Cresce l’uso di intelligenza artificiale nei processi di erogazione del credito bancario
23/09/2021
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“.