Cresce l’uso di intelligenza artificiale nei processi di erogazione del credito bancario

Cresce l’uso di intelligenza artificiale nei processi di erogazione del credito bancario

L’intelligenza artificiale sta entrando anche nei diversi settori della vita quotidiana, non legando più le sue funzioni solo al settore dell’informatica e della tecnologia. Sfogliando le pagine di Google, i risultati restituiti permettono di scoprire che uno dei comparti che sta trovando il supporto dell’intelligenza artificiale per l’espletamento delle sue funzioni ed attività tradizionali è quello bancario. Infatti, nel momento in cui una banca vive cambiamenti nei criteri di conformità alle normative e, allo stesso tempo è chiamata a soddisfare in modo adeguato le necessità dei clienti, è importante che riesca a raccogliere tutti i dati e le informazioni utili per perseguire gli scopi prefissati. Un uso ponderato dei dati è importante per le banche oggi, soprattutto per combattere le diverse questioni che potrebbero sorgere:  frodi e reati finanziari, gestione del rischio di credito e del rischio normativo, ottimizzazione dell’esperienza del cliente e creazione di nuovo capitale. Così, un’interazione efficiente tra l’uomo e la tecnologia consente un miglioramento vicendevole, così da realizzare con successo le necessità del cliente.

Nei differenti momenti che le banche devono e possono attraversare (frode, rischio del credito, customer experience), l’intelligenza artificiale (IA) può migliorare e supportare, rendendo più veloci, accurate ed efficaci, le abilità umane. E, di contro, la banca si trasforma in un’istituzione più attiva e fruttuosa.

Pertanto, grazie alle funzionalità dell’intelligenza artificiale, una banca può perseguire i seguenti obiettivi: Rendere meccaniche attività impegnative e reiterate. La mole di lavoro ed il numero delle transazioni giornaliere in una banca sono elevati. L’intervento dell’intelligenza artificiale permette la gestione e la revisione delle transazioni, oltre che l’organizzazione dei dati strutturati e non strutturati; riconoscere immediatamente le transazioni ingannevoli e pericolose. E, in questo caso, le funzionalità dell’intelligenza artificiale e la tecnologia del machine learning permettono di individuare nell’immediato le transazioni bancarie dannose e pericolose. Inoltre, le reti neurali possono prevenire eventuali azioni fraudolenti e “ridurre i falsi positivi in base a fattori quali dimensioni, frequenza delle transazioni e tipo di retailer coinvolto”. Ridurre i falsi positivi vuol dire incrementare la soddisfazione dei clienti, salvaguardare le entrate e diminuire i costi; “adottare politiche di credit scoring rapide e precise”. Nel momento in cui un potenziale cliente avanza una richiesta di un prestito o di una carta di credito, attivando le tecnologia di intelligenza artificiale e machine learning, è possibile effettuare “un’analisi delle fonti dei dati alternative, quali pagamenti di utenze, uso di telefonia mobile e messaggi testuali, per migliorare l’accuratezza del rating e dare ai clienti un più facile accesso al credito bancario“.