Gli agenti di intelligenza artificiale stanno iniziando ad assumere un ruolo più diretto nel modo in cui viene fornita la consulenza finanziaria, poiché le grandi banche vanno oltre gli strumenti interni e si orientano verso sistemi che supportano le interazioni reali con i clienti.
Bank of America sta ora implementando una piattaforma di consulenza interna basata sull’intelligenza artificiale per un sottoinsieme di consulenti finanziari, estesa a circa 1.000 consulenti finanziari, secondo Immersione bancaria. La mossa è uno dei primi esempi più chiari di come l’intelligenza artificiale viene utilizzata nei ruoli bancari principali piuttosto che nelle attività di back-office o nei progetti pilota limitati. Riflette anche un cambiamento più ampio in tutto il settore, in cui l’intelligenza artificiale si sta spostando dall’assistenza di base a sistemi in grado di supportare il processo decisionale in tempo reale.
La piattaforma è basata su Agentforce di Salesforce, che consente la creazione di agenti AI per gestire le attività. È progettato per aiutare i consulenti a gestire le domande dei clienti e a preparare raccomandazioni. Può anche aiutare a gestire i flussi di lavoro quotidiani. Secondo Immersione bancariail sistema fa parte di una spinta più ampia tra le principali banche per testare come gli agenti di intelligenza artificiale possano lavorare insieme al personale umano piuttosto che operare come strumenti autonomi.
Bank of America ha ampliato l’uso dell’intelligenza artificiale in tutta l’azienda. La banca ha affermato che la sua assistente virtuale Erica gestisce un lavoro equivalente a circa 11.000 dipendenti, mentre tutti i 18.000 sviluppatori di software utilizzano strumenti di codifica AI che hanno migliorato la produttività di circa il 20%, secondo Immersione bancaria. Queste cifre danno un’idea di quanto l’IA sia già ampiamente integrata in diverse parti dell’organizzazione.
Gli agenti dell’intelligenza artificiale si avvicinano al processo decisionale finanziario
Questo approccio differisce dalle precedenti implementazioni dell’intelligenza artificiale nel settore bancario, che si concentravano principalmente su chatbot o strumenti di produttività interna. In questi casi, l’intelligenza artificiale veniva utilizzata per rispondere a domande semplici o automatizzare attività di routine. I sistemi più recenti sono progettati per gestire lavori più complessi, inclusa l’analisi dei dati dei clienti e il suggerimento dei passaggi successivi.
Questo cambiamento avvicina l’intelligenza artificiale al centro del processo decisionale finanziario. Invece di fungere da livello di supporto, la tecnologia è ora integrata nel processo di consulenza stesso.
Altre grandi banche si stanno muovendo nella stessa direzione. Lo stesso Immersione bancaria Il rapporto rileva che aziende come JPMorgan, Wells Fargo e Goldman Sachs stanno anche testando strumenti di intelligenza artificiale volti a migliorare la produttività e aiutare il personale nei ruoli a contatto con i clienti, sebbene questi sforzi varino e non siano sempre focalizzati su sistemi di agenti di intelligenza artificiale specifici del consulente. Sebbene ciascuna banca adotti un approccio diverso, l’obiettivo comune è aumentare la produzione senza espandere l’organico allo stesso ritmo.
I primi dati suggeriscono che questi strumenti possono migliorare l’efficienza, anche se i risultati variano. In alcuni casi, le banche segnalano miglioramenti nella rapidità con cui i consulenti possono accedere alle informazioni o prepararsi per le riunioni, sulla base dei report di settore e dei feedback iniziali sull’implementazione citati da Immersione bancaria. Allo stesso tempo, permangono preoccupazioni circa l’accuratezza e la supervisione, soprattutto quando i sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per suggerire decisioni finanziarie.
Un modello più ampio sta emergendo tra i servizi finanziari. Molte istituzioni stanno investendo nell’intelligenza artificiale, ma lo fanno in modo controllato, spesso limitandone l’implementazione a team o casi d’uso specifici. L’obiettivo è testare le prestazioni della tecnologia in contesti reali prima di espandersi ulteriormente.
Alcuni analisti rimangono cauti sulla rapidità con cui l’intelligenza artificiale sta cambiando il settore bancario. L’analista di Wells Fargo Mike Mayo ha scritto che i recenti sviluppi devono ancora produrre nuovi prodotti importanti, descrivendo la fase attuale come “un po’ noiosa dal punto di vista del prodotto”, secondo Immersione bancaria.
Il controllo umano rimane centrale
Il lancio della Bank of America si distingue per la sua portata e il suo posizionamento. I consulenti finanziari sono al centro del rapporto della banca con i clienti, in particolare nella gestione patrimoniale. L’introduzione dell’intelligenza artificiale in questo ruolo suggerisce un crescente livello di fiducia nella tecnologia. Mostra anche la volontà di lasciare che influenzi il modo in cui la consulenza viene formulata e fornita.
Allo stesso tempo, il sistema non sostituisce i consulenti. Invece, è pensato per lavorare al loro fianco. Il monitoraggio umano rimane una parte essenziale del processo, in particolare quando si tratta di decisioni finanziarie complesse o di clienti di alto valore. I dirigenti del settore riconoscono inoltre che è improbabile che l’intelligenza artificiale sostituisca completamente i ruoli degli esperti, in particolare nei flussi di lavoro finanziari complessi in cui il contesto e il giudizio contano ancora.
Questo modello ibrido sta diventando sempre più comune in tutto il settore. Invece di escludere le persone dal giro, le banche stanno cercando di combinare il giudizio umano con le intuizioni generate dalle macchine. Alcune aziende stanno iniziando a considerare l’intelligenza artificiale come una parte della forza lavoro piuttosto che come uno strumento, prevedendo che il personale lavori insieme a questi sistemi nelle attività quotidiane.
Il progresso comporta limiti e compromessi
Ci sono anche sfide pratiche. I sistemi di intelligenza artificiale dipendono da dati puliti e strutturati, cosa non sempre facile da ottenere nelle grandi organizzazioni con sistemi legacy. L’integrazione con gli strumenti esistenti può richiedere tempo e il personale potrebbe aver bisogno di formazione per utilizzare i nuovi sistemi in modo efficace.
La regolamentazione aggiunge un ulteriore livello di complessità. Gli istituti finanziari devono garantire che le raccomandazioni basate sull’intelligenza artificiale soddisfino gli standard di conformità. Devono anche essere in grado di spiegarli se interrogati dalle autorità di regolamentazione. Questo requisito può limitare la quantità di autonomia fornita ai sistemi di intelligenza artificiale, in particolare in settori come i prestiti o la consulenza sugli investimenti.
Nonostante questi vincoli, le banche stanno iniziando ad andare oltre la sperimentazione e verso l’uso operativo, anche se i progressi rimangono disomogenei. Alcune stime implicano che fino a un terzo dei lavori bancari, o parti di tali ruoli, potrebbero essere gestiti dall’intelligenza artificiale, anche se le tempistiche rimangono poco chiare.
L’introduzione degli agenti di intelligenza artificiale in ruoli consultivi solleva anche interrogativi su come il lavoro stesso potrebbe cambiare. Se i sistemi fossero in grado di gestire una parte maggiore del lavoro analitico, i consulenti potrebbero dedicare più tempo alle relazioni con i clienti e meno alla preparazione. Nel tempo, ciò potrebbe spostare le competenze richieste per il ruolo.
Allo stesso tempo, il ricorso all’intelligenza artificiale introduce nuovi rischi. Errori nei dati o nell’output del modello potrebbero influenzare le raccomandazioni e l’eccessivo affidamento a sistemi automatizzati può ridurre la revisione critica da parte del personale umano. Questi problemi sono ancora in fase di studio man mano che le implementazioni si espandono.
Ciò che definisce la fase attuale non è solo la tecnologia, ma anche il luogo in cui viene utilizzata. Spostare l’intelligenza artificiale in ruoli di prima linea suggerisce che le banche la considerano uno strumento per modellare i risultati piuttosto che semplicemente migliorare l’efficienza dietro le quinte.
Il lancio della Bank of America offre una visione di come questa transizione potrebbe svolgersi. Mostra una grande istituzione che sta testando fino a che punto l’intelligenza artificiale può essere integrata nel lavoro quotidiano, pur mantenendo la supervisione umana.
Poiché sempre più banche seguono un percorso simile, è probabile che l’attenzione si sposti dall’opportunità di utilizzare l’intelligenza artificiale a come gestirla una volta diventata parte delle operazioni principali.
Vedi anche: Visa prepara sistemi di pagamento per transazioni avviate da agenti AI
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
