Entro il 2024, l’80% delle banche a livello globale acquisterà e integrerà soluzioni fintech attingendole dal mercato cloud, mentre già oggi l’utilizzo di soluzioni di intelligenza artificiale diventa sempre più pervasivo in diversi ambiti di servizio, nel banking come in senso lato in tutto il contesto finance. Lo dicono i dati di Idc, evidenziando peculiarità geografiche, che possono anche essere sorprendenti.
Per esempio, gli analisti americani prevedono che entro la fine di quest’anno l’85% delle banche di area Mea (Middle East e Africa) avrà implementato applicazioni di intelligenza artificiale sulle procedure corporate in modo da velocizzare l’on-boarding dei nuovi clienti. Per un mercato, quello della trasformazione digitale attraverso le nuove tecnologie, che nel 2019 ha già speso nella stessa area 12,68 miliardi di dollari. Pochi rispetto agli oltre 31 milioni della Cina, ma comunque in crescita.
Il mercato aggregato potenziale indirizzabile, solo per quanto riguarda le applicazioni di AI nei servizi finanziari è infinitamente più ampio a livello globale. Per esempio una ricerca Business Insider Intelligence lo quantifica in circa 447 miliardi di dollari, ripartendo gli indirizzi di spesa per 199 miliardi di dollari nei sistemi conversazionali, per 217 miliardi nelle soluzioni e nei servizi anti frode e solo per 31 miliardi per quanto riguarda i servizi di sottoscrizione del credito. Un valore, quello complessivo, che nella comparazione con altre analisi di mercato – per esempio quella offerta da Ihs Markit – non scende inferiore ai 300 miliardi e con gli Usa a fare la parte del leone, almeno fino al 2023, con l’area Asia/Pacifico che cresce però rapidamente, insieme a quella europea.
Una ricerca commissionata da OpenText aggiunge a questi numeri la percentuale dell’80% relativa alla consapevolezza del management dei servizi finanziari sui potenziali benefici legati all’AI. Anche in questo mercato, come accade in altri, sono gli istituti con un volume di business superiore ai 100 miliardi ad implementare in modo massivo queste soluzioni (75%), mentre nelle realtà più piccole, questa percentuale si abbassa fino al 46%.
I servizi già oggi indirizzati sfruttando le tecnologie legate ad AI e machine learning sono in primis quelli legati al customer center, sfruttando chatbot e applicazioni Rpa (Robotic Process Automation). Soprattutto l’AI è utilizzata per le funzionalità di identificazione ed autenticazione dei clienti (anche in Italia sono presenti casi significativi e sempre più numerosi in questo senso), vengono sfruttate quindi le tecnologie di riconoscimento vocale, anche attraverso la biometria, e l’AI viene integrata per prevenire le frodi nei pagamenti o migliorare i processi di controllo antiriciclaggio.
Resta un fattore critico: la pervasività delle tecnologie attraverso le diverse linee di business e su tutta la supply chain. Riprendendo le analisi Idc, emerge per esempio che le interfacce conversazionali (tipo chatbot) rappresentano circa il 13,5% dell’offerta dei vendor di soluzioni AI, è una percentuale di tanto inferiore rispetto a quello che ci si potrebbe aspettare considerato l’hype effettivo, con il 39% delle banche più importanti a richiedere proprio queste soluzioni.
Da un lato la tecnologia è in evoluzione, dall’altro tenere una conversazione in linguaggio naturale sfruttando i chatbot, nelle diverse lingue, non è così semplice. Se la maggior parte del budget che i Cio dedicano alle soluzioni di AI è ancora oggi appannaggio dei sistemi antifrode, è pure vero che sono proprio i chatbot ad essere accolti calorosamente dai dipartimenti marketing. Efficienza e servizi evoluti in questo senso possono avere un impatto diretto e positivo sul brand.
Un’analisi Deloitte, modellizzando quali sono le potenzialità legate all’AI che piacciono alle banche conferma questa lettura, e sottolinea come banche e fintech smart si stanno indirizzando da una parte a stringere partnership virtuose (sollecitate anche dalle direttive come Psd2) dall’altra ad innovare abbracciando le opportunità offerte dalle tecnologie cognitive per indirizzare quattro bisogni: engagement, automatizzazione dei processi, insights, sviluppo strategico.
Un esempio emblematico su tutti, quello di Goldman Sachs che ha investito in un’applicazione cloud based come Kensho, in grado di trovare rapide risposte a una combinazione di 65 milioni di domande, attraverso l’elaborazione su oltre 90mila fonti da report economici, eventi politici, variazioni monetarie
Bisogna infine sottolineare come il tema dell’acquisizione dei talenti competenti per abilitare i nuovi scenari AI sia indicato dagli analisti come punto critico rilevante, insieme a quello relativo ai posti di lavoro che scompariranno.
Da una parte sono richieste competenze verticali ma trasversali volute anche dagli hyperscaler cloud (Amazon e Google per esempio), che offrono però migliori retribuzioni e percorsi di crescita ritenuti più interessanti. Dall’altra si prevede che entro il 2030 saranno circa 10 milioni, solo nel banking e nei servizi finanziari i posti di lavoro impattati dall’introduzione delle tecnologie AI.
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