L'intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta emergendo come uno strumento di grande potenziale per trasformare il settore dei servizi finanziari. Una recente ricerca, condotta da Thomas Kaiser (CEO e Co-Fondatore di Kodex AI), Boon-Hiong Chan (Industry Applied Innovation Lead e Head APAC Market and Technology Advocacy presso Deutsche Bank) e Delane Zahoruiko (Founders Associate di Kodex AI), evidenzia come la GenAI possa essere utilizzata per migliorare la conformità normativa, ottimizzare l'interazione con i clienti e gestire i rischi in modo più efficiente, aprendo la strada a nuovi livelli di produttività e innovazione.
Tuttavia, per sfruttare appieno il potenziale della GenAI, le istituzioni devono affrontare diverse sfide, tra cui garantire la qualità dei sistemi e la sicurezza informatica, assicurando al contempo un'adozione graduale delle nuove tecnologie.
Un approccio graduale per adottare GenAI nel settore bancario
Un'adozione efficace di GenAI nel settore bancario richiede una strategia incrementale e strutturata, che parte dalle applicazioni di base per arrivare a casi d'uso più complessi. La ricerca suggerisce un approccio a tre fasi per costruire un portafoglio di casi d'uso di GenAI, consentendo alle istituzioni di acquisire progressivamente fiducia nella tecnologia, mitigare i rischi e ottenere vantaggi tangibili ad ogni fase.
Capacità di analisi del linguaggio: La prima fase si concentra sull'utilizzo delle capacità base di analisi del linguaggio di GenAI per svolgere compiti quali la sintesi di testi, l'elaborazione delle e-mail dei clienti e la redazione di contenuti standardizzati. Queste funzionalità consentono all'organizzazione di migliorare l'efficienza e la qualità del servizio grazie alla possibilità di gestire elevati volumi di testo e dati non strutturati. Questa fase non solo pone le basi per lo sviluppo delle capacità del sistema, ma permette anche di adattare GenAI alle necessità specifiche del dominio finanziario.
Chat-to-Agent: Nella seconda fase, l'obiettivo è quello di trasformare GenAI in uno strumento che va oltre l'analisi del testo, consentendo di eseguire comandi specifici basati sulle richieste degli utenti. Per esempio, un agente esecutivo può ricevere una query in linguaggio naturale, tradurla in codice (ad esempio Python), e utilizzare modelli AI per analizzare grandi dataset e restituire risultati comprensibili. Un esperimento condotto con il progetto MILA ha mostrato come una soluzione chat-to-agent abbia permesso a utenti non tecnici di ottenere analisi dettagliate su relazioni e modelli nei dati, utilizzando visualizzazioni per facilitare la comprensione. Questa fase consente un elevato grado di autonomia nell'analisi, garantendo comunque la supervisione e il controllo umano per i risultati più critici.
Chat-to-Execution: La terza fase rappresenta l'evoluzione verso le capacità autonome, in cui GenAI non solo esegue comandi, ma assume anche decisioni autonome e consapevolezza contestuale. Questo livello di sviluppo permette al sistema di operare con un alto grado di indipendenza, gestendo processi decisionali e operativi complessi. Ad esempio, un sistema chat-to-execution è in grado di decidere autonomamente quale approccio utilizzare per rispondere a una specifica richiesta, basandosi su una combinazione di apprendimento rinforzato e memorizzazione delle interazioni passate. Tale capacità consente non solo di eseguire task ripetitivi ma di adattarsi e migliorarsi nel tempo, offrendo soluzioni sempre più mirate.
La transizione da semplici applicazioni di elaborazione del linguaggio a soluzioni completamente autonome richiede non solo infrastrutture tecnologiche avanzate, ma anche un costante impegno in termini di governance, gestione del rischio e formazione continua. La creazione di ambienti di testing controllati (AI sandboxes), lo sviluppo di politiche di utilizzo equo, e il coinvolgimento attivo di esperti del settore sono aspetti fondamentali per un'adozione di successo.
Vantaggi per il settore bancario
L'adozione di GenAI nel settore bancario offre una serie di vantaggi rilevanti, non solo in termini di efficienza operativa ma anche per la capacità di affrontare sfide complesse come la gestione del rischio e la conformità normativa. Uno dei principali vantaggi è la capacità di GenAI di migliorare la qualità delle decisioni attraverso l'automazione di analisi complesse. La tecnologia, infatti, consente di integrare una mole significativa di dati provenienti da diverse fonti e di fornire analisi in tempo reale, favorendo una comprensione più approfondita dei trend di mercato e delle potenziali aree di rischio.
Inoltre, l'utilizzo di modelli come il Retrieval-Augmented Generation (RAG) permette di migliorare l'accuratezza delle risposte generate da GenAI grazie alla capacità di attingere a dati esterni e verificati. Questo è particolarmente utile per garantire che le risposte siano sempre basate su informazioni aggiornate e rilevanti, un aspetto cruciale nella gestione del rischio e nella conformità alle normative, specialmente in contesti che richiedono elevata precisione e affidabilità.
Un altro vantaggio significativo riguarda la democratizzazione dell'accesso alle analisi avanzate. Strumenti come quelli sviluppati nel progetto MILA hanno dimostrato come GenAI possa permettere anche agli utenti non tecnici di eseguire analisi dati avanzate, riducendo la dipendenza da specialisti in data science. Questa capacità è stata evidenziata da esperimenti in cui si è dimostrato che l'utilizzo di GenAI ha ridotto i tempi di analisi da parte di un data engineer da diverse ore a pochi minuti, rendendo più rapido e accessibile il processo decisionale.
L'impiego di tecniche come il Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT) e il Low Rank Adaptation (LoRA) consente anche di ridurre i costi di addestramento e migliorare la customizzazione dei modelli, rendendoli più adatti all'integrazione nelle infrastrutture esistenti senza la necessità di risorse computazionali eccessive. Questa ottimizzazione non solo favorisce la riduzione dei costi, ma migliora anche la capacità di adattamento dei modelli alle esigenze specifiche di ciascuna organizzazione bancaria.
Inoltre, l'utilizzo di dati sintetici rende possibile addestrare modelli in assenza di dati reali, affrontando le problematiche legate alla privacy e alla disponibilità dei dati. Questo approccio consente di mantenere elevati standard di qualità e riservatezza, garantendo che i modelli possano operare su dataset rappresentativi e diversificati senza compromettere la privacy dei clienti.
Il miglioramento dell'engagement con i clienti è un altro aspetto cruciale. GenAI permette di sviluppare interazioni più personalizzate e tempestive, basate su una comprensione più profonda delle esigenze del cliente e su una gestione automatizzata delle richieste. Ciò non solo aumenta la soddisfazione del cliente, ma anche l'efficienza delle operazioni di customer service, riducendo i tempi di risposta e migliorando la qualità del servizio.
Infine, l'adozione di GenAI può aumentare la scalabilità delle operazioni. In un contesto di continua evoluzione come quello dei servizi finanziari, la capacità di scalare rapidamente processi e infrastrutture è fondamentale. I sistemi GenAI, grazie alla loro flessibilità, possono essere adattati per affrontare un numero sempre maggiore di richieste e processi senza compromettere l'efficacia o l'accuratezza delle operazioni. Questo è particolarmente vantaggioso in periodi di forte domanda, dove è essenziale mantenere elevati standard di servizio senza subire rallentamenti.
Qualità e benchmark
Per garantire che un sistema GenAI offra performance adeguate e risponda agli standard richiesti nel settore finanziario, è fondamentale stabilire misurazioni di qualità tramite benchmark accurati. La qualità di GenAI non dipende solo dall'architettura del modello, ma anche dai dati di addestramento e dagli strumenti di miglioramento come RAG e PEFT. L'utilizzo di benchmark come GLUE, SuperGLUE e MMLU è essenziale per valutare la capacità dei modelli di comprendere e processare il linguaggio naturale in contesti generali. Tuttavia, il settore finanziario presenta sfide specifiche che richiedono misurazioni più mirate.
Nel settore bancario, l'efficacia di GenAI è spesso valutata tramite benchmark finanziari specializzati come FinanceBench, FinQA, e FNS (Financial Narrative Summarisation). FinanceBench valuta la capacità dei modelli di processare ed interpretare accuratamente i dati finanziari, per gestire analisi di mercato, valutazione del rischio e report di conformità. FinQA, invece, si concentra sulla capacità del sistema di rispondere a domande basate su contesti finanziari, analizzando dati strutturati come report finanziari e call sugli utili. FNS valuta l'abilità di un modello di sintetizzare narrativi finanziari complessi da dataset densi, ad esempio report sugli utili o revisioni annuali, fornendo così una misura dell'efficacia nella generazione automatizzata di insight chiave.
Oltre ai benchmark e ai metodi di ottimizzazione, altri fattori architetturali e di processo rivestono un ruolo fondamentale per determinare la qualità di un sistema GenAI. Tra questi, la gestione dei dati è cruciale. L'uso di tecniche di preelaborazione come chunking e parsing, oltre a filtri sui contenuti, garantisce che i dati siano gestiti in modo appropriato prima di essere processati dal modello.
Infine, il tema della spiegabilità è altrettanto fondamentale. Implementare sistemi di trasparenza, come l'attribuzione della fonte nelle risposte e l'integrazione di sistemi di verifica umana (Human-in-the-Loop), aiuta a garantire che le decisioni prese dai modelli siano tracciabili e comprensibili, costruendo così la fiducia necessaria per l'adozione di GenAI in settori altamente regolamentati come quello bancario.
Sfide e rischi
L'implementazione di GenAI comporta numerose sfide e rischi che devono essere affrontati per garantire il successo a lungo termine della tecnologia all'interno del settore finanziario. Una delle problematiche principali è rappresentata dalla deriva del modello. Questo fenomeno si verifica quando la performance di un modello inizia a degradarsi a causa della differenza tra i dati utilizzati per l'addestramento e i dati che il modello incontra in contesti reali. I cambiamenti nei comportamenti dei clienti o nelle normative possono portare a una significativa divergenza tra il contesto operativo e i dati originariamente usati per l'addestramento del modello. Per mitigare questo rischio, è fondamentale implementare un monitoraggio continuo delle prestazioni del modello tramite metriche come l'accuratezza delle predizioni e il tasso di errore, così come il riaddestramento regolare su dataset aggiornati per mantenere il modello allineato con la realtà.
Un ulteriore rischio significativo è quello delle allucinazioni del modello, ovvero la generazione di risposte plausibili ma inesatte o non verificate. Questo problema è inerente alla natura di GenAI ma può essere mitigato con tecniche specifiche. Ad esempio, l'utilizzo di tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG), che permettono al modello di attingere a fonti di dati esterne per verificare e confermare le informazioni, riduce la probabilità di allucinazioni. Inoltre, la supervisione da parte di esperti umani tramite l'integrazione di sistemi Human-in-the-Loop (HITL) consente di monitorare le risposte del modello, specialmente per decisioni ad alto rischio, garantendo così che le risposte siano accurate e pertinenti.
Il degrado del loop di feedback è un altro rischio che si presenta quando un sistema GenAI viene esposto in maniera eccessiva al feedback degli utenti senza adeguati filtri di qualità. In questi casi, il sistema potrebbe apprendere comportamenti indesiderati, peggiorando nel tempo la qualità delle risposte. Per affrontare questo problema, è essenziale implementare meccanismi di filtraggio del feedback, che permettano di valutare la qualità dei dati provenienti dagli utenti prima che questi siano utilizzati per influenzare l'apprendimento del modello.
Oltre a questi rischi specifici, esistono anche rischi di dipendenza, come la dipendenza da infrastrutture specifiche o fornitori esterni. Per mitigare tali rischi, è importante adottare architetture modulari e interoperabili che consentano una facile migrazione verso modelli o piattaforme alternative, evitando situazioni di lock-in tecnologico.
Infine, il settore finanziario deve affrontare i rischi di sicurezza informatica, specialmente quando si utilizzano sistemi basati su GenAI che possono interagire con dati sensibili. L'adozione di misure di sicurezza avanzate, come la protezione contro attacchi di tipo data poisoning o prompt injection, è fondamentale per garantire la resilienza e l'affidabilità del sistema.
Raccomandazioni per l'industria finanziaria
Per favorire un'adozione efficace di GenAI nel settore finanziario, è fondamentale sviluppare una strategia di implementazione che tenga conto di aspetti regolamentari, tecnologici ed etici, al fine di garantire l'uso responsabile e sicuro delle tecnologie. È consigliato investire nella creazione di ambienti di test controllati (AI sandboxes) in cui sviluppare e valutare nuove applicazioni in un contesto protetto, assicurando che ogni nuova funzione o utilizzo sia conforme alle normative esistenti prima di un eventuale rilascio sul mercato.
Un ulteriore passo cruciale è la formazione continua e l'aggiornamento del personale. La GenAI evolve rapidamente e con essa le competenze necessarie per utilizzarla efficacemente. Le istituzioni finanziarie devono investire in programmi di formazione per garantire che i propri dipendenti siano pronti ad affrontare i cambiamenti tecnologici e a sfruttare al meglio le nuove opportunità offerte da GenAI. In parallelo, è importante incoraggiare la collaborazione tra i vari dipartimenti, in modo da favorire una comprensione completa e condivisa delle potenzialità e dei limiti della tecnologia.
La collaborazione tra pubblico e privato gioca un ruolo fondamentale. La regolamentazione del settore dell'intelligenza artificiale è ancora in evoluzione e la cooperazione tra le aziende e le autorità regolatorie può facilitare lo sviluppo di linee guida che favoriscano l'innovazione senza compromettere la sicurezza o la privacy. Ad esempio, l'introduzione di pratiche di condivisione dei dati equa, che consentano l'accesso a dataset di alta qualità in modo rispettoso della proprietà intellettuale e della riservatezza, potrebbe agevolare lo sviluppo di modelli più performanti e più sicuri.
È inoltre necessario che le istituzioni finanziare adottino standard aperti e politiche di trasparenza, che non solo aiutino a evitare rischi di lock-in tecnologico, ma migliorino anche la fiducia del pubblico nell'uso dell'IA. Le pratiche di trasparenza dovrebbero includere una documentazione completa dei processi di addestramento, l'uso di meccanismi per la spiegabilità delle decisioni del modello e audit regolari che verifichino la conformità alle normative e agli standard etici.
Conclusioni
L’adozione dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) nel settore bancario non è solo una scelta tecnologica, ma una trasformazione strategica che ridefinisce le fondamenta stesse dell’operatività e della competitività aziendale. Non si tratta unicamente di implementare strumenti per migliorare l’efficienza, ma di riscrivere le regole dell’interazione tra le istituzioni finanziarie, i loro clienti e il contesto normativo. Questa rivoluzione porta con sé opportunità straordinarie, ma anche rischi che richiedono una riflessione più profonda rispetto al semplice calcolo costi-benefici.
Una delle implicazioni più profonde dell’utilizzo di GenAI nel settore bancario è la ridefinizione del concetto di fiducia. Tradizionalmente, la fiducia nei confronti delle banche si basa sulla trasparenza, sulla solidità e sull’affidabilità umana nel prendere decisioni critiche. Con GenAI, questa fiducia deve essere estesa a un’intelligenza non umana, un’entità che decide e agisce basandosi su complessi modelli matematici e volumi immensi di dati. Ciò implica una transizione culturale non banale per i clienti e le istituzioni stesse, che dovranno rendere comprensibili decisioni altrimenti opache e dimostrare che tali sistemi possono operare senza compromettere l’etica o la sicurezza.
La democratizzazione delle analisi avanzate, uno dei vantaggi principali di GenAI, introduce dinamiche inedite nei ruoli aziendali e nelle competenze richieste. Se i sistemi GenAI possono offrire insight complessi senza l’intervento di esperti in data science, si ridisegnano le gerarchie tradizionali all’interno delle organizzazioni bancarie. Ciò pone una sfida manageriale: come ribilanciare i ruoli tra specialisti tecnici e decisori strategici, garantendo che i secondi abbiano le competenze per interpretare e sfruttare pienamente le analisi fornite?
La possibilità di scalare rapidamente operazioni e processi tramite GenAI riduce i limiti operativi tradizionali, ma apre anche interrogativi sulla sostenibilità a lungo termine. Automatizzare decisioni e processi non significa solo rispondere alla domanda attuale, ma implica una riflessione sulla gestione della complessità futura. Sistemi troppo autonomi potrebbero creare un livello di dipendenza tecnologica tale da rendere difficile un intervento umano efficace in situazioni di crisi, un rischio che nessuna banca può permettersi di ignorare.
In termini di innovazione, GenAI ridefinisce anche il concetto di tempo nel settore finanziario. Non è solo la velocità di esecuzione delle analisi o delle risposte a cambiare, ma la capacità di prevedere e adattarsi ai mutamenti del mercato in tempo reale. Questa accelerazione crea un contesto competitivo dove i leader saranno coloro che sapranno integrare la velocità con l’accuratezza e la sicurezza. Tuttavia, questa stessa velocità può rendere più difficili gli interventi regolatori, aumentando il rischio di un divario tra innovazione tecnologica e capacità normativa.
L’etica diventa il terreno critico su cui si gioca l’adozione di GenAI nel settore bancario. La gestione dei dati sintetici, l’uso di tecniche come il Retrieval-Augmented Generation (RAG) e il fine-tuning modulare, se da un lato riducono i rischi tecnici, dall’altro amplificano la necessità di una governance trasparente. Le banche che sapranno distinguersi non saranno solo quelle che implementeranno GenAI con successo, ma quelle che lo faranno in modo che la tecnologia diventi un elemento di fiducia e non di alienazione per clienti e stakeholder.
In ultima analisi, l’introduzione di GenAI nel settore bancario non è semplicemente un’evoluzione tecnica, ma un cambiamento sistemico che richiede una visione strategica a lungo termine. I leader del settore dovranno andare oltre la logica dell’efficienza e dell’innovazione per abbracciare una mentalità di adattabilità continua, responsabilità etica e inclusività. Solo così l’intelligenza artificiale generativa potrà trasformarsi da strumento operativo a pilastro del futuro delle istituzioni finanziarie.
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