Secondo un rapporto, le banche sono in ritardo nell'adozione dell'intelligenza artificiale generativa

Nonostante il riconoscimento diffuso del potenziale trasformativo dell'intelligenza artificiale (IA) nel settore bancario, un recente rapporto di Capgemini rivela che meno di una banca ha definito una roadmap praticabile per l'implementazione su larga scala delle funzionalità di IA generativa (gen AI). 

Lo studio, che ha valutato 250 banche al dettaglio a livello globale, evidenzia una preoccupante mancanza di preparazione da parte degli istituti finanziari ad abbracciare e implementare efficacemente la trasformazione intelligente.

Le banche affrontano sfide di finanziamento e disparità regionali nell'adozione dell'intelligenza artificiale

Un ostacolo significativo all'adozione di tecnologie di intelligenza artificiale avanzate come l'intelligenza artificiale generativa è la mancanza di finanziamenti adeguati. Con l'espansione sempre più difficile in un contesto economico incerto, molte banche si stanno concentrando su strategie di crescita interna. 

I Chief Experience Officer (CXO) stanno pianificando di aumentare gli investimenti in tecnologie digitali fino al 10%, con l'obiettivo di migliorare servizi e operatività. Tuttavia, l'incapacità di scalare le nuove tecnologie in modo efficiente rappresenta una sfida significativa per molte banche.

Il rapporto rivela significative disparità regionali in termini di preparazione alla trasformazione intelligente. Mentre il Nord America presenta un basso tasso di preparazione del 27%, l'Europa segue a ruota con il 31%. Tuttavia, la regione Asia-Pacifico (APAC) è significativamente indietro, con il 48% delle banche che registra un basso livello di preparazione. 

Ciò indica l'urgente necessità per le banche di tutto il mondo di agire rapidamente per evitare quello che il rapporto definisce "un fallimento silenzioso dell'intelligenza artificiale generativa"

Il successo misurabile è fondamentale per una crescita sostenibile

Per affrontare efficacemente le sfide attuali, le banche devono concentrarsi su soluzioni intelligenti basate sull'intelligenza artificiale. Tuttavia, il rapporto sottolinea l'importanza di stabilire parametri di successo misurabili. È allarmante notare che solo il 6% delle banche intervistate ha definito indicatori chiave di prestazione (KPI) per misurare l'impatto dell'intelligenza artificiale e il monitoraggio continuo.

Il ritardo nel raggiungimento di risultati non ottimali dagli esperimenti di intelligenza artificiale rappresenta un rischio significativo, come dimostra l'insoddisfazione espressa dal 39% dei dirigenti in merito ai risultati dei casi d'uso dell'intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale generativa ha un immenso potenziale per migliorare l'efficienza e l'esperienza del cliente lungo tutta la catena del valore del retail banking. I dipendenti bancari, in particolare quelli concentrati sulle attività operative e sull'onboarding dei clienti, accolgono con favore il potenziale dei copiloti dell'intelligenza artificiale generativa per automatizzare attività come il rilevamento delle frodi, la visualizzazione dei dati e la creazione di contenuti personalizzati. 

Il rapporto suggerisce che le banche potrebbero ottimizzare fino al 66% del tempo dedicato alle operazioni attraverso una trasformazione intelligente basata sull'intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale conversazionale per affrontare l'insoddisfazione dei clienti

Nonostante il passaggio a canali di assistenza clienti digitali, persiste l'insoddisfazione tra i clienti bancari, in particolare per quanto riguarda le interazioni con i chatbot. Il rapporto evidenzia i limiti dei tradizionali chatbot basati su regole e sottolinea la necessità di funzionalità di intelligenza artificiale conversazionale per rispondere efficacemente a richieste complesse. 

Grazie all'implementazione di contact center intelligenti dotati di sistemi avanzati basati sull'intelligenza artificiale, le banche possono alleviare l'insoddisfazione dei clienti e ridurre i tassi di abbandono delle chiamate.

Il rapporto Capgemini sottolinea l'urgente necessità per le banche al dettaglio di accelerare l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa e di altre tecnologie avanzate per rimanere competitive in un panorama sempre più digitale. 

Definire roadmap solide, definire KPI misurabili e investire nella formazione dei dipendenti sono passaggi essenziali per raggiungere una crescita sostenibile e migliorare l'esperienza dei clienti. Con la continua evoluzione del settore bancario, adottare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale sarà fondamentale per affrontare le sfide e le opportunità future.