IA, sfida nel settore bancario-assicurativo fra rischi e opportunità (2024)

In un mondo sempre più digitalizzato l’Intelligenza Artificiale, in particolare quella generativa, sta ridefinendo l’ecosistema bancario-assicurativo offrendo diverse opportunità per le aziende che operano nel settore, come la possibilità di aumentare l’efficienza operativa e rafforzare le strategie di business. Tuttavia, l’innovazione tecnologica porta con sé alcune criticità che vanno affrontate, anche a livello di compliance

I vantaggi delle nuove tecnologie nell’ecosistema bancario

“Un’ulteriore opportunità di rilievo è la possibilità di automatizzare diverse attività che rischiano di causare un irrigidimento della macchina operativa - ha detto Colangelo spiegando l’impatto dirompente dell’Intelligenza Artificiale sul profilo degli istituti finanziari e alcuni casi d’uso - Basti pensare a quanto accaduto durante la pandemia, quando le banche hanno dovuto gestire improvvisamente la sospensione del pagamento delle rate dei mutui, o l’anno scorso, quando gli eventi climatici straordinari hanno moltiplicati i sinistri notificati alle assicurazioni”. C’è poi un altro aspetto non secondario: nell’ambito della Data Technology, l’AI consente di processare e interpretare grandi quantità di dati, che le banche possono utilizzare per rilevare rischi e opportunità in tempo reale, ottimizzare la gestione delle risorse e prevedendo le tendenze di mercato con una rapidità e una precisione inimmaginabili fino a pochi anni fa.“Banche e assicurazioni prendono quotidianamente decisioni sul pricing della propria offerta sulla base dell’analisi di dati provenienti dagli stakeholder, dai trend di mercato e da altri fattori esogeni; gli algoritmi di nuova generazione sono in grado di processare questa mole enorme di dati in modo raffinato, permettendo di fare previsioni precise sul futuro”, ha aggiunto Colangelo. In sintesi, l’Intelligenza Artificiale non solo semplifica le operazioni quotidiane, ma eleva anche le competenze dei professionisti del settore.

I rischi legati all’Intelligenza Artificiale generativa

L'innovazione tecnologica, tuttavia, porta con sé anche nuovi rischi come possibilità di frode, disinformazione e violazioni della sicurezza, oltre a sollevare ulteriori interrogativi etici e sociali. Una delle principali criticità dell’Intelligenza Artificiale Generativa riguarda l'affidabilità dell'output generato e la necessità di disporre di meccanismi di verifica e revisione umana. Questo perché, nonostante l'IA possa produrre risultati impressionanti, la sua logica interna può essere difficile da comprendere, anche per gli esperti del settore. Precisione e assenza di pregiudizi impliciti nelle risposte fornite dalle soluzioni di Intelligenza Artificiale generativa sono questioni strettamente legate ai temi della trasparenza e della responsabilità rispetto a tali contenuti. La riservatezza è un'altra preoccupazione importante: i sistemi di IA generativa spesso richiedono l'accesso a grandi quantità di dati per funzionare efficacemente e questo solleva preoccupazioni sulla sicurezza dei dati e sulla privacy, poiché le informazioni sensibili potrebbero essere esposte a violazioni. “Da una parte l’IA generativa può essere uno strumento potente nelle mani dei cybercriminali e quindi costituire per banche e assicurazioni un rischio, da gestire nell’ambito della propria strategia di sicurezza - ha sottolineato Colangelo - Tuttavia, la stessa IA generativa può essere anche un mezzo per potenziare la cybersecurity dell’organizzazione, sia a livello di prevenzione che di risposta, più immediata ed efficace, a eventuali situazioni critiche”.

L’impatto dell’AI ACT sul settore

Con l'approvazione del testo finale dell'AI ACT da parte del Parlamento europeo, l'Ue e i suoi Stati membri sono diventati i pionieri mondiali nell'adozione di una legge sull'Intelligenza Artificiale. L’implementazione della nuova normativa europea avrà un impatto su tutti i settori, a partire proprio da quello bancario-assicurativo. “Banche e assicurazioni sono da sempre tra i settori più normati per cui prevediamo che l’impatto dell’AI Act sarà maggiore. Gli attori del settore dovranno monitorare tutte le applicazioni - non solo quelle nell’ambito dell’IA generativa, ma anche l’uso di algoritmi per l’analisi dei dati e la generazione di output a partire da tali dati - classificandole in termini di rischi associati e identificando azioni mitigatrici e di controllo del rischio”, ha spiegato Colangelo.

In attesa di disposizioni più puntuali i principali player si sono già mossi in questa direzione, lavorando a una prima classificazione delle applicazioni di AI e al loro “risk assesment”. Questo anche perché la prima scadenza è fissata a gennaio 2025, termine entro il quale bisognerà fornire un modello di controllo e una categorizzazione delle applicazioni, almeno a partire da quelle più rischiose. Tuttavia, secondo diverse previsioni, serviranno almeno due anni affinché il regolamento possa essere effettivamente applicato a tutti i settori e su tutti i livelli di rischio. I servizi finanziari e gli altri enti interessati dovranno quindi sfruttare al meglio questo periodo di tempo per definire un sistema di governance rispetto ai propri sistemi di Intelligenza Artificiale. Tuttavia, Colangelo ha specificato che “la nuova normativa europea non dovrebbe essere vista solo come una questione di compliance, ma anche come un’opportunità di fornire delle garanzie ai propri stakeholder in termini di responsabilità, sicurezza e governance e, di conseguenza, un modo per distinguersi e un elemento a supporto della propria competitività sul mercato, anche a livello internazionale”.

Le tendenze e il futuro dei servizi finanziari

L’IA generativa ha quindi il potenziale per essere la tecnologia più dirompente nel settore bancario degli ultimi 30 anni, cambiando radicalmente il modo in cui i servizi vengono erogati, pur mantenendo salde le basi del settore come la raccolta di depositi e l'erogazione di prestiti. Nel prossimo futuro, ifinancial services coglieranno sicuramente questa opportunità sia per accelerare la transizione digitale sia per far fronte all’attuale contesto macroeconomico e geopolitico: i prossimi anni si prospettano ancora piuttosto instabili, ma gli istituti che sapranno sfruttare adeguatamente l’Intelligenza Artificiale potranno assicurare maggiore efficacia e profittabilità agli azionisti.

“È arrivato il momento di aderire a un progetto che prenda in considerazione in modo olistico tutti gli aspetti toccati dall’implementazione di questa tecnologia e scalarlo velocemente. Alcuni aspetti essenziali: assumere un mindset di generazione del valore per tutti gli stakeholder, progettare le applicazioni di Intelligenza Artificiale con una mentalità ‘human first’, ossia mettendo le persone al centro, lavorare sulla qualità dei dati e sulla modernizzazione degli applicativi con cui dipendenti e clienti si interfacciano, e portare il tema della ‘responsible AI’ all’interno delle strategie alte dell’azienda, in modo da definire processi e modelli di controllo”, ha concluso Colangelo. Un tema, quest’ultimo, centrale per Accenture, come emerge dal titolo della Technology Vision di quest’anno, Human by Design, una chiamata alla responsabilità nell'orientare il futuro della relazione tra l’uomo e la tecnologia, attribuendo priorità al benessere, alla privacy e alla sicurezza delle persone.

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