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Digital Banking

AI e robotica nelle banche italiane: «La gestione digitale di processi e clienti è già qui»

«Robot, cognitive computing e machine learning possono supportare e innovare molteplici servizi finanziari, giocando un ruolo determinante nella trasformazione del mondo Banking» spiega Antonio Savasta, AI e RPA Lead Manager di Avanade

24 Gen 2019

Manuela Gianni

«Il mondo bancario è sotto pressione per vari motivi, tra cui l’ingresso di player non convenzionali nella gestione delle transazioni monetarie, come Apple Pay o Amazon Cash, e deve necessariamente rivoluzionare il proprio approccio al Retail Banking. L’innovazione digitale propone strumenti potentissimi per farlo, come AI (Artificial Intelligence) e RPA (Robotic Process Automation). E il settore bancario, anche italiano, è forse il più avanzato nella loro applicazione», afferma Antonio Savasta, AI e RPA Lead Manager di Avanade.

«Oggi le tecnologie permettono già in alcuni casi una gestione completamente digitale del cliente – ha proseguito l’esperto -: da smartphone e tablet si può accedere a tutta la gamma di servizi disponibili in filiale e a molto altro. Anche le strategie di onboarding stanno evolvendo, grazie anche alla robotica».

Antonio Savasta

AI & RPA Lead Manager, Avanade

Onboarding e finanziamenti personalizzati in real time grazie all’AI

Un esempio di processo innovativo sfrutta il riconoscimento visivo dei prodotti. L’app della banca riconosce il prodotto inquadrato dalla fotocamera e lo identifica attraverso il motore di ricerca integrato. Sulla base del prezzo del prodotto e la storia creditizia del cliente, viene elaborata una proposta di finanziamento in real-time, con l’obiettivo di aumentare le probabilità di acquisto. Si procede poi all’accredito dell’importo sul conto del cliente, mentre un robot supporta l’esecuzione delle pratiche di registrazione della transazione sui sistemi IT.

La RPA lavora infatti su task ripetitivi e alienanti, liberando personale per compiti a maggior valore aggiunto. I cognitive systems, tramite l’eleaborazione di immagini e le chat, possono invece rivoluzionare il “rapporto emotivo” tra banca e clientela, mentre il machine learning può essere il mezzo per sfruttare appieno il patrimonio di dati delle banche, per esempio per estrapolare comportamenti e preferenze dei clienti, e tendenze del mercato.

Persino l’ultimo miglio notarile nell’erogazione dei mutui, continua Savasta, è ormai quasi completamente automatizzabile con le tecnologie di AI disponibili: dalle fasi di raccolta documentale, check informazioni, definizione appuntamento, fino registrazione dell’operazione dopo la firma dell’atto.

«Si prevede che il 2020 sarà il “turning point” dell’AI, in tutti i settori e in particolare nelle banche, e Avanade è pronta a cogliere la sfida: in Italia operiamo con oltre 60 esperti di RPA e AI, nel primo caso con certificazioni su tutte le tecnologie leader di mercato – Automation Anywhere, UI Path, Blue Prism e Nice – mentre per l’AI siamo focalizzati sulla suite Cortana».

RPA e cognitive: ambiti di applicazione complementari

La robotica emula le attività di un operatore umano, ma con capacità ulteriori, ed è adatta per processi molto stabili, con regole rigide, e grandi volumi di attività. «Abbiamo appena ultimato un progetto di automazione di processi relativi al trasferimento titoli. Il robot scarica la mattina il database dei titoli, e cerca le pratiche che presentano un trasferimento di titoli gestiti dalla banca: su questi opera automaticamente, sugli altri comunica all’operatore di intervenire», continua il manager.

I sistemi cognitive invece hanno applicazioni più varie e flessibili. «Sempre nel trasferimento titoli possiamo usare il NLP (natural language processing) per interpretare la richiesta del cliente e innescare il lavoro di un robot. Tanti servizi cognitive come questo sono già disponibili con visual API (Application Programming Interface)».

Il machine learning invece ha applicazioni basate su algoritmi fatti su misura per il singolo caso. «Una volta definito il modello, e quindi l’algoritmo, bisogna “istruirlo”, fargli capire esattamente come deve decidere su determinate casistiche.

Le banche in prima linea

Le banche guardano a queste tecnologie perché hanno forti necessità di snellire i processi riscontrando velocemente grandi benefici. «Nel banking, da sempre uno dei settori con maggiore propensione per l’innovazione tecnologica, da anni si sperimenta la robotica. L’intento è sgravare il personale dall’operatività su task ripetitivi. Molti processi non sono automatizzabili: l’automa si ferma perché non è in grado di decidere. Qui interviene lo specialista umano che, sulla base delle informazioni che il sistema gli mette a disposizione, prende la decisione e riavvia il robot che così può completare la pratica».

Il problema di partenza però è come decidere se un processo vada automatizzato o no. «È sempre necessaria una fase iniziale di analisi: le caratteristiche più importanti da evidenziare sono i volumi lavorati in quel processo, il suo grado di manualità, e le eccezioni che possono manifestarsi rispetto allo standard, che possono anche aumentare notevolmente la durata del progetto».

Una volta raccolte queste informazioni, conclude Savasta, un buon process architect conosce quello che possono fare la RPA, gli algoritmi di machine learning, il cognitive, e può fare un bilancio di costi e benefici dell’automatizzazione di quel processo per il cliente.

@RIPRODUZIONE RISERVATA
Manuela Gianni
Direttore, Digital4Executive

Giornalista, ingegnere, mi occupo da molti anni di innovazione, tecnologie digitali e management. Direttrice sin dalla nascita di Digital4Executive

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