Nel campo dell’intelligenza artificiale, la fase delle sperimentazioni nate dalla curiosità o da una generica voglia di innovare è finita: le aziende cercano concretezza, risultati e ritorno sull’investimento. A dirlo sono in molti, a partire da Gartner, secondo cui questa tecnologia è ormai entrata nella “fossa della disillusione”.
Il settore dei servizi finanziari sembra non fare eccezione: gli investimenti in AI sono in crescita, diretti soprattutto al miglioramento del servizio di assistenza ai clienti, alla personalizzazione delle iniziative marketing e all’automazione dei processi, come suggerito da analisi di NTT Data e GFT Technologies. Di contro, molte banche ancora faticano a dimostrare il ROI di tali progetti: così risulta da un nuovo studio di Experian, che ha coinvolto 209 manager di livello senior di istituti di credito britannici e statunitensi.
In base alle interviste, condotte da Phronesis Partners lo scorso settembre, l’89% dei manager ritiene l’AI svolgerà un ruolo critico nell’intero ciclo di vita del credito, dall’erogazione alla gestione del recupero. Gli investimenti in intelligenza artificiale sono in crescita nella maggioranza delle banche britanniche e statunitensi, ma un non trascurabile 38% fatica ancora a dimostrare il ROI dei progetti già avviati.
Obiettivi e ostacoli dei progetti di AI
Tra gli obiettivi di tali progetti, spiccano la ricerca di una maggiore efficienza operativa (per il 78% degli intervistati), il miglioramento dell’accuratezza nelle decisioni di credito (77%) e una più efficace mitigazione del rischio (61%). Alcuni ostacoli, però, rallentano l’adozione dell’AI o il suo utilizzo consapevole e fruttuoso. In particolare, secondo lo studio, ci sono la citata incertezza sul ritorno sull’investimento, ma anche complessità di integrazione, costi elevati e mancanza di competenze interne su questa tecnologia.
Un fattore cruciale, secondo Experian, è la creazione di fiducia come “fondamento essenziale per partnership di successo nell’ambito dell’AI”, e inevitabilmente si deve partire dalla qualità dei dati. Sul piatto ci sono anche esigenze di etica e conformità normativa, particolarmente sentite dai manager delle banche britanniche, mentre la controparte statunitense ha posto l’enfasi su innovazione e trasparenza.
“I risultati svelano una sfida nell’integrazione della AI nei processi bancari e finanziari”, ha dichiarato Giulio Mariani, director data & AI di Experian. “Tutti concordano che l’AI sia il futuro, ma in molti casi gli investimenti sono rallentati dalla mancanza di una normativa chiara di riferimento, oltre che sulle sfide metodologiche e tecnologiche. Ciò non vuol dire che il successo dell’AI sia limitato, ma è piuttosto un segnale che il settore sta maturando oltre l’entusiasmo iniziale. Il nuovo imperativo è colmare il divario tra i progetti pilota di AI e l’impatto reale sul conto economico. Gli istituti di credito esigono risultati trasparenti e misurabili dai loro partner tecnologici. Il vero successo non consiste solo nell’implementare l’AI, ma nello sfruttarla per ottenere guadagni dimostrabili in termini di velocità, accuratezza e mitigazione del rischio sia nei processi di on boarding che di lending, soprattutto sul canale digitale”.