Cosa è un AI-bank?
Le numerose discipline che vanno sotto le denominazione di AI (Artificial Intelligence) hanno iniziato la loro diffusione da oltre venti anni e sono diventate sempre di più una parte integrante del mondo in cui viviamo.
Da quando iniziamo la nostra giornata ogni nostra azione è guidata, gestita, suggerita, organizzata, eseguita, direttamente o indirettamente, da uno strumento che si basa in modo diretto od indiretto sull’uso della AI per fornire i servizi che utilizziamo normalmente con i nostri tablets, smartphones e laptops.
Negli ultimi anni le tecnologie dell’AI sono uscite dall’uso ristretto di poche società High Tech e si stanno diffondendo con grande rapidità nel mondo “normale” nel quale viviamo.
La banche, anche alla luce delle profonde trasformazioni introdotte del COVID, necessitano ora di trasformarsi in AI-bank cominciando ad utilizzare in modo strategico e largamente diffuso queste tecnologie per restare attori significativi della struttura finanziaria del futuro.
Questo per non lasciare alle nuove e più agili iniziative fintech la possibilità di operare nei propri settori di maggiore profittabilità lasciando alle grandi organizzazioni bancarie solo le transazioni più onerose, tra l’altro gravate da grandi e costose strutture adatte ai tempi passati di dominio incontrastato.
Avere successo in questa iniziativa richiede una trasformazione olistica che si proietta su diversi livelli della organizzazione, modificandone la cultura oltre che le pratiche operative, al fine di ottenere quattro risultati chiave: maggiori profitti, personalizzazione, esperienze di omnichannels e rapidi cicli di innovazione.
Le banche che non riusciranno a vincere la sfida dell’AI-first correranno il rischio di essere disertate dai clienti e sopraffatte dalla concorrenza soprattutto alla luce dei seguenti trends internazionali.
- Crescenti aspettative di operatività frictionless da parte della clientela
- L’uso di soluzioni AI molto avanzate da parte delle Istituzioni leader
- L’ingresso dei giganti della tecnologia nei servizi finanziari intesi come estensione dei propri servizi tradizionali
- La diffusione degli ecosistemi digitali che sostituiscono i servizi finanziari ad approccio settoriale.
In Cina gli utenti di WE Chat, oltre ai servizi tradizionali di scambio di messaggi, possono chiamare un taxi, ordinare del cibo, inviare del denaro ed accedere facilmente ad una lunga serie di servizi finanziari. In altre parti del mondo si assiste alla nascita di “super apps” realizzate da aziende non esattamente finanziarie che includono servizi finanziari nelle loro applicazioni talmente efficaci e semplici da utilizzare da provocare autentiche disruptions nell’utilizzo dei servizi tradizionali.
Come risultato di tutte queste iniziative è necessario che anche le Banche inizino a riflettere sul come partecipare ai sistemi “ecodigitali” e sull’uso della AI per sfruttare appieno le potenzialità dei dati disponibili da queste nuove fonti.
Quali ostacoli?
Il più significativo consiste nel fatto che le banche devono gestire due gruppi di obiettivi all’apparenza in contrasto tra di loro. Da un lato devono acquisire agilità, rapidità e flessibilità tipiche delle fintech, mentre dall’altro devono continuare a mantenere le dimensioni , gli standard di sicurezza, ed i regolamenti rigorosi tipici delle imprese finanziarie tradizionali.
Come cambiare?
Sinteticamente la strada da percorrere contiene certamente la risoluzione delle seguenti aree di problemi:
- Re-invenzione delle modalità di relazionarsi con la clientela
- Costruzione di un livello decisionale supportato da sistemi basati sull’AI
- Rafforzamento della infrastruttura tecnologica e soprattutto della gestione dei dati
- Migrazione verso il modello operativo tipico delle cosiddette delle “piattaforme”
Proactive Lending
A parte l’ovvia necessità di rivedere profondamente l’intera struttura tecnologica introducendo l’uso dell’AI, la vera sfida è il cambio di paradigma necessario per invertire di 180° il rapporto tra la banca e la propria clientela. Questo significa passare dall’immagine di “cattedrale” della finanza ostica, burocratica, difficile da trattare all’organizzazione che si immerge nell’ecosistema della propria clientela, sia PMI che privati, per fornire una gamma estesa di servizi frictionless anche non strettamente finanziari. .
Con l’impiego degli strumenti più adatti dell’AI, quali Machine Learning (migliori decisioni), NLP per i testi e Predictive Analytics (proiezioni future probabilistiche), la Banca è ora in grado di conoscere con grandissima approssimazione la situazione “reale” del cliente e di fornire in modo proattivo proposte di finanziamento anticipandone i fabbisogni ed estendendo il proprio interesse anche all’erogazione di servizi non finanziari ad ampio raggio per stabilire un connubio virtuoso con la clientela operando nel loro ecosistema, aumentando la propria produttività e mettendosi al riparo da aggressioni competitive da parte della concorrenza.
Perché è facile sostituire un prodotto ma è pressoché impossibile sostituire un servizio che opera in simbiosi con l’intero ecosistema della impresa o della persona.