La svolta tecnologica potrebbe portare al sistema bancario globale circa mille miliardi l’anno
I vantaggi per i singoli istituti? Tanto per cominciare, maggiori profitti
Da dove iniziare? Come sempre, dal cliente
Quali sono i vantaggi?
Le innovative tecnologie di intelligenza artificiale possono impulso significativo alle capacità degli istituti bancari di raggiungere quattro risultati chiave: maggiori profitti, personalizzazione su larga scala, esperienze omni-canale distintive e rapidi cicli di innovazione. “Le banche che non riescono a mettere l’Ai al centro della loro strategia e delle loro operazioni di base rischieranno di essere sopraffatte dalla concorrenza e abbandonate dai loro clienti”, precisa McKinsey.
Come potrebbe essere la banca Ai del futuro?
Per soddisfare le crescenti aspettative dei clienti e sconfiggere la competizione dell’era digitale, la banca Ai-first offrirà proposte ed esperienze intelligenti consigliando azioni, anticipando e automatizzando decisioni o attività chiave, personalizzate e veramente omni-canale, che non escludano la dimensione fisica ma neanche quella online – su più dispositivi e coerente.
L’istituto modello descritto da McKinsey sarà ottimizzato per l’efficienza operativa attraverso l’automazione estrema delle attività manuali e la sostituzione o l’aumento delle decisioni umane mediante motori diagnostici avanzati in diverse aree delle operazioni bancarie. La prima banca Ai del futuro “godrà della velocità e dell’agilità che oggi caratterizzano le aziende native digitali. Innoverà rapidamente, lanciando nuove funzionalità in giorni o settimane invece che in mesi. Collaborerà ampiamente con i partner per fornire nuove proposte di valore integrate perfettamente attraverso i percorsi, le piattaforme tecnologiche e i set di dati”.
Come possono le banche trasformarsi in Ai-first?
Con l’approccio olistico. Per diventare Ai le banche devono investire nella trasformazione del livello di coinvolgimento dell’utente, del livello decisionale, della tecnologia di base e del modello operativo. “Quando questi livelli interdipendenti lavorano all’unisono, consentono a una banca di fornire ai clienti esperienze omni-canale distintive, supportare la personalizzazione su larga scala e guidare i rapidi cicli di innovazione fondamentali per rimanere competitivi nel mondo di oggi. Ogni livello ha un ruolo unico da svolgere: un investimento insufficiente in un singolo livello crea un anello debole che può paralizzare l’intera azienda”.
- Reinventare il livello di coinvolgimento del cliente
Sempre più spesso, i clienti si aspettano che la loro banca sia presente nei loro percorsi di utilizzo finale, conoscano il loro contesto e le loro esigenze, indipendentemente da dove interagiscono con la banca, e per consentire un’esperienza senza attriti. Le banche dovranno reinventare il modo in cui interagiscono con i clienti: a partire dall’offerta di prodotti. Va poi ridisegnata l’esperienza complessiva dei clienti: “consentire ai clienti di spostarsi attraverso più modalità (ad esempio web, app mobile, filiale, call center, dispositivi intelligenti) senza soluzione di continuità all’interno di un unico percorso e di conservare e aggiornare continuamente il contesto di interazione più recente.
- Livello decisionale basato sull’intelligenza artificiale
“Fornire messaggi e decisioni personalizzati a milioni di utenti e migliaia di dipendenti, in tempo (quasi) reale attraverso l’intero spettro di canali di coinvolgimento, richiederà alla banca di sviluppare un livello decisionale su scala basato sull’intelligenza artificiale”: in tutti i domini all’interno della banca, le tecniche di intelligenza artificiale possono sostituire completamente o aumentare il giudizio umano per produrre risultati significativamente migliori (maggiore precisione e velocità), esperienza migliorata per i clienti (interazioni e offerte personalizzate), approfondimenti per i dipendenti (quale cliente contattare per primo con le raccomandazioni sull’azione migliore successiva) e una migliore gestione del rischio più forte (rilevamento precoce della probabilità di inadempienza e attività fraudolente).
- Rafforzamento della tecnologia e dell’infrastruttura
L’implementazione delle capacità di intelligenza artificiale in tutta l’organizzazione richiede un set scalabile, resiliente e adattabile di componenti tecnologici di base: “Una debole spina dorsale tecnologica di base, priva degli investimenti necessari per la modernizzazione, può ridurre drasticamente l’efficacia dei livelli decisionali e di coinvolgimento. Il livello di tecnologia e dati di base ha sei elementi chiave”, prosegue McKinsey. Le banche dovrebbero disporre di una strategia tecnologica unificata che sia strettamente allineata alla strategia aziendale
- Passaggio al modello operativo della piattaforma
“La prima banca del futuro basata sull’intelligenza artificiale avrà bisogno di un nuovo modello operativo per l’organizzazione, in modo da poter raggiungere l’agilità e la velocità richieste e liberare valore attraverso gli altri livelli”. Mentre la maggior parte delle banche lavora alla trasformazione digitale per diventare più modulare e flessibile, i team di lavoro all’interno della banca continuano a operare in silos funzionali con modelli di collaborazione non ottimali e spesso non allineati.
