Una visione completa dell'intelligenza artificiale nei servizi finanziari per il 2025 e oltre

Il settore dei servizi finanziari (FSI) è uno spazio in cui l'intelligenza artificiale è da tempo una realtà, piuttosto che un sogno irrealizzabile da ciclo di hype. Con analisi e scienza dei dati saldamente radicate in aree come il rilevamento delle frodi, l'antiriciclaggio (AML) e la gestione del rischio, il settore sta per aprire la strada a un'altra ondata di capacità alimentate dall'intelligenza artificiale, alimentate da tecnologie basate sull'intelligenza artificiale generativa.

Il settore è sull'orlo di una rivoluzione dell'intelligenza artificiale paragonabile all'adozione di Internet o all'introduzione dello smartphone. Proprio come i dispositivi mobili hanno generato ecosistemi completamente nuovi di applicazioni e comportamenti dei consumatori, l'intelligenza artificiale e in particolare i sistemi basati su GenAI sono pronti a rimodellare radicalmente il modo in cui lavoriamo, interagiamo con i clienti e gestiamo i rischi.

Le organizzazioni pronte a muoversi sono pronte per cambiamenti radicali in termini di sicurezza, produttività, efficienza, esperienza del cliente e generazione di fatturato. Con la maggior parte delle violazioni dei dati dovute a credenziali utente compromesse, qualsiasi strategia di sicurezza AI degna di questo nome non solo rivolge la sua attenzione all'istruzione dell'utente finale, ma si basa anche sull'empowerment a livello di dispositivo reso possibile da una nuova classe di processori per PC. Diamo prima un'occhiata a ciò che ha reso FSI un probabile pioniere.

Settore IA

Ironicamente, con la sua reputazione di conservatorismo, FSI è sempre stata in prima linea nel trovare nuovi modi intelligenti per gestire i dati, in particolare grandi volumi di dati. Ciò è in parte dovuto alla necessità: l'enorme quantità di dati generati in FSI presenta una sfida permanente di volume-varietà-velocità e il rigoroso ambiente normativo costituisce un caso convincente per abbracciare l'IA a braccia aperte.

Bilanciare l’innovazione con il rischio

Ogni settore comprenderà la frustrante paralisi che segue i progetti di proof-of-concept dell'IA: un sacco di esperimenti entusiasmanti, ma dov'è il ROI? L'implementazione dell'IA porta con sé un mondo di preoccupazioni, tra cui:

• Sapere da dove cominciare
• Mancanza di approccio strategico (AI per l'AI)
• Le sette V dei dati (volume, veridicità, validità, valore, velocità, variabilità, volatilità)
• Lacune nelle competenze e carenze di talenti
• Gestire i rischi in evoluzione per la sicurezza informatica
• Rispetto delle leggi di conformità in evoluzione sull'intelligenza artificiale e sulla GenAI che differiscono a seconda dei paesi e delle aree geografiche
• Difficoltà nell'integrazione di dati semplici o complessi provenienti da diverse fonti, in particolare con sistemi legacy (silos di dati) e allucinazioni
• Garantire trasparenza, spiegabilità ed equità/assenza di pregiudizi
• Fiducia dei clienti sulla privacy dei dati e resistenza dei dipendenti
• Perdita di dati dei clienti e strategie di trading riservate al di fuori dell'azienda (ad esempio, ChatGPT è vietato in alcune grandi istituzioni)
• Hardware e dispositivi sottodimensionati
• Valuta dei dati
• Governance LPI
• Paura dello spostamento
• Bilanciamento tra cloud on-premise, ibrido e pubblico

L'intelligenza artificiale si basa sulla sicurezza

Se l'industria è intenzionata ad adottare l'intelligenza artificiale, deve anche affrontare una questione fondamentale: la sicurezza, in particolare la sicurezza informatica e la protezione dei dati, sono fattori che la frenano.

Oltre all'accuratezza, alla spiegabilità e alla trasparenza, la sicurezza è un pilastro dell'integrazione dell'IA nei processi aziendali. Ciò include l'adesione a normative necessarie e diverse in materia di intelligenza artificiale provenienti da tutto il mondo, come la Legge dell'UE sull'IA, , il Legge sulla resilienza operativa digitale (DORA) nell'UE, il modello decentralizzato negli Stati Uniti e il GDPR, oltre a garantire la riservatezza dei dati e la sicurezza delle informazioni. A differenza dei sistemi IT tradizionali, le soluzioni AI devono essere costruite su una solida base di governance e robuste misure di sicurezza per essere responsabili, etiche e affidabili.

Tuttavia, con l'integrazione dell'IA nell'FSI, si presentano diversi nuovi vettori di attacco, come gli attacchi alla sicurezza informatica, avvelenamento dei dati (manipolazione dei dati di addestramento utilizzati dai modelli di intelligenza artificiale, che porta a risultati imprecisi o dannosi), inversione del modello (in cui gli aggressori deducono informazioni sensibili dalle risposte del modello di intelligenza artificiale) e input dannosi progettati per ingannare i modelli di intelligenza artificiale, causando previsioni errate.

AI responsabile

AI responsabile è fondamentale quando si sviluppa e si implementa uno strumento di intelligenza artificiale. Quando si sfrutta la tecnologia, è fondamentale che l'intelligenza artificiale sia legale, etica, equa, rispettosa della privacy, sicura e spiegabile. Ciò è fondamentale per FSI in quanto dà priorità a trasparenza, equità e responsabilità.

I sei pilastri dell'IA responsabile a cui le organizzazioni dovrebbero attenersi includono:

1. Diversità e inclusione: garantisce che l'intelligenza artificiale rispetti le diverse prospettive ed eviti pregiudizi.
2. Privacy e sicurezza: protegge i dati degli utenti con solide misure di sicurezza e privacy.
3. Responsabilità e affidabilità: responsabilizza i sistemi/sviluppatori di intelligenza artificiale sui risultati.
4. Spiegabilità: rende le decisioni dell'IA comprensibili e accessibili a tutti gli utenti.
5. Trasparenza: fornisce una visione chiara dei processi e del processo decisionale dell'intelligenza artificiale.
6. Sostenibilità – Impatto ambientale e sociale riduce al minimo l'impronta ecologica dell'IA e promuove il bene sociale.

Ripensare il ruolo dell'IT

Nel mondo tradizionale, risponderesti a queste sfide potenziando i tuoi sistemi IT: elaborazione delle transazioni, gestione dei dati, supporto back-office, capacità di archiviazione e così via. Ma man mano che l'IA si infiltra ulteriormente nel tuo stack tecnologico, il gioco cambia. Diventando più di un software, l'IA crea un modo completamente nuovo di operare.

Quindi, i tuoi team IT diventano non solo "i custodi dei dati", ma anche consulenti digitali per la tua forza lavoro, automatizzando le attività di routine, integrando soluzioni basate sull'intelligenza artificiale e facendo in modo che i dati lavorino per loro, aiutandoli a migliorare la propria produttività ed efficienza e fornendo loro la potenza di elaborazione personale di cui hanno bisogno. Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale su dispositivi intelligenti come i PC AI che eseguono i più recenti processori ad alta velocità, come i processori scalabili Intel® Xeon®, prevedono le esigenze degli utenti in base al comportamento, mantenendo al contempo i dati privati ​​a meno che non vengano condivisi con il cloud. Inoltre, gli odierni PC AI offrono funzionalità di elaborazione emergenti come le unità di elaborazione neurale (NPU) che accelerano ulteriormente le attività AI e rafforzano la protezione della sicurezza.

L'intelligenza artificiale in uso oggi

Oggi, stiamo assistendo ad alcuni entusiasmanti casi d'uso dell'IA che avranno implicazioni per l'intero settore. Ma prima, le aziende devono costruire un'architettura di IA scalabile, sicura e sostenibile, e questo è molto diverso dalla costruzione di un patrimonio IT tradizionale. Richiede un approccio olistico basato sul team che coinvolga le parti interessate dalla leadership di divisione, dall'architettura dell'infrastruttura, dalle operazioni, dallo sviluppo software, dalla scienza dei dati e dalle linee di business. I casi d'uso includono:

• Simulazione e modellazione: Simulazioni predittive, apprendimento profondo e apprendimento per rinforzo per personalizzare le raccomandazioni, migliorare le catene di fornitura e ottimizzare il processo decisionale, le previsioni e la gestione del rischio.
• Rilevamento delle frodi e sicurezza: Algoritmi di riconoscimento di modelli basati sull'intelligenza artificiale per rilevare anomalie, automatizzare il rilevamento delle frodi, migliorare i controlli di conformità KYC (know-your-customer) e rafforzare la sicurezza.
• Filiali intelligenti e edifici intelligenti trasformazione: Chioschi basati sull'intelligenza artificiale e analisi avanzate per creare esperienze personalizzate per i clienti (ad esempio traduzioni simultanee in più lingue); elaborazione LLM locale per garantire la massima privacy e telecamere intelligenti per migliorare la sicurezza delle filiali.
• Automazione del processo: L'intelligenza artificiale semplifica le attività e i flussi di lavoro ripetitivi, come la rendicontazione finanziaria, la riconciliazione dei registri, l'elaborazione dei prestiti e il miglioramento dei servizi ai clienti, garantendo al contempo conformità e sicurezza.
• Processi ripensati: L'intelligenza artificiale offre l'opportunità di ripensare radicalmente i processi aziendali, andando oltre la semplice digitalizzazione e creando flussi di lavoro realmente intelligenti.
• Operazioni AI: Le tecnologie di intelligenza artificiale possono automatizzare i flussi di lavoro infrastrutturali per accelerare il provisioning e la risoluzione dei problemi.
• Servizio Clienti: L'intelligenza artificiale consente alle organizzazioni di fornire supporto 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, risposte immediate, esperienze personalizzate e una risoluzione più efficiente dei problemi, compresi gli assistenti virtuali.
• Accelerare la due diligence: Velocizzare notevolmente il processo di due diligence, sia che si tratti di analisi contrattuali o di fusioni e acquisizioni, e identificare potenziali sinergie e rischi.
• Compliance: Automatizzare i controlli normativi, garantire l'accuratezza, ridurre i rischi e mantenere registri aggiornati in modo efficiente.
• Gestione patrimoniale e consulenti finanziari personali: Abbinare i clienti ai prodotti finanziari più adatti e fornire consulenza personalizzata sugli investimenti per migliorare la soddisfazione del cliente e l'efficienza operativa.
• Risparmio energetico: L'ottimizzazione dell'intelligenza artificiale nei data center e l'intelligenza artificiale sui dispositivi con processori ad alta efficienza migliorano la gestione dell'alimentazione e riducono il consumo di energia.
• Dipendenti digitali: L'intelligenza artificiale può abilitare l'automazione di processi e attività con agenti supervisionati dai dipendenti.

Tracciare un percorso da seguire

Nel 2025, il potere trasformativo dell'IA non risiede solo in ciò che può fare, ma anche nel modo in cui ne progettiamo l'implementazione. Costruire un ecosistema di IA scalabile, sicuro e sostenibile richiede la collaborazione tra i team di leadership, infrastruttura, operations e sviluppo. Man mano che i settori adottano l'IA – dalle simulazioni predittive al rilevamento delle frodi, all'automazione dei processi e alle esperienze personalizzate dei clienti – stanno ripensando i flussi di lavoro, migliorando la conformità e promuovendo l'efficienza energetica. L'IA non è più uno strumento: è la pietra angolare dell'innovazione intelligente e della crescita sostenibile.