L’intelligenza artificiale generativa nel settore bancario: promessa futura o campagna pubblicitaria presente?

Il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale generativa per il settore bancario è stato un argomento che abbiamo esplorato con attenzione all’inizio dell’anno. Con i vorticosi progressi nel settore tecnologico, sei mesi possono sembrare una vita. Vale la pena prendersi un momento per guardare
tornare indietro e valutare in che modo l’intelligenza artificiale generativa ha plasmato e influenzato il settore bancario. 

Il punto cruciale della promessa dell’intelligenza artificiale generativa risiede nella sua innata capacità di simulare conversazioni simili a quelle umane, producendo risposte e soluzioni basate sull’input contestuale e conversazionale dell’utente. La sua applicazione spazia dal servizio clienti migliorato fino a
offerte di prodotti su misura, per aiutare a individuare tempestivamente e prevenire transazioni fraudolente. L’idea centrale è ancora quella di elevare l’esperienza bancaria tradizionale, infondendole reattività, personalizzazione e sicurezza. 

Ma ora dobbiamo porci la domanda: l’intelligenza artificiale generativa nel settore bancario è un punto di svolta o è solo una questione di interesse del settore? In breve, penso di essere d'accordo con l'Hype Cycle di Gartner secondo cui attualmente siamo vicini al picco delle aspettative gonfiate. In quanto tale, il risultato aziendale e nel complesso
il business case è fondamentale per l’implementazione dell’intelligenza artificiale generativa. 

Nel corso dell’anno, ci sono stati numerosi esempi di adozione in fase iniziale da parte di banche e aziende tecnologiche che hanno integrato capacità di intelligenza artificiale generativa in varie aree del settore bancario. Il risultato ottimale, e fin troppo possibile, si è spostato da a
chatbot si limita a rispondere alla domanda di un cliente; quel chatbot può ora essere configurato per comprendere le sfumature del sentiment del cliente, offrendo soluzioni in tempo reale e, in molti casi, anticipando le domande ancor prima che vengano poste. La capacità della tecnologia di
comprendere il contesto è notevolmente migliorata, portando così a opzioni per ridurre i casi di problemi di comunicazione. 

C’è anche la proposta di valore del rilevamento e della prevenzione delle frodi. I tradizionali sistemi di rilevamento delle frodi funzionano in base a modelli noti. L’intelligenza artificiale generativa può quindi creare set di dati sintetici per addestrare modelli a riconoscere tecniche fraudolente nuove e in evoluzione
rafforzare la robustezza dei sistemi di rilevamento delle frodi. 

Nel rischio di credito, la capacità della tecnologia di generare dati sintetici che rispecchiano le situazioni creditizie del mondo reale può fornire alle banche una visione più approfondita, favorendo un processo decisionale più sofisticato. Inoltre, simulando i diversi comportamenti dei clienti,
le banche possono anticipare le esigenze dei clienti con maggiore precisione, perfezionando i loro servizi nel processo, ma soprattutto ottimizzando le loro decisioni creditizie. 

Tuttavia, l’intelligenza artificiale generativa presenta una serie di preoccupazioni. Sebbene i dati sintetici possano essere uno strumento potente, fare eccessivo affidamento su di essi senza una validazione rigorosa può portare a risultati fuorvianti. I dati del mondo reale hanno le loro sfumature, che potrebbero non essere sempre colte completamente
da modelli generativi. 

Inoltre, la generazione di dati finanziari personali sintetici, anche se anonimizzati, può sollevare preoccupazioni etiche. Esiste una linea sottile tra la simulazione di dati realistici per l'addestramento del modello e la violazione dei diritti sui dati personali. Trasparenza delle fonti e
i controlli sui dati diventeranno più critici. Inoltre, le autorità di regolamentazione saranno caute nei confronti dei modelli finanziari basati in gran parte su dati sintetici e vorranno comprendere i controlli e i test per garantire l’evitamento di distorsioni, in modo simile a come trattano la valutazione della politica creditizia.
applicazione. Richiederanno maggiore trasparenza sul funzionamento dei modelli di intelligenza artificiale, ponendo sfide alle banche che potrebbero avere difficoltà a spiegare le complesse decisioni sull’intelligenza artificiale. 

In conclusione, l’intelligenza artificiale generativa nel settore bancario non sarà chiaramente una tendenza passeggera: è uno strumento con un potenziale immenso. Ma, come per qualsiasi strumento, il suo valore viene misurato in base all'efficacia con cui viene utilizzato e ai risultati aziendali e ai miglioramenti ottenuti. È
non è tutto e finisce tutto, e spesso dovrà essere combinato con altri modelli e tecnologie di intelligenza artificiale per ottenere i risultati desiderati. Anche se non si può negare il valore potenziale che può offrire, è fondamentale moderare le aspettative e rimanere vigili sulle insidie.

• Distribuzione di contenuti basati su SEO e PR. Ricevi amplificazione oggi.
• PlatoData.Network Generativo verticale Ai. Potenzia te stesso. Accedi qui.
• PlatoAiStream. Intelligenza Web3. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
• PlatoneESG. Carbonio, Tecnologia pulita, Energia, Ambiente, Solare, Gestione dei rifiuti. Accedi qui.
• Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
• Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/25368/generative-ai-in-banking-future-promise-or-present-hype?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs