Il mondo del banking è ancora in una fase di sperimentazione e prima adozione dell’intelligenza artificiale generativa (Gen AI), quella che, per intenderci, è in grado di elaborare informazioni e produrre un’infinità di combinazioni testuali, ma anche audiovisive. In questa fase, buona parte del lavoro consiste nel capire quali sono i casi di utilizzo veramente premianti, dato che il lato umano resta cruciale in molti rapporti di vendita, incluso quello dei servizi finanziari.
“Essendo una banca di recente costituzione, abbiamo avuto la possibilità di sfruttare al meglio le tecnologie più mature: la parte della Gen AI è un tassello importante in questo senso”, racconta Omar Campana, Direttore Operations e Sistemi Informativi di Zurich Bank. “Devo dire che abbiamo beneficiato del supporto del gruppo Zurich, che ha investito molto nella costruzione di capacità interne.”
Il contesto è quello dell’evento “AI Revolution”, organizzato da We Wealth e dalla società di consulenza Accenture, al quale hanno partecipato sette top manager delle maggiori reti di consulenza finanziaria attive in Italia. Dal dibattito emerso sul palco, appare evidente che ogni rete sta adottando un proprio approccio per sfruttare l’AI.
Come Zurich Bank sta testando la Gen AI
Zurich Bank, spiega Campana, si è mossa principalmente su due fronti. “Il primo è funzionale, perché è fondamentale il tipo di caso d’uso adottato, con una grande varietà di applicazioni possibili”. Per capire se l’AI funziona, bisogna testare le sue possibilità in diversi ambiti applicativi e valutarne i risultati. “Abbiamo trovato che quanto più riusciamo a massimizzare il ritorno sull’investimento,” dice Campana, “tanto più possiamo rendere i processi esportabili e replicabili”.
“Un elemento importante che abbiamo rilevato è che non esiste una regola universale,” aggiunge Campana. “Ogni organizzazione ha la propria struttura, che porta vantaggi o maggiori ritorni in base ai singoli casi d’uso”.
Per quanto riguarda Zurich Bank, i migliori risultati dell’implementazione dell’AI si sono ottenuti “nell’ambito dell’interazione umana, in particolare l’assistenza ai canali come il Contact Center e la gestione documentale.”
Il secondo aspetto dell’analisi è stato “strutturale, utilizzando la generative AI in un’ottica più architettonica.” In questo caso, Zurich Bank ha “sfruttato le capacità interne per trasformare i singoli casi d’uso in moduli e funzioni riutilizzabili: questo è uno degli elementi centrali che facilita l’adozione e la scalabilità.”
L’AI in banca, come evitare i passi falsi
Allo stato attuale, la Gen AI nel banking crea più soluzioni o inutili complessità? E quali rischi può presentare?
“Per rendere l’AI generativa efficace in modo pragmatico, dobbiamo prestare attenzione alle modalità di utilizzo,” afferma Campana, “questo significa che se non riusciamo a misurare i nostri progressi, non possiamo migliorare”.
In questa fase esplorativa, dunque, il potenziale va misurato. “E’ fondamentale tracciare e misurare il valore aggiunto dall’AI, confrontando ciò che accade senza di essa e ciò che accade con la sua introduzione. E quindi capire il vero valore che abbiamo portato implementando la nuova tecnologia”.
Uno dei maggiori rischi dell’AI generativa è che può creare narrazioni molto credibili, ma comunque fallaci. Campana, ricordando l’esito del Global Risk Report di Zurich, ha mostrato come i manager ritengano la diffusione di disinformazione creata con l’assistenza dell’AI il maggiore rischio emergente del 2024. “Come appassionati di tecnologia, vediamo in questo problema un’opportunità,” racconta Campana. “Nel nostro incubatore di startup, abbiamo trovato aziende focalizzate sulla certificazione dei contenuti digitali alla fonte. Abbiamo collaborato con una di queste startup e lanceremo presto una soluzione per certificare l’autenticità dei contenuti digitali”.
