AI settore finanziario

Il settore finanziario è al centro dell'economia globale e comprende un'ampia gamma di servizi, tra cui banche, assicurazioni, investimenti e consulenza finanziaria. Questo settore è caratterizzato da normative severe, elevati requisiti di sicurezza e un'intensa concorrenza. Con la digitalizzazione e il rapido sviluppo tecnologico, le esigenze e le aspettative dei clienti sono cambiate, rendendo necessaria l'implementazione dell'intelligenza artificiale (AI).

Cinque sfide fondamentali per l'implementazione dell'IA nel settore finanziario:

Sicurezza e protezione dei datiIl settore finanziario lavora con dati altamente sensibili. La protezione di questi dati dai cyberattacchi e la conformità alle severe normative sulla protezione dei dati sono di estrema importanza.
Requisiti normativiLe società finanziarie devono soddisfare un gran numero di normative e requisiti di conformità. L'integrazione dell'IA deve soddisfare questi requisiti.
Cambiamento culturaleL'introduzione dell'IA richiede un cambiamento culturale all'interno dell'azienda, poiché i dipendenti potrebbero avere delle resistenze nei confronti delle nuove tecnologie.
Integrazione nei sistemi esistentiLe istituzioni finanziarie dispongono spesso di infrastrutture IT complesse e obsolete che rendono difficile l'integrazione delle tecnologie AI.
Fiducia e trasparenzaI clienti e gli stakeholder devono avere fiducia nei sistemi di IA. La trasparenza degli algoritmi e delle decisioni è quindi essenziale.

Perché è necessaria una strategia di IA a livello aziendale

Una strategia di intelligenza artificiale coerente e standardizzata garantisce che tutti i reparti di un'azienda lavorino in sincronia e perseguano gli stessi obiettivi. In questo modo si evita di pensare in modo isolato e si possono utilizzare le risorse in modo più efficiente. Inoltre, una strategia a livello aziendale promuove la coerenza dei dati e migliora il processo decisionale attraverso analisi centralizzate dei dati. Una strategia di IA unificata supporta anche l'adesione agli standard di conformità e sicurezza e promuove una cultura aziendale unificata che enfatizza l'innovazione e l'adattabilità.

Perché la strategia KIROI è così apprezzata da oltre 400 imprese

Il masterplan KIROI offre un approccio strutturato e pratico all'implementazione dell'IA nel settore finanziario. Attraverso le 9 fasi chiaramente definite, KIROI garantisce la copertura di tutti gli aspetti rilevanti, dal trasferimento delle conoscenze allo sviluppo delle competenze. KIROI sottolinea l'importanza dell'etica e della conformità e promuove una cultura di collaborazione e apprendimento continuo. Questo rende KIROI la soluzione ideale per le organizzazioni finanziarie che vogliono implementare l'IA con successo e in modo sostenibile.

Masterplan KIROI per l'implementazione dell'IA nel settore finanziario

Passo 1: condividere le proprie conoscenze

SignificatoLa condivisione delle conoscenze è il primo passo verso l'introduzione dell'IA. Le discussioni con i manager, i team IT e i reparti specializzati promuovono una comprensione condivisa del potenziale e delle sfide dell'IA. Il coinvolgimento di tutte le parti interessate crea una base per l'accettazione e il sostegno dell'iniziativa di IA.

Identificare esperti interni e appassionati di IA.
Organizzare riunioni periodiche per lo scambio di conoscenze.
Promuovere workshop interattivi sui temi dell'IA.
Sviluppare una strategia di comunicazione interna.
Creare un database di conoscenze sulle applicazioni di IA.
Affidatevi a una comunicazione trasparente.
Coinvolgere esperti esterni per ottenere ulteriori prospettive.
Utilizzare piattaforme interne per lo scambio di conoscenze.
Creare una rete di ambasciatori dell'intelligenza artificiale all'interno dell'azienda.
Documentare e condividere le storie di successo.

Fase 2: Esplorare gli strumenti

SignificatoLa comprensione e la selezione degli strumenti di IA più adatti è fondamentale per un'implementazione di successo. È importante identificare gli strumenti che meglio rispondono alle esigenze e agli obiettivi specifici di ciascun reparto.

Analizzare lo stack tecnologico attuale.
Identificare gli strumenti di IA più adatti per i diversi compiti.
Realizzare progetti pilota per testare gli strumenti.
Assicurarsi che gli strumenti siano compatibili con i sistemi esistenti.
Considerate la scalabilità degli strumenti.
Valutare la facilità d'uso e l'accettazione degli strumenti.
Creare risorse di formazione per i nuovi strumenti.
Effettuare valutazioni periodiche degli strumenti.
Tenere conto degli aspetti legati alla sicurezza e alla protezione dei dati.
Sviluppare una roadmap tecnologica a lungo termine.

Fase 3: Big data e smart data

SignificatoLa raccolta, l'elaborazione e l'analisi di grandi quantità di dati è la spina dorsale di qualsiasi applicazione di intelligenza artificiale. Utilizzando i big data e gli smart data, le società finanziarie possono ottenere informazioni preziose e prendere decisioni fondate.

Identificare le fonti di dati rilevanti all'interno dell'azienda.
Sviluppare una strategia per la raccolta e l'archiviazione dei dati.
Implementare solidi sistemi di gestione dei dati.
Utilizzare le analisi dei dati per identificare modelli e tendenze.
Promuovere la collaborazione tra i data scientist e i reparti specializzati.
Implementare misure di garanzia della qualità dei dati.
Assicurarsi che i dati siano conformi alle linee guida sulla protezione dei dati.
Utilizzare strumenti di analisi avanzati per l'elaborazione dei dati.
Sviluppare cruscotti per visualizzare i dati.
Creare una cultura del processo decisionale basato sui dati.

Fase 4: Argomenti culturali

SignificatoUn'implementazione di successo dell'IA richiede una cultura aziendale positiva che supporti l'innovazione e il cambiamento. I dipendenti devono accettare il cambiamento ed essere disposti a svilupparsi continuamente.

Promuovere una cultura aziendale aperta e innovativa.
Offrire programmi di formazione e perfezionamento.
Comunicare chiaramente i vantaggi dell'IA.
Creare incentivi per l'uso di strumenti di IA.
Introdurre regolari cicli di feedback.
Sostenere la collaborazione interdisciplinare.
Fornire supporto e risorse per il cambiamento.
Riconoscere e premiare l'impegno dell'IA.
Promuovere una cultura dell'errore come opportunità di apprendimento.
Integrare i temi dell'IA nella cultura aziendale.

Fase 5: Etica e conformità

SignificatoLa conformità agli standard etici e alle normative legali è essenziale. Le organizzazioni finanziarie devono garantire che le loro applicazioni di IA siano trasparenti, corrette e responsabili.

Sviluppare un quadro etico per l'uso dell'IA.
Assicurarsi che tutte le applicazioni di IA siano trasparenti.
Implementare misure di controllo dei pregiudizi.
Creare linee guida chiare per la protezione dei dati.
Effettuare regolari controlli di conformità.
Creare un comitato etico per le questioni relative all'IA.
Creare consapevolezza delle sfide etiche.
Sviluppare programmi di formazione su etica e conformità.
Considerare gli aspetti etici nello sviluppo di nuove applicazioni.
Comunicare le linee guida etiche in modo chiaro e regolare.

Fase 6: proprio reparto

SignificatoOgni dipartimento dovrebbe sviluppare idee e applicazioni specifiche per l'uso dell'IA al fine di aumentare la propria efficienza ed efficacia.

Analizzare le esigenze specifiche del reparto.
Identificare i processi che possono essere ottimizzati utilizzando l'IA.
Sviluppare soluzioni AI personalizzate.
Realizzare progetti pilota.
Rendere visibili i successi.
Creare programmi di formazione per il reparto.
Promuovere l'accettazione delle nuove tecnologie.
Implementare i processi di miglioramento continuo.
Garantire che le soluzioni di intelligenza artificiale siano in linea con gli obiettivi del dipartimento.
Considerare il feedback del reparto per ottimizzare le applicazioni AI.

Fase 7: Altri dipartimenti

SignificatoLa collaborazione interdipartimentale nell'implementazione dell'IA promuove le sinergie e massimizza i benefici per l'intera azienda.

Condividere le migliori pratiche tra i reparti.
Promuovere la condivisione delle conoscenze e la collaborazione.
Sviluppare progetti comuni di IA.
Garantire l'armonizzazione delle strategie di IA.
Sfruttare le sinergie per aumentare l'efficienza.
Organizzare regolarmente riunioni interdipartimentali.
Riconoscere le sfide comuni e sviluppare soluzioni.
Implementare la gestione centralizzata dei dati.
Sostenere il collegamento in rete dei team di IA.
Considerare il feedback interdipartimentale per l'ottimizzazione.

Fase 8: Competenza dei dipendenti

SignificatoLa formazione continua dei dipendenti è fondamentale per sfruttare appieno i vantaggi dell'IA.

Sviluppare programmi di formazione personalizzati.
Incoraggiare la partecipazione a programmi di formazione esterni.
Creare piattaforme di apprendimento per i dipendenti.
Offrire regolarmente workshop e seminari.
Sostenere lo scambio di conoscenze tra i dipendenti.
Creare incentivi per l'apprendimento continuo.
Implementare programmi di tutoraggio.
Utilizzare piattaforme di e-learning.
Incoraggiare lo scambio interno di risorse di apprendimento.
Tenere conto delle esigenze individuali di apprendimento dei dipendenti.

Fase 9: Competenza dei manager

SignificatoLo sviluppo delle capacità di leadership è fondamentale per il successo dell'implementazione delle strategie di IA. I manager devono essere in grado di guidare e promuovere il cambiamento.

Sviluppare programmi di formazione specifici per i dirigenti.
Incoraggiare la partecipazione a workshop sulla leadership.
Creare programmi di mentoring per i manager.
Sostenere lo scambio di conoscenze tra i manager.
Promuovere una cultura dell'apprendimento continuo.
Creare incentivi per l'ulteriore sviluppo delle capacità di leadership.
Sviluppare programmi per promuovere la gestione del cambiamento.
Sostenere la partecipazione a programmi di leadership esterni.
Promuovere l'uso di strumenti di intelligenza artificiale per il supporto alle decisioni.
Considerare le esigenze di sviluppo individuale dei manager.

Il punto di vista della ricerca scientifica

Il potenziale dell'IA nel settore finanziario

Le tecnologie di intelligenza artificiale, come l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale, consentono agli istituti finanziari di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, riconoscere modelli e fare previsioni. Ciò consente, ad esempio, di valutare meglio i rischi di credito, di individuare tempestivamente i tentativi di frode e di offrire servizi personalizzati ai clienti[1][3]. Secondo uno studio di Accenture, l'uso dell'IA può aumentare la produttività del settore finanziario fino a 30%[11].

Sfide tecniche

Tuttavia, l'implementazione di sistemi di IA pone notevoli sfide tecniche alle istituzioni finanziarie. Un problema fondamentale è la qualità e la disponibilità dei dati di addestramento[2]. Soprattutto nelle aziende di recente costituzione o in rapida crescita, spesso mancano set di dati storici. Inoltre, i dati finanziari sono spesso distribuiti tra diversi sistemi, il che rende più difficile l'integrazione e l'elaborazione[1].

Anche la selezione di modelli e algoritmi di IA adeguati è complessa. I modelli troppo complessi tendono a "sovraadattarsi", cioè a fornire risultati più scarsi sui dati di prova rispetto alla fase di addestramento[2]. In questo caso è necessaria una grande esperienza e una messa a punto.

Aspetti etici e normativi

Oltre agli ostacoli tecnici, l'uso dell'IA nel settore finanziario solleva anche questioni etiche e normative. Un rischio fondamentale è la discriminazione involontaria attraverso algoritmi distorti[8][12]. Se i sistemi di IA vengono addestrati con dati storici distorti, possono rafforzare le disuguaglianze esistenti, ad esempio nella concessione di prestiti.

Anche la protezione e la sicurezza dei dati sono aspetti critici[12]. I modelli di IA richiedono grandi quantità di dati dei clienti, alcuni dei quali sono sensibili. Gli istituti finanziari devono garantire che questi dati siano raccolti, archiviati e utilizzati in conformità alle normative vigenti, come il GDPR.

Inoltre, molti modelli di IA non sono trasparenti e di difficile comprensione (problema della "scatola nera")[8]. Ciò rende difficile la verifica della conformità agli standard legali ed etici. Le autorità di regolamentazione richiedono quindi sempre più spesso l'uso di sistemi di IA spiegabili[17].

L'introduzione dell'IA racchiude un enorme potenziale per il settore finanziario, ma pone anche le aziende di fronte a sfide importanti. Oltre a superare gli ostacoli tecnici nell'integrazione dei dati e nella selezione dei modelli, è necessario tenere conto degli aspetti etici e normativi. Solo se le istituzioni finanziarie riusciranno a superare queste sfide e a gestire l'IA in modo responsabile, potranno sfruttare appieno le opportunità offerte dalla tecnologia. Ciò richiede una stretta collaborazione tra industria, università e autorità di regolamentazione[7][11].

Questo masterplan KIROI fornisce un approccio completo all'implementazione dell'IA nel settore finanziario. Applicando le fasi di KIROI in modo strutturato, le aziende possono garantire che tutti i livelli dell'organizzazione siano preparati all'uso dell'IA e possano utilizzare queste tecnologie in modo efficace.

Per saperne di più, visitare il sito KIROI.ORG