Una Visione Globale dell’Intelligenza Artificiale nei Servizi Finanziari per il 2025 e Oltre

L’industria dei servizi finanziari (FSI) è uno spazio in cui l’intelligenza artificiale (AI) è da tempo una realtà, piuttosto che un sogno irrealizzabile. Con l’analisi e la scienza dei dati saldamente radicate in aree come la rilevazione delle frodi, il contrasto al riciclaggio di denaro (AML) e la gestione del rischio, l’industria è sul punto di inaugurare un’altra ondata di capacità alimentate dall’intelligenza artificiale, alimentate da tecnologie basate sull’intelligenza artificiale generativa.

L’industria 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 interi ecosistemi di applicazioni e comportamenti dei consumatori, l’intelligenza artificiale e in particolare i sistemi basati sull’intelligenza artificiale generativa, sono pronti a ridisegnare radicalmente il modo in cui lavoriamo, interagiamo con i clienti e gestiamo il rischio.

Le organizzazioni che sono pronte a muoversi sono destinate a subire cambiamenti trasformativi in termini di sicurezza, produttività, efficienza, esperienza del cliente e generazione di entrate. Con la maggior parte delle violazioni dei dati dovute a credenziali utente compromesse, qualsiasi strategia di sicurezza dell’intelligenza artificiale degna di questo nome non solo si concentra sull’istruzione degli utenti finali, ma si affida anche all’abilitazione a livello di dispositivo resa possibile da una nuova classe di processori di PC. Vediamo cosa ha reso l’FSI un probabile pioniere.

Settore dell’Intelligenza Artificiale

Ironia della sorte, con la sua reputazione di conservatorismo, l’FSI è sempre stata all’avanguardia nel trovare modi intelligenti per gestire i dati, in particolare grandi volumi di dati. Ciò è in parte dovuto alla necessità: la grande quantità di dati generata nell’FSI presenta una sfida permanente di volume, varietà e velocità e l’ambiente normativo stringente rappresenta un caso convincente per abbracciare l’intelligenza artificiale a braccia aperte.

Bilanciare l’Innovazione con il Rischio

Ogni industria capisce la paralisi frustrante che segue i progetti di proof-of-concept dell’intelligenza artificiale: molti esperimenti emozionanti, ma dove è il ritorno sull’investimento? L’attuazione dell’intelligenza artificiale comporta un mondo di preoccupazioni, tra cui:

• Sapere da dove iniziare
• Una mancanza di approccio strategico (intelligenza artificiale per il sake dell’intelligenza artificiale)
• I sette V dei dati (volume, veridicità, validità, valore, velocità, variabilità, volatilità)
• Lacune nelle competenze e carenza di personale qualificato
• Gestione dei rischi di sicurezza in evoluzione
• Adempiamento alle leggi sulla conformità in evoluzione sull’intelligenza artificiale e sull’intelligenza artificiale generativa che differiscono tra paesi e geografie
• Difficoltà nell’integrare dati semplici o complessi da fonti diverse, in particolare con sistemi legacy (silos di dati) e allucinazioni
• Garantire la trasparenza, la spiegabilità e la mancanza di pregiudizi
• Fiducia del cliente sulla privacy dei dati e resistenza dei dipendenti
• Perdita di dati dei clienti e strategie di trading confidenziali al di fuori dell’azienda (ad esempio, ChatGPT è vietato in alcune grandi istituzioni)
• Hardware e dispositivi sottopotenziati
• Valuta dei dati
• Governance
• Paura della sostituzione
• Bilanciamento tra sistemi on-premises, ibridi e cloud pubblici

Intelligenza Artificiale Basata sulla Sicurezza

Se l’industria ha la volontà di adottare l’intelligenza artificiale, ha anche una preoccupazione fondamentale per la sicurezza, in particolare la sicurezza informatica e la protezione dei dati che la trattengono.

Oltre all’accuratezza, alla spiegabilità e alla trasparenza, la sicurezza è un pilastro dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali. Ciò include l’adesione alle necessarie e diverse norme sull’intelligenza artificiale di tutto il mondo, come la legge sull’intelligenza artificiale dell’UE, la legge sulla resilienza operativa digitale (DORA) nell’UE, il modello decentralizzato negli Stati Uniti e il GDPR, nonché garantire la privacy dei dati e la sicurezza delle informazioni. A differenza dei sistemi IT tradizionali, le soluzioni di intelligenza artificiale devono essere costruite su una base di solida governance e robuste misure di sicurezza per essere responsabili, etiche e degne di fiducia.

Tuttavia, con l’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’FSI, ciò presenta diversi nuovi vettori di attacco, come attacchi di sicurezza informatica, avvelenamento dei dati (manipolazione dei dati di allenamento utilizzati dai modelli di intelligenza artificiale, portando a output inaccurati o malintenzionati), attacchi di inversione del modello (in cui gli aggressori inferiscono informazioni sensibili dalle risposte del modello di intelligenza artificiale), e input malintenzionati progettati per ingannare i modelli di intelligenza artificiale, causando previsioni errate.

Intelligenza Artificiale Responsabile

Intelligenza Artificiale Responsabile è imperativa 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 vitale per l’FSI in quanto dà priorità alla trasparenza, all’equità e alla responsabilità.

I sei pilastri dell’Intelligenza Artificiale Responsabile a cui le organizzazioni dovrebbero attenersi includono:

1. Diversità e Inclusione – assicura che l’intelligenza artificiale rispetti le prospettive diverse e eviti i pregiudizi.
2. Privacità e Sicurezza – protegge i dati degli utenti con misure di sicurezza e privacy robuste.
3. Responsabilità e Affidabilità – tiene i sistemi di intelligenza artificiale/sviluppatori responsabili per gli esiti.
4. Spiegabilità – rende le decisioni dell’intelligenza artificiale comprensibili e accessibili a tutti gli utenti.
5. Trasparenza – fornisce una chiara visione dei processi e delle decisioni dell’intelligenza artificiale.
6. Sostenibilità – Impatto Ambientale e Sociale minimizza l’impronta ecologica dell’intelligenza artificiale 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 mentre l’intelligenza artificiale si filtra ulteriormente nella tua pila tecnologica, il gioco cambia. Poiché l’intelligenza artificiale diventa più di un software, crea un intero nuovo modo 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 ripetitive, integrando soluzioni guidate dall’intelligenza artificiale e facendo funzionare i dati per loro, aiutandoli a migliorare la loro produttività e efficienza, e fornendo loro la potenza di elaborazione personale di cui hanno bisogno. Le soluzioni di intelligenza artificiale su dispositivi intelligenti come i PC con intelligenza artificiale in esecuzione sui più recenti processori ad alta velocità, come i processori Intel Xeon scalabili, prevedono le esigenze degli utenti in base al comportamento, mantenendo i dati privati a meno che non vengano condivisi con il cloud. Inoltre, i PC con intelligenza artificiale di oggi offrono funzioni di elaborazione emergenti come le unità di elaborazione neurale (NPU) che accelerano ulteriormente le attività di intelligenza artificiale e rafforzano la protezione della sicurezza.

Intelligenza Artificiale in Uso Oggi

Oggi, stiamo vedendo alcuni casi d’uso emozionanti dell’intelligenza artificiale che avranno implicazioni a livello di settore. Ma prima, le aziende devono costruire un’architettura di intelligenza artificiale scalabile, sicura e sostenibile e ciò è molto diverso dal costruire un patrimonio IT tradizionale. Ciò richiede un approccio olistico, basato su team, che coinvolge stakeholder dalla leadership, 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 approvvigionamento e ottimizzare la presa di decisioni, la previsione e la gestione del rischio.
• Rilevamento delle frodi e sicurezza: algoritmi di riconoscimento dei modelli guidati dall’intelligenza artificiale per rilevare le anomalie, automatizzare il rilevamento delle frodi, migliorare la conformità KYC e rafforzare la sicurezza.
• Trasformazione delle filiali e degli edifici intelligenti: kiosk con intelligenza artificiale e analisi edge per creare esperienze personalizzate per i clienti (ad esempio, traduzioni multiple simultanee); elaborazione LLM locale per garantire la completa privacy e telecamere intelligenti per migliorare la sicurezza della filiale.
• Automazione dei processi: l’intelligenza artificiale semplifica le attività e i flussi di lavoro ripetitivi come la segnalazione finanziaria, il riconcilio dei record, l’elaborazione dei prestiti e il miglioramento dei servizi al cliente, garantendo la conformità e la sicurezza.
• Processi ripensati: l’intelligenza artificiale offre l’opportunità di ripensare radicalmente i processi aziendali, andando oltre la semplice digitalizzazione per creare flussi di lavoro veramente intelligenti.
• AI Ops: le tecnologie di intelligenza artificiale possono automatizzare i flussi di lavoro dell’infrastruttura per accelerare la provision e la risoluzione dei problemi.
• Servizi al cliente: l’intelligenza artificiale consente alle organizzazioni di fornire supporto 24/7, risposte immediate, esperienze personalizzate e una risoluzione dei problemi più efficiente, compresi gli assistenti virtuali.
• Accelerare la due diligence: espedire notevolmente il processo di due diligence, che sia l’analisi dei contratti o parte delle fusioni e acquisizioni, e identificare potenziali sinergie e rischi.
• Conformità: automatizzare i controlli normativi, garantire l’accuratezza, ridurre i rischi e mantenere registri aggiornati in modo efficiente.
• Gestione della ricchezza e consulenti di ricchezza personale: abbinare i clienti con prodotti finanziari adatti e fornire consulenza di investimento personalizzata per migliorare la soddisfazione del cliente e l’efficienza operativa.
• Risparmio energetico: l’ottimizzazione dell’intelligenza artificiale nei data center e l’intelligenza artificiale sul dispositivo 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 dei processi e delle attività con agenti supervisionati dai dipendenti.

Tracciare un Percorso Verso il Futuro

Nel 2025, il potere trasformativo dell’intelligenza artificiale non risiede solo in ciò che può fare, ma in come architettiamo il suo dispiegamento. Costruire un ecosistema di intelligenza artificiale scalabile, sicuro e sostenibile richiede la collaborazione tra team di leadership, infrastruttura, operazioni e sviluppo. Mentre le industrie abbracciano l’intelligenza artificiale – dalle simulazioni predittive al rilevamento delle frodi, all’automazione dei processi e alle esperienze personalizzate per i clienti – stanno ripensando i flussi di lavoro, migliorando la conformità e guidando l’efficienza energetica. L’intelligenza artificiale non è più uno strumento – è il pilastro dell’innovazione intelligente e della crescita sostenibile.