Il Futuro del GenAI nelle Banche e Casse di Risparmio Regionali

Storicamente, le banche e le casse di risparmio regionali hanno costruito il loro marchio attraverso relazioni personali con i loro titolari di conto. Ad esempio, non era insolito conoscere il nome del coniuge del cassiere e che loro conoscessero i nomi dei tuoi figli. In effetti, le relazioni personali sono state il marchio di fabbrica delle istituzioni finanziarie più piccole e ciò che le ha distinte dai loro concorrenti più grandi. La digitalizzazione della banca ha reso difficile creare relazioni personali, erodendo il differenziatore e lasciando le istituzioni più piccole alla ricerca di un modo per azzerare il gioco.

Entra l’intelligenza artificiale generativa (GenAI), che è un subset di tecnologie di intelligenza artificiale che utilizza modelli linguistici grandi (LLM) per imparare modelli da grandi set di dati. Quindi utilizza i modelli con prompt e direzioni date da un essere umano per creare nuovo contenuto di testo che assomiglia o migliora il lavoro originale generato dall’uomo.

Il rapporto sulle tendenze e priorità del retail banking 2025 che abbiamo sponsorizzato quest’anno ha trovato che l’80% delle organizzazioni ritiene che gli agenti digitali si baseranno sull’intelligenza artificiale generativa per comunicazioni di marketing personalizzate in tempo reale entro il 2030 e il 76% delle istituzioni finanziarie ritiene che la maggior parte delle istituzioni finanziarie utilizzerà il GenAI entro il 2030. Noi crediamo che la percentuale dovrebbe essere più alta, considerando che il GenAI può aumentare notevolmente la produttività, supportare una migliore presa di decisioni umana basata sui dati, aiutare a fornire esperienze digitali personalizzate migliori e aumentare notevolmente il fatturato.

Quanto notevolmente? Alla fine del 2023, il McKinsey Global Institute ha stimato che, tra le industrie a livello globale, il GenAI potrebbe aggiungere l’equivalente di 2,6 trilioni di dollari a 4,4 trilioni di dollari all’anno in valore tra i 63 casi di studio che ha analizzato. Tra i settori industriali, il settore bancario è atteso essere uno dei più grandi, con il potenziale di fornire tra 200 e 340 miliardi di dollari di nuovo valore al retail banking — in gran parte a causa dell’aumento della produttività.

Più Veloci, Migliori, Più Felici

C’è un malinteso che l’AI prenderà il posto degli esseri umani. Ma il potere del GenAI è che produce contenuto basato su dati e informazioni più prompt e direzioni date dagli esseri umani. È uno strumento di potenziamento, non uno strumento di sostituzione.

Attualmente, il GenAI nel settore bancario è utilizzato principalmente per automatizzare compiti critici ma ripetitivi o processi, inclusi la sicurezza, l’origination dei prestiti, la rilevazione delle frodi e per fornire migliori esperienze di servizio automatizzate. Consentire al GenAI di assumere il lavoro ripetitivo associato a questi e altri processi non solo aumenta l’efficienza e la produttività, ma libera anche gli impiegati che svolgono quel lavoro per concentrarsi su compiti più significativi, rendendo così il loro lavoro più soddisfacente.

Uno dei modi principali in cui le banche e le casse di risparmio regionali possono differenziarsi è personalizzando e innalzando l’esperienza di banking digitale dei titolari di conto. In particolare, la tecnologia consente una comprensione più profonda del loro comportamento e delle loro preferenze per aiutare ad anticipare le loro esigenze. Quindi, i prodotti e i servizi che soddisfano quelle esigenze possono essere offerti loro nello stesso modo in cui Netflix offre ai suoi clienti intrattenimento curato e Amazon offre ai suoi clienti intrattenimento e prodotti — basati sul comportamento e sulle preferenze del cliente.

Allo stesso modo, la raccolta e l’analisi approfondita dei dati possibile con il GenAI consente la creazione di contenuto personalizzato, in modo che ogni titolare di conto veda solo contenuto (inclusi campagne di marketing) rilevante per lui in un certo momento della sua vita. Non ha senso che una donna di mezza età che possiede la sua casa e ha uno stipendio e un punteggio di credito buoni veda lo stesso contenuto di un laureato recente che sta cercando di pagare i prestiti studenteschi e ancora aspira a possedere una casa.

Il Tocco Umano

L’inclusione della presa di decisione umana e della supervisione sono fondamentali per costruire soluzioni di GenAI per il settore bancario. La nostra formula per l’integrazione di successo del GenAI è iniziare con modelli di apprendimento profondo addestrati specificamente su grandi set di dati bancari. Questi modelli, che sono stati addestrati anche per imparare i modelli e le strutture del linguaggio umano, creano risposte naturali alle query o prompt dell’utente. La partecipazione umana è cruciale per garantire che le risposte generate dall’AI siano accurate e allineate con gli standard etici, la conformità normativa e le esigenze del cliente — mitigando al contempo i potenziali rischi e pregiudizi.

La Tecnologia di Domani, Oggi

Il potenziale del GenAI per trasformare le banche e le casse di risparmio regionali è illimitato. Le istituzioni finanziarie che avranno successo nell’integrare la tecnologia saranno quelle che inizieranno a pianificare per il futuro mentre concentrano gli investimenti su applicazioni ad alto potenziale e a basso rischio, oggi.

Ecco quattro modi principali in cui vediamo il GenAI fare un impatto immediato e sostanziale nel settore bancario.

Guidare la crescita strategica

Il rapporto McKinsey ha calcolato che il corporate banking e il retail banking trarranno il maggior beneficio dalla corretta implementazione del GenAI. Sul lato del corporate banking, il potenziale più alto è rappresentato dalla presa di decisione umana migliorata, dai modelli di valutazione del rischio automatizzati e dalle efficienze operative attraverso l’automatizzazione. Il retail banking trarrà beneficio da esperienze di banking personalizzate, servizio clienti migliorato e innovazioni di marketing.

Potenziare l’efficienza operativa

In un rapporto sulle principali tendenze del settore bancario per il 2023, Accenture ha identificato il settore bancario come l’industria più probabile da essere profondamente impattata dal GenAI e l’industria con il maggior potenziale per aumentare la produzione con la tecnologia, con il 34% dei flussi di lavoro attuali pronti per il miglioramento del GenAI. Ha anche trovato che le istituzioni finanziarie che adottano il GenAI possono migliorare la loro produttività fino al 30%.

Ma anche con il potenziale del GenAI per migliorare l’efficienza, l’esperienza umana rimane la chiave del successo. Utilizzando conoscenze bancarie specifiche, i team interni possono addestrare i modelli per essere precisi e valutare le complessità come possono fare gli esseri umani. Ma possono scalare più velocemente e a un livello ben oltre la capacità umana. 

Livellare il campo di gioco tra istituzioni più grandi e più piccole

Abbiamo visto alcuni dei modi in cui il GenAI può beneficiare le banche e le casse di risparmio regionali, inclusi l’aumento della produttività e l’abilitazione di esperienze personalizzate per i titolari di conto. È un segno positivo che i banchieri notoriamente prudenti stanno riconoscendo i numerosi benefici del GenAI, con tassi di adozione in aumento, ma vediamo ancora troppe istituzioni finanziarie regionali esitanti a salire a bordo.

Mentre esitano, le grandi istituzioni finanziarie sono in movimento. E stanno solo sfiorando la superficie nel sfruttare il potere del GenAI. Quelli che continuano a essere eccessivamente cauti saranno permanentemente lasciati indietro. La cosa da ricordare è che gli strumenti del GenAI possono essere isolati, collegati a dati proprietari e mantenuti internamente.

Fornire intelligenza collettiva

L’intelligenza collettiva è creata quando individui e gruppi lavorano insieme. I componenti possono includere la presa di decisione di gruppo, la formazione del consenso, l’ideazione da diverse fonti e la motivazione dalla competizione. Tradizionalmente, il sfruttamento dell’intelligenza collettiva è stato fatto documentando la conoscenza istituzionale e condividendola attraverso la formazione e l’esperienza lavorativa. Il GenAI innalza i benefici dell’intelligenza collettiva — facilmente e in tempo reale. 

L’adozione di successo e l’integrazione crescente del GenAI nelle istituzioni finanziarie regionali richiederanno LLM specificamente addestrati su dati bancari e conoscenze approfondite del settore. Ma l’elemento cruciale è la collaborazione e la supervisione umana. Ricordate, il GenAI è uno strumento di potenziamento, non uno strumento di sostituzione.