La società e il settore finanziario stanno attraversando una rivoluzione trainata dai progressi tecnologici, con l'intelligenza artificiale (IA) e l'apprendimento automatico (apprendimento automatico) come elementi chiave. Applicazioni e strumenti che un tempo sarebbero stati considerati futuristici e opere di fantascienza si stanno avvicinando sempre più alla nostra vita quotidiana, ridefinendo l'esperienza del cliente, la gestione degli asset, la prevenzione delle frodi e altri aspetti cruciali del settore.
La crescente domanda di automazione e analisi predittiva nella finanza è una delle trasformazioni più evidenti. Processi che prima richiedevano giorni e numerose persone, oggi possono essere completati in pochi secondi. Un esempio molto semplice è l'apertura di un conto bancario personale. Per i giovani di oggi è impensabile pensare che prima fosse necessario fare ore di fila in banca, aspettare che il direttore compilasse numerosi documenti, portare una foto 3x4 e dover tornare in filiale dopo 15 giorni per sapere se la pratica era stata approvata o meno.
In questa stessa linea, il miglioramento dell'esperienza del cliente è uno dei casi d'uso che percepiamo maggiormente nella vita quotidiana, quando pensiamo all'integrazione dell'IA con apprendimento automatico, sia nel front-end, con l'automazione dei processi, sostituendo compiti manuali, migliorando l'assistenza clienti e implementando chatbot efficienti, sia nel back-end, accelerando analisi come la concessione e l'approvazione di prestiti.
Un altro punto di rilievo è l'applicazione dell'apprendimento profondo nella valutazione e gestione del rischio creditizio, come si vede nella partnership tra Citi e Feedzai. L'uso del Big Data e del apprendimento automatico nella previsione dell'abbandono dei clienti e nell'analisi degli asset evidenzia anche la versatilità di queste tecnologie. Senza gli strumenti in campo, modelli di business come i pagamenti online sarebbero impossibili, poiché le transazioni con carta vengono confermate in pochi secondi, con dati che viaggiano globalmente in una rete interconnessa con IA e ML per verificare che una determinata operazione venga effettuata dal titolare della carta.
La trasformazione nell'uso dell'IA e del apprendimento automatico si distingue anche nella previsione del mercato azionario, con l'uso di reti neurali artificiali e algoritmi per stimare oscillazioni e discrepanze. L'implementazione di queste tecnologie nel credit scoring, esemplificata da Equifax negli Stati Uniti, sottolinea l'ampiezza in discussione.
Pertanto, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono catalizzatori fondamentali in tutto questo scenario, fornendo efficienza, sicurezza e capacità approfondimenti predittive per il settore finanziario.
In Brasile, la Banca Centrale sta ancora preparando una rivoluzione con l'agenda BC#, che coinvolge Pix, Drex e Open Finance. All'interno di questa iniziativa, l'uso dell'IA e del ML sarà trasformativo per il paese. La logica del mercato verrà invertita, con il cittadino che cesserà di essere “cliente” per diventare “utente”, aumentando la concorrenza tra aziende e fornitori di servizi e, allo stesso tempo, diversificando le opportunità per il consumatore.
