI generativa agisce come un acceleratore di efficienza e di sicurezza, ad esempio nel risk management sistemi di AI evoluti possono identificare schemi complessi e segnalare anomalie che potrebbero sfuggire all’analisi umana, consentendo così un intervento precoce per mitigare i rischi.

Verso un futuro “disruptive”, senza sottovalutare le sfide intrinseche

Concludendo questa analisi dell’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sul settore bancario emerge una visione tanto complessa quanto affascinante di un futuro che si sta già materializzando, dove l’AI generativa si profila come una forza disruptive capace di riconfigurare il tessuto operativo e relazionale delle istituzioni finanziarie, offrendo strumenti inediti per incrementare l’efficienza, personalizzare il servizio e gestire il rischio.

L’automazione e l’augmentation, pilastri di questo cambiamento, non sono semplicemente trend tecnologici ma veri e propri indicatori di una trasformazione culturale all’interno del settore ed in questa analisi si è evidenziato il potenziale di un’innovazione che promette di ridisegnare i contorni del lavoro nel settore bancario, di migliorare l’esperienza del cliente e di affinare la presa di decisioni strategiche.

Mentre le possibilità appaiono innumerevoli però non si può sottovalutare il peso delle sfide intrinseche ad una tale evoluzione come la privacy dei dati, la sicurezza informatica, la regolamentazione etica e le dinamiche occupazionali che rappresentano aspetti critici che le banche e la società nel suo insieme devono affrontare con una visione lungimirante e responsabile.

Banking tra innovazione e responsabilità

La riflessione finale si posiziona proprio su questo crinale tra innovazione e responsabilità, come potrà il settore bancario sfruttare al meglio l’AI generativa senza perdere di vista l’essenza dell’etica professionale e il valore insostituibile delle relazioni umane? In che modo le istituzioni finanziarie potranno garantire che il passaggio all’automazione non comporti una de-umanizzazione del servizio, ma piuttosto un suo arricchimento e una maggiore inclusione?

La chiave potrebbe risiedere in un equilibrio tra l’adozione di tecnologie all’avanguardia ed il mantenimento di una solida struttura di valori umani e professionali che da sempre contraddistingue il settore bancario.

Nell’era dell’intelligenza artificiale la sfida maggiore per il banking sarà quindi quella di ridefinire e rafforzare il proprio ruolo sociale, assicurando che le innovazioni tecnologiche si traducano in benefici tangibili non solo per l’economia ma per l’intera società. Questo futuro, scritto nell’algoritmo e nell’umanità, richiederà una collaborazione senza precedenti tra tecnologi, economisti, legislatori e cittadini, tutti uniti nell’intento di tracciare un percorso sostenibile e inclusivo nell’era digitale.

Queste sfide se affrontate con una strategia olistica ed una forte leadership permetteranno agli istituti non solo di migliorare l’efficienza e l’esperienza del cliente ma anche di guidare l’innovazione responsabile, assicurando che il progresso tecnologico sia in armonia con i valori umani e sociali.