L'IA per i servizi bancari

Le innovazioni successive nel campo dell'intelligenza artificiale (IA) e del machine learning (ML) per i servizi bancari contribuiranno in maniera inequivocabile a migliorare l'esperienza cliente e l'efficienza operativa. I servizi di consulenza e assistenza basati sull'IA si evolveranno al punto tale da coprire scenari dalla complessità maggiore.

Dal punto di vista operativo, l'IA migliorerà i processi decisionali in materia di crediti e prestiti bancari nonché la prevenzione dei reati finanziari, permettendo di rilevare le attività illecite con maggiore precisione. Inoltre, l'IA contribuirà ad automatizzare ulteriormente le attività di routine come il data entry, semplificando così i processi di back office.

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Tuttavia, la diffusione su larga scala dell'IA nel settore bancario comporta numerose sfide, ad esempio nell'ambito dei prodotti, dei dati, della conformità e delle operazioni, ma anche dell'acquisizione e della formazione dei talenti.

Questo articolo analizza i possibili scenari che accompagneranno l'evoluzione dei servizi bancari basati sull'IA e sull'ML, illustrando le problematiche che potrebbero ostacolare questo processo di trasformazione e gli strumenti necessari a risolverle.

Come funziona l'IA in ambito aziendale?

L'IA è in grado di rivoluzionare le modalità in cui le banche svolgono sia le operazioni interne, sia quelle rivolte ai clienti. Di seguito viene descritto in che modo le tecnologie di IA attuali e in via di sviluppo potrebbero influire su quattro aree chiave del settore bancario.

L'IA per il marketing e le vendite

• Acquisizione dei clienti: è possibile dare slancio a questa fase grazie a targeting e analisi predittive più efficaci, che permettano di individuare i potenziali clienti con maggiore efficienza.
• Onboarding dei clienti: negli scenari più complessi, la procedura di onboarding di clienti, aziende e grandi società può essere completamente automatizzata, diventando più rapida e intuitiva per i nuovi utenti.
• Fidelizzazione dei clienti: questo aspetto può essere migliorato con prodotti e servizi personalizzati in grado di accrescere la soddisfazione e la fiducia dei clienti.

L'IA per i processi operativi e l'assistenza

• Consulenza: può diventare più intelligente e capace di adattarsi all'evolversi delle condizioni.
• Elaborazione: la gestione delle eccezioni può essere velocizzata per ridurre i tempi di attesa e migliorare l'efficienza operativa.
• Supporto: gli assistenti basati sull'IA possono gestire le richieste e i problemi più complessi dei clienti in modo efficiente ed efficace.

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L'IA per la gestione e la valutazione dei rischi

• Modelli: con l'analisi di grandi serie di dati, la modellazione del rischio nel settore bancario può diventare molto più solida e dinamica, così da prevedere e mitigare i rischi finanziari con maggiore accuratezza.
• Recupero crediti: è possibile ottimizzare le strategie grazie ad analisi migliori, e quindi determinare l'approccio più efficace per la restituzione.
• Prevenzione della criminalità finanziaria: L'IA può rilevare in modo più preciso i reati finanziari sfruttando il riconoscimento dei pattern per individuare le transazioni anomale e ridurre i falsi positivi.

L'IA per i servizi finanziari e contabili

• Reportistica: la reportistica finanziaria nel settore bancario può essere semplificata grazie a processi automatizzati di compilazione e analisi dei dati, che permettono di generare report più accurati e tempestivi. Inoltre, affidare agli agenti IA la gestione dei report ridurrebbe il numero di persone a contatto con i dati sensibili.

Adattarsi alle tecnologie di IA non comporta solo cambiamenti tecnici, ma anche variazioni in termini di aspettative dei clienti e procedure organizzative. Poiché le banche che desiderano estendere l'uso dell'IA all'intera organizzazione sono sempre più numerose, è bene riconoscere gli ostacoli che potrebbero sorgere durante il processo e prepararsi a superarli.

Prodotto

• Adozione da parte dei clienti: descrivere ai clienti i benefici derivanti dall'utilizzo dei servizi bancari basati sull'IA può non essere semplice. Alcuni clienti possono non essere completamente convinti rispetto all'adozione dell'IA in questo ambito, perciò la trasparenza e l'esplicabilità sono aspetti essenziali.

Dati

• Qualità: l'uso dell'IA nel settore bancario si basa su dati di alta qualità. Spesso le banche si trovano a dover gestire dati disorganizzati, incompleti o di bassa qualità, che possono complicare lo sviluppo di modelli di IA efficaci.
• Sistemi in uso: molte banche hanno in uso sistemi che non sono del tutto compatibili con le tecnologie di IA moderne. L'integrazione dell'IA nei sistemi in uso può rivelarsi complessa, costosa e dispendiosa in termini di tempo.

Conformità

• Esplicabilità: a causa della complessità degli algoritmi di IA basati suldeep learning, può essere difficile spiegare come funzionano le decisioni dell'IA. Si tratta di un problema rilevante per i legislatori nei casi in cui è richiesta trasparenza.
• Privacy: gli istituti bancari gestiscono dati sensibili dei clienti, perciò i sistemi di IA devono garantirne la privacy e la sicurezza tutelandoli, ad esempio, dal data poisoning, un problema diffuso nel settore finanziario.
• Utilizzo responsabile: l'utilizzo dell'IA in ambiti come la profilazione dei clienti e le decisioni in materia di crediti e prestiti bancari può sollevare dubbi di natura etica in merito a equità, discriminazione e privacy. Affrontare tali questioni è essenziale per garantire un'adozione efficace.

Infrastruttura e operazioni

• Scalabilità: estendere l'adozione dell'IA all'intera organizzazione bancaria, incluse le applicazioni aziendali e le procedure, può presentare sfide notevoli, soprattutto perché le evoluzioni avvengono con una rapidità sempre maggiore.
• Costo: l'investimento iniziale e i costi di manutenzione dell'IA nel settore bancario possono rivelarsi elevati e scoraggiarne l'adozione se non è garantito un ROI vantaggioso.

Persone

• Acquisizione dei talenti: le banche devono far fronte alla carenza di professionisti specializzati in IA che dispongano di competenze pertinenti sia alla scienza dei dati, sia al settore bancario.
• Adozione da parte dei dipendenti: la resistenza all'adozione dell'IA negli istituti bancari può verificarsi perché i dipendenti temono di perdere il lavoro o che il loro ruolo diventi superfluo, oppure perché non comprendono i vantaggi dell'IA.

La riuscita del deployment dei carichi di lavoro dell'IA in modo scalabile dipende dall'efficienza e dall'efficacia della collaborazione tra i componenti in movimento. Nello specifico, i server di inferenza in grado di supportare modelli di IA più grandi (come gli LLM) e capacità di inferenza più complesse sono essenziali per la scalabilità dei carichi di lavoro di IA per l'azienda.

Per accedere a una scalabilità rapida, questi strumenti di IA utilizzano le risorse in modo più efficiente: 

• llm-d: I prompt degli LLM possono essere complessi e non uniformi. In genere richiedono grandi risorse di elaborazione e storage per elaborare grandi quantità di dati. Un framework IA open source come llm-d consente agli sviluppatori di utilizzare tecniche come l'inferenza distribuita per supportare le crescenti richieste di modelli di ragionamento sofisticati e di grandi dimensioni come gli LLM.
• Inferenza distribuita: con l'inferenza distribuita, i modelli di IA elaborano i carichi di lavoro in modo più efficiente suddividendo le attività di inferenza su un gruppo di dispositivi interconnessi. È l'equivalente in ambito software del proverbio: "L'unione fa la forza".  
• vLLM: acronimo di "virtual large language model" (modello di linguaggio virtuale di grandi dimensioni), è una libreria di codice open source gestita dalla community vLLM che consente ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di svolgere calcoli in modo scalabile e più efficiente.

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Per sfruttare l'IA in modo efficace, le banche necessitano di alcune capacità fondamentali.

Si tratta di aspetti tecnici come l'addestramento e la gestione dei dati, ma anche di fattori organizzativi come la governance e l'acquisizione dei talenti. Questa sezione approfondisce tali capacità, evidenziando quali competenze e strumenti sono necessari alle banche per implementare e sfruttare appieno le tecnologie di IA. Analizzare e acquisire tali capacità può contribuire a rendere efficace ed efficiente la diffusione dell'IA all'interno dell'intera banca.

Addestramento e ottimizzazione

Per sfruttare appieno i benefici dell'IA, i servizi bancari devono disporre di modelli fondativi solidi ed essere in grado di svilupparne di nuovi. A tal fine, è necessario un repository di modelli fondativi che siano accessibili e modificabili all'occorrenza. Inoltre, l'ambiente operativo per l'addestramento dei modelli deve essere pronto all'uso e agevolare il provisioning. Ciò consente alle organizzazioni di addestrare e ottimizzare i modelli di IA in modo efficiente, stando al passo con le condizioni del mercato e i dati in evoluzione.

Questa agilità nell'addestramento e nell'ottimizzazione dei modelli di IA è fondamentale affinché le banche restino competitive e in grado di rispondere alle normative e alle esigenze dei clienti in continuo cambiamento.

Dati

Per l'IA nel settore bancario è importante avere a disposizione meccanismi efficaci per la pulizia, l'accesso e l'archiviazione dei dati. Il datastore deve essere facilmente accessibile e disporre di una configurazione appropriata dei permessi, in modo da garantire la sicurezza e la privacy dei dati. L'accesso a dati puliti e di alta qualità consente un addestramento efficace e affidabile dei modelli di IA.

Mettere i dati a disposizione dei data scientist è notoriamente complesso. Le banche devono trovare un equilibrio tra le capacità analitiche tradizionali di un data warehouse e la flessibilità dei data lake, così da soddisfare esigenze analitiche di vario tipo. Questo approccio duplice consente di analizzare dati strutturati e non, un aspetto cruciale per le applicazioni di IA complete per i servizi bancari.

Governance

In termini di governance dell'IA nel settore bancario, la gestione dei dati è fondamentale, così come l'essere in grado di definire fonti dei dati e model lineage chiari, ad esempio dimostrando trasparenza in merito alla raccolta e all'utilizzo dei dati per l'addestramento dei modelli di IA. È importante anche documentare i fact dei modelli per garantire equità, esplicabilità e conformità, soprattutto considerati i requisiti normativi del settore bancario.

Verificare la presenza di bias e drift dei modelli è un'altra capacità chiave, perché contribuisce alla gestione del rischio. Le banche devono valutare e ottimizzare continuamente i modelli di IA per prevenire errori e bias. Per mantenere la conformità e la trasparenza nell'uso dell'IA è importante anche fornire ai legislatori audit e report con regolarità.

Operazioni

Per quanto riguarda l'aspetto operativo dell'IA per i servizi bancari, integrare nel processo le Machine Learning Operations (MLOps) è essenziale. Le procedure MLOps interessano la gestione e il miglioramento continuo dei modelli di IA e sono finalizzate a preservarne l'efficacia e l'accuratezza nel tempo. Ciò include distribuire, monitorare e gestire i modelli di IA in modo scalabile ed efficiente.

Le procedure MLOps supportano anche l'aspetto collaborativo dello sviluppo dell'IA, perché coinvolgono team disparati, dai data scientist ai professionisti IT. La collaborazione contribuisce a garantire che i modelli di IA siano non solo corretti dal punto di vista tecnico, ma anche allineati agli obiettivi aziendali della banca e agli standard di conformità.

Distribuzione

Fornire servizi bancari basati sull'IA integrandola nelle applicazioni è un altro aspetto fondamentale. Si tratta di coniugare in sinergia i modelli di IA con e le applicazioni bancarie esistenti per migliorare l'esperienza cliente e l'efficienza operativa. Ad esempio, integrando l'IA nelle applicazioni di assistenza clienti è possibile offrire un servizio più efficiente e personalizzato.

Sfruttare un'architettura basata sui microservizi è vantaggioso perché accorcia i tempi di rilascio contribuendo a ridurre i costi. I microservizi consentono lo sviluppo modulare delle applicazioni, semplificando quindi l'integrazione dell'IA e l'aggiornamento rapido dei servizi in risposta alle variazioni del mercato o dei requisiti normativi.

Estendibilità

Le tecnologie di IA per i servizi bancari devono essere adattabili e permettere di stare al passo con le rapide evoluzioni spesso introdotte dalle community open source. L'abilità di adottare rapidamente nuovi partner, pacchetti e tecnologie è essenziale per mantenere un vantaggio competitivo.

L'estendibilità implica anche che i sistemi di IA per il settore bancario debbano essere progettati tenendo in considerazione le integrazioni future. Con l'evoluzione dell'IA, le banche devono essere in grado di adottare nuovi metodi e tecnologie per migliorare costantemente servizi e processi. A tale scopo serve poter fare affidamento su una piattaforma flessibile e su una cultura aziendale basata sull'adattamento e l'apprendimento continui.

Per affrontare con efficacia l'integrazione dell'IA nei servizi finanziari, capire quali sono le capacità essenziali di cui disporre non basta: serve anche trovare i partner e gli strumenti giusti in grado di semplificare il percorso. In questo contesto si inserisce Red Hat, un partner chiave in grado di offrire soluzioni pensate appositamente per le necessità dell'IA nel settore bancario.

Red Hat AI è una piattaforma di prodotti e servizi che facilitano ogni fase del percorso con l'IA, che tu sia alle fasi iniziali o già in ottica di scalabilità. Inoltre, è in grado di sostenere le iniziative di IA generativa e predittiva negli scenari di utilizzo esclusivi della tua azienda.

Con Red Hat AI, hai accesso a Red Hat® AI Inference Server, così potrai ottimizzare l'inferenza dei modelli nel cloud ibrido per deployment più rapidi ed economici. Basato su vLLM, il server di inferenza massimizza l'utilizzo della GPU e accelera i tempi di risposta.

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Red Hat AI Inference Server include il repository Red Hat AI, una raccolta di modelli di terze parti convalidati e ottimizzati che garantisce la flessibilità dei modelli e promuove la coerenza tra i team. Con l'accesso al repository dei modelli di terze parti, le aziende possono velocizzare i tempi di rilascio e ridurre gli ostacoli finanziari al successo dell'IA. 

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