AI in Fintech

Machine learning, natural language processing, computer vision, generative AI e altre tecnologie hanno sempre avuto un ruolo chiave nel settore finanziario.
La capacità di questi modelli viene utilizzata nel fintech per analizzare grandi volumi di dati, automatizzare procedure e migliorare i processi decisionali.

L’avvento dei large language models (LLM) ha avuto un impatto significativo in molti settori, ma è facile immaginare il potenziale dirompente di questa tecnologia in ambito finanziario.

Lo sfruttamento dell’enorme quantità di dati a disposizione delle istituzioni finanziarie può generare grandi opportunità sia per le aziende già esistenti, che hanno accesso a dati proprietari, sia per le startup che, pur disponendo di meno dati storici, possono fare leva su dati pubblici e contare su maggiore flessibilità e capacità di innovazione.

Il ruolo dell’AI nel Fintech

L’intelligenza artificiale è destinata ad avere un impatto significativo sull’industria fintech per diverse ragioni. Tra queste, la capacità di migliorare l’esperienza utente fungendo da mediatore tra cliente e fornitore di servizi, migliorando così sia l’esperienza complessiva che i servizi offerti dalle aziende fintech. Inoltre, la tecnologia ha il potenziale per automatizzare attività umane che oggi rallentano i processi e per rafforzare le misure di sicurezza identificando e prevenendo frodi.

Le istituzioni finanziarie stanno ridefinendo il modo in cui i clienti interagiscono con prodotti e servizi, offrendo soluzioni più personalizzate, efficienti e sicure grazie a questa rivoluzione tecnologica. Il contributo dell’AI al fintech è destinato a crescere e trasformare l’intero settore.

Principali effetti dell’AI:

Migliorare la Customer Experience

Chatbot e assistenti virtuali basati su AI stanno rivoluzionando il servizio clienti in molti settori. Queste tecnologie riducono drasticamente i tempi di attesa e aumentano la soddisfazione, fornendo risposte rapide e personalizzate.

Le piattaforme basate su AI possono analizzare i dati dei clienti per proporre prodotti e consigli finanziari su misura, aumentando sia la fedeltà dei clienti che la loro capacità di prendere decisioni consapevoli. Ciò consente di gestire esigenze che vanno dal semplice controllo del saldo alla pianificazione finanziaria, garantendo un servizio fluido ed efficace.

Applicazioni chiave:

• AI nel Customer Support: chatbot e assistenti virtuali per rispondere a domande, risolvere problemi e fornire consigli finanziari, disponibili 24/7.

• AI nei Servizi Finanziari Personalizzati: analisi di pattern di spesa e obiettivi finanziari per offrire consulenza personalizzata, fino a suggerimenti su mutui, prestiti, assicurazioni e investimenti.

Automazione dei Processi

Processi di routine come inserimento dati, gestione transazioni e controlli di conformità possono essere automatizzati con l’AI, aumentando velocità e precisione delle operazioni.

Esempio: nel processo di richiesta di prestiti, l’AI analizza dati come storico creditizio, reddito e abitudini di spesa, riducendo i tempi di approvazione da giorni a minuti e abbattendo il rischio di errore umano.

Ulteriori applicazioni:

• AI nella Gestione dei Dati: raccolta, elaborazione e analisi in tempo reale di grandi volumi di dati finanziari per supportare decisioni strategiche e gestione del rischio.

• AI nella Valutazione del Rischio di Credito: modelli complessi che analizzano più fonti di dati per decisioni di credito più accurate e meno soggette a bias rispetto ai metodi tradizionali.

• AI negli Algoritmi di Trading: esecuzione automatica di operazioni finanziarie basate su analisi in tempo reale di notizie, prezzi e indicatori economici, con capacità di adattamento continuo ai mercati.

Rafforzare la Sicurezza

L’AI migliora la sicurezza individuando e prevenendo attività fraudolente.
Algoritmi di machine learning analizzano i pattern di transazioni per identificare anomalie, mentre i sistemi di verifica biometrica e AI-based rafforzano la protezione dei dati sensibili.

Esempio: in Italia sono già in uso modelli di machine learning per supportare la lotta all’evasione fiscale.

Startup Fintech Innovative con AI

• Kasisto (KAI): chatbot e assistenti virtuali per customer care bancario, con supporto 24/7 e consulenza personalizzata.

• Upstart: valutazione del rischio di credito tramite analisi di oltre 1.600 parametri, inclusi dati non tradizionali (istruzione, lavoro). Migliora l’accesso al credito per comunità sottoservite.

• Zest AI: piattaforma per underwriting avanzato, riduzione dei default fino al 40% e aumento dei tassi di approvazione del 20–30%.

• SymphonyAI: soluzioni per compliance e prevenzione crimini finanziari, con analisi di grandi dataset per rilevare frodi e riciclaggio.

Benefici dell’AI nel Fintech

• Maggiore Efficienza: processi più veloci, meno errori, riduzione del lavoro manuale.

• Riduzione dei Costi: taglio del 15–20% dei costi operativi grazie all’automazione (stima McKinsey).

• Precisione Migliorata: analisi più affidabili per rilevare frodi o valutare il rischio di credito.

• Decisioni più Consapevoli: analytics predittivi per strategie data-driven e più competitive.

Sfide e Rischi

• Privacy dei Dati: necessità di sicurezza, GDPR e riduzione dei bias nei modelli.

• KYC e Deepfake: rischio di frodi identitarie sempre più sofisticate.

• Regolamentazione: necessità di nuovi framework (es. FCA UK, AI Act europeo).

• Aspetti Etici: rischio di bias nei modelli, con impatti sulla fiducia e sulla parità di trattamento.

Trend Futuri

• AI + Blockchain: maggiore sicurezza e trasparenza nelle transazioni.

• Crescita dei Robo-Advisors: consulenza finanziaria personalizzata a basso costo, con mercato globale previsto a 2,3 trilioni $ di asset entro il 2028.

• Predictive Analytics Avanzati: analisi di grandi dataset per anticipare rischi, ottimizzare strategie e migliorare redditività.

Conclusione

Il settore fintech sta vivendo una trasformazione guidata dall’intelligenza artificiale, che porta innovazione, efficienza e migliori esperienze per i clienti. Nonostante le sfide legate a privacy e regolamentazione, l’AI si sta affermando come fattore imprescindibile per la competitività.

Per le fintech, adottare l’AI non è più una scelta ma una necessità: il settore bancario tradizionale, se vuole restare rilevante, dovrà adattarsi e integrare queste tecnologie.