Le banche hanno trascorso anni ad acquistare strumenti di analisi e software di automazione. Ora alcuni stanno facendo un passo diverso: costruire spazi interni in cui l’intelligenza artificiale possa essere testata direttamente su problemi bancari reali.
Un esempio è emerso in India questo mese. La City Union Bank ha recentemente stipulato un accordo quadripartito per creare un centro di eccellenza per l’intelligenza artificiale nel settore bancario. L’obiettivo è sviluppare sistemi di intelligenza artificiale che possano supportare il lavoro bancario come il monitoraggio delle frodi, l’analisi del credito e la conformità normativa. L’accordo è stato reso noto in un documento depositato in borsa dalla banca.
Il progetto coinvolge diversi partner. City Union Bank partecipa come partner bancario e contribuirà con la conoscenza del settore e le competenze nel settore. La società tecnologica Centific Global Solutions è elencata come partner tecnologico. SASTRA University fungerà da partner della conoscenza a supporto della ricerca e della formazione, mentre nStore Retech fungerà da partner di implementazione responsabile dell’implementazione delle soluzioni.
La struttura riflette un modello in cui le banche collaborano con aziende tecnologiche e istituzioni accademiche per esplorare come l’intelligenza artificiale può essere applicata alle operazioni bancarie.
Trasformare gli esperimenti di intelligenza artificiale in strumenti operativi
Secondo la divulgazione della banca, il centro pianificato si concentrerà su quattro aree principali: rilevamento delle frodi, analisi del rischio di credito, modellazione del comportamento dei clienti e automazione dei processi di conformità normativa.
Questi non sono obiettivi nuovi. Le banche utilizzano da molti anni modelli statistici per valutare il rischio di credito e individuare attività sospette. Ciò che sta cambiando è la portata dei dati a disposizione delle istituzioni finanziarie e la capacità dei sistemi di apprendimento automatico di elaborare grandi set di dati.
Il monitoraggio delle frodi ne è un esempio. Le banche elaborano ogni giorno un gran numero di transazioni attraverso sistemi di pagamento, trasferimenti e reti di carte. I modelli di intelligenza artificiale possono esaminare i modelli di queste transazioni e segnalare attività che appaiono insolite. Approcci simili possono analizzare la storia creditizia, i modelli di spesa e i record di rimborso per aiutare a valutare il rischio di prestito.
Il Centro di eccellenza esplorerà anche il modo in cui l’intelligenza artificiale può aiutare nelle attività di conformità. Le banche operano nel rispetto di severi requisiti normativi di reporting e la preparazione di tali report spesso richiede ai team di rivedere grandi volumi di record e documentazione delle transazioni. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare a classificare documenti, identificare anomalie e supportare la preparazione dell’audit.
La City Union Bank ha affermato nella sua dichiarazione che contribuirà con la conoscenza del settore e la conoscenza del settore in modo che i sistemi sviluppati attraverso il centro riflettano le operazioni bancarie reali.
Costruire talento insieme alla tecnologia
Un altro obiettivo del centro è lo sviluppo dei talenti. Secondo la nota, i partner intendono sostenere programmi accademici, stage e corsi di certificazione incentrati sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale nel settore bancario.
Ciò riflette un’esigenza più ampia nel settore finanziario di ingegneri e specialisti di dati in grado di comprendere sia l’apprendimento automatico che i processi bancari.
Le università sono spesso incluse in tali collaborazioni perché possono collegare la ricerca con casi d’uso del settore. In questa iniziativa, l’Università SASTRA contribuirà alla ricerca accademica e alla formazione volta a preparare studenti e professionisti a lavorare con i sistemi di intelligenza artificiale utilizzati nei servizi finanziari.
Perché le banche stanno esplorando i centri di intelligenza artificiale
Le istituzioni finanziarie sono sotto pressione per migliorare l’efficienza pur mantenendo forti controlli del rischio. I sistemi di intelligenza artificiale vengono studiati come un modo per supportare attività che implicano l’analisi di grandi quantità di dati finanziari.
Allo stesso tempo, l’implementazione dell’IA nei settori regolamentati può essere complessa. Le banche devono garantire che i sistemi siano sicuri, affidabili e conformi alle normative finanziarie. Programmi di sviluppo come i Centri di Eccellenza possono fornire un ambiente in cui i modelli vengono progettati e testati prima di essere utilizzati nei sistemi operativi.
La partnership alla base dell’iniziativa City Union Bank combina diversi tipi di competenze: conoscenze bancarie della banca stessa, sviluppo tecnico di un fornitore di tecnologia, ricerca accademica di un’università e supporto all’implementazione da parte di un partner di integrazione.
Il ruolo crescente dell’intelligenza artificiale nel settore bancario
L’intelligenza artificiale è già utilizzata in diverse aree bancarie, inclusi i sistemi di rilevamento delle frodi, i chatbot di assistenza clienti e la modellazione del rischio per i prestiti. Man mano che la capacità di calcolo cresce e le istituzioni finanziarie raccolgono set di dati più grandi, le banche stanno studiando ulteriori modi per applicare l’apprendimento automatico alle operazioni.
L’analisi del comportamento del cliente è un’area oggetto di studio. I modelli di intelligenza artificiale possono analizzare la cronologia delle transazioni e l’attività dei conti per aiutare le banche a capire come i clienti utilizzano i servizi finanziari. Tali approfondimenti possono influenzare le decisioni sulla progettazione del prodotto, sulle politiche di prestito e sulla gestione del rischio.
Un’altra area è l’automazione operativa. Attività come la classificazione dei documenti, il monitoraggio delle transazioni e il reporting di conformità generano grandi volumi di lavoro amministrativo. I sistemi di intelligenza artificiale possono aiutare a ordinare e rivedere questi record più rapidamente.
Tuttavia, l’adozione tende a procedere con cautela nel settore bancario perché gli errori possono creare rischi finanziari e legali. Ambienti di test come i centri di sviluppo dell’intelligenza artificiale possono consentire alle istituzioni di sperimentare nuovi strumenti prima di integrarli nei sistemi principali.
Cosa potrebbero imparare le altre banche
Il progetto City Union Bank mostra come alcune istituzioni finanziarie stanno strutturando il lavoro sull’intelligenza artificiale attraverso partenariati che riuniscono banche, aziende tecnologiche e università.
Se queste iniziative si tradurranno in sistemi ampiamente diffusi dipenderà dall’efficacia con cui il lavoro di ricerca e sviluppo si sposterà verso strumenti bancari operativi.
Per ora, il nuovo centro rappresenta uno sforzo per sviluppare competenze sull’intelligenza artificiale nel settore bancario, esplorando al contempo come la tecnologia possa supportare attività come il monitoraggio delle frodi, l’analisi dei rischi e il reporting normativo negli anni a venire.
(Foto di Etienne Martin)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
