Fulminea e precisa: è l’intelligenza artificiale che analizza i dati. Anche e soprattutto quelli finanziari afferenti al patrimonio dei clienti di una banca. «L’analisi approfondita dei dati consente di sviluppare una panoramica completa della situazione finanziaria e delle preferenze di ogni cliente», chiarisce Riccardo Renna, chief operation officer & innovation di Banca Generali, «per comprendere le sue esigenze e offrire servizi finanziari su misura». L’istituto del Leone – private bank con 88,2 miliardi di masse in gestione e 2.230 consulenti finanziari – da un anno ha scelto di centralizzare tutte le informazioni. Grazie all’intelligenza artificiale, conserva ed elabora una grande mole di dati provenienti da diverse aree di gestione. Centralizzare il patrimonio informativo dei clienti, valorizzare i dati e poterli elaborare internamente per una banca vuol dire generare nuove opportunità di crescita. Per gli asset e wealth manager in particolare, questo significa: innovazione delle strategie di gestione, mantenimento della posizione competitiva, incremento dell’efficienza operativa.
Risparmio gestito e intelligenza artificiale: non solo algoritmo
A guidare in questo percorso non è solo l’algoritmo. Grande importanza riveste la preparazione e l’analisi preliminare dei dati: il punto di partenza per ottenere un buon risultato: «Abbiamo creato un vero dizionario che ci permette di avere la descrizione dei dati, il modo in cui vengono estratti e modellati». L’intenzione è quella di democratizzare i dati, ovvero «mettere tutti in condizione di poter usare le informazioni partendo da una base comune». Informazioni che vanno a diretto supporto dei banker, che rappresentano l’interfaccia dell’istituto con i risparmiatori. Prosegue Renna: «Ogni banca ha tanti dati dei clienti, noi vogliamo analizzarli per essere un supporto per i nostri consulenti finanziari per favorire la loro crescita e migliorare la qualità del loro servizio verso la propria clientela».
Incrementare le masse con l’IA
Oltre a migliorare la gestione del risparmio, l’intelligenza artificiale può validamente servire per intercettare la liquidità non ancora affidata alla banca. In che modo? «Siamo partiti dalle abitudini di spesa: abbiamo ri-clusterizzato con l’AI tutti gli acquisti dei nostri clienti per vedere se ci sono dei pattern interessanti». Nel rispetto della privacy e adottando buone partiche, «raccogliamo queste informazioni per provare a cogliere degli spunti, senza andare direttamente sui clienti, ma offrendo possibilità in più ai banker». Da quando la società guidata da Gian Maria Mossa ha adottato questa specifica strategia gestionale data-driven (“guidata dai dati”), la stessa sta acquisendo sempre maggior importanza all’interno dei processi aziendali: «Ha sempre più funzioni, più valori, più obiettivi» e «tutto il top management della banca è ben allineato, a partire dall’amministratore delegato», aggiunge Renna.
IA per la gestione del patrimonio immobiliare e d’impresa
Nel settore del real estate Banca Generali permette ai banker di «scaricare le informazioni relative agli asset immobiliari dei clienti per avere una visione completa della loro ricchezza e identificare potenzialità di sviluppo e rendimento». Sul fronte corporate invece, «grazie anche all’intelligenza artificiale, mettiamo a disposizione le informazioni analitiche sulle imprese, individuando quali esigenze le aziende dei nostri clienti hanno anche in base al momento di vita dell’azienda e della famiglia».
Un passo in più: dall’analisi dei dati al supporto per i banker
Un salto ulteriore sarà quello dell’intelligenza artificiale generativa utilizzata come sistema di supporto ai banker, per ridurre le tempistiche quando occorre far circolare le informazioni e per dare risposte omogenee a problematiche comuni. «In questo momento siamo molto orientati a utilizzare l’AI generativa per supporto interno: siamo convinti che lì possa dare veramente un contributo immediato». Ma ci si auspica che in futuro l’intelligenza artificiale possa adattarsi anche ad altre esigenze, «sempre ad uso interno: dalla lettura dei documenti alle sintesi sull’andamento dei mercati per tenere aggiornati i banker», conclude Renna.
