Le istituzioni finanziarie francesi sono state caute riguardo ai loro investimenti nell’intelligenza artificiale nel 2023: come possiamo recuperare il ritardo nel 2024?
A livello globale, il 2023 è stato definito dall’intelligenza artificiale generativa (AI). Sebbene la tecnologia sia tutt’altro che nuova, si è aperta al grande pubblico su una scala senza precedenti grazie all’avvento di ChatGPT, il primo modello di intelligenza artificiale generativa naturale disponibile per il consumo di massa che consente agli utenti di inserire le proprie query in linguaggio naturale. I dipendenti privi di competenze tecniche potrebbero finalmente utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale per una varietà di applicazioni precedentemente inesplorate.
In Francia, le aziende non hanno accolto con favore l’IA generativa nella stessa misura in cui lo hanno fatto in altri paesi. Secondo un recente studio, gli istituti finanziari francesi sono stati cauti riguardo ai loro investimenti nell’intelligenza artificiale nel 2023, con solo il 28% dei decisori intervistati che afferma di aver già adottato l’intelligenza artificiale negli ultimi 12 mesi, un calo di sei punti rispetto al 2022. L’intelligenza artificiale generativa è simile, il che significa che le banche potrebbero perdere i vantaggi che hanno dichiarato essere più importanti, come il miglioramento del servizio clienti e della gestione del rischio. Per recuperare il ritardo, le banche francesi devono pensare alle applicazioni rilevanti dell’intelligenza artificiale generativa, alla loro strategia di rischio e alle opportunità offerte da questa nuova tecnologia.
Distribuzione dell’intelligenza artificiale generativa: sfide e considerazioni
Secondo uno studio McKinsey dello scorso dicembre, l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa in tutti i settori a livello globale potrebbe generare tra i 2,6 e i 4,4 trilioni di dollari all’anno. Ed è il settore bancario che trarrà i maggiori vantaggi, con un potenziale aumento dei ricavi compreso tra 200 e 340 miliardi di dollari all’anno grazie al miglioramento della produttività offerto dall’intelligenza artificiale generativa.
Nonostante questi importanti asset, il settore finanziario in Francia continua ad essere limitato. Soggetto a severi requisiti normativi e alla gestione di quantità significative di dati personali sensibili, l’implementazione di qualsiasi nuova tecnologia comporta sfide per le banche. Allo stesso modo, esistono legittime preoccupazioni sull’intelligenza artificiale generativa, in particolare riguardo alla privacy e alla sicurezza dei dati. È quindi possibile che le banche francesi stiano aspettando chiarimenti normativi, oppure che siano in fase di sperimentazione e non siano ancora pronte per passare ad un’implementazione su larga scala. Il calendario è riservato a ciascuna istituzione e sarà dettato dal contesto interno che favorirà o limiterà l’uso dell’IA generativa.
Lo sviluppo di applicazioni settoriali
All’interno delle organizzazioni finanziarie, ci sono tre compiti principali per l’intelligenza artificiale generativa: aiutare con le attività ripetitive quotidiane, rendere più semplice per gli sviluppatori scrivere codice e perfezionare l’esperienza del cliente. Pertanto, il potenziale della tecnologia nel semplificare il lavoro dei dipendenti e quindi liberarli di concentrarsi sulle priorità strategiche è significativo.
Il principale caso d’uso dell’intelligenza artificiale generativa per i servizi finanziari è la raccolta e l’elaborazione di dati per prendere decisioni sugli investimenti o sui prestiti ESG. Con i Large Language Models (LLM) che alimentano i modelli di intelligenza artificiale generativa, le banche possono facilmente estrarre, analizzare e interpretare le grandi quantità di dati non strutturati in loro possesso, anche se archiviati in sistemi silos. Invece di analizzare manualmente questi dati, questi vengono gestiti manualmente per fornire ai clienti decisioni di prestito più rapidamente, migliorando la loro esperienza. L’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata anche per riunire dati ESG specifici delle banche per il reporting, il che è particolarmente importante da quando è entrata in vigore la Direttiva sul reporting di sostenibilità (CSRD) dell’UE, che impone a tutte le grandi aziende e alle PMI quotate di pubblicare informazioni sugli aspetti ambientali. impatto delle loro attività.
Incoraggiare l’adozione all’interno dell’azienda
I decisori si trovano in una situazione in cui devono sostenere con forza l’implementazione dell’intelligenza artificiale generativa e assicurarsi di comprendere e comunicare in modo efficace i vantaggi, i rischi e i casi d’uso. La collaborazione con i principali partner tecnologici può rivelarsi rilevante in questo processo, soprattutto perché possono offrire soluzioni che si integrano perfettamente nei prodotti e servizi esistenti della banca. Allo stesso modo, quando i dipendenti iniziano a utilizzare l’intelligenza artificiale generativa nel loro lavoro quotidiano, dovrebbero ricevere formazione e supporto per aiutarli a migliorare le proprie competenze e a utilizzare la tecnologia in modo sicuro.
Ora è il momento di sperimentare l’intelligenza artificiale generativa; man mano che si sviluppa, il suo potenziale si espanderà in modo contingente. Nel 2024, e oltre, sarà al centro della digitalizzazione della finanza, consentendo alle banche di perfezionare i processi esistenti e di sbloccare nuove possibilità. Le discussioni normative in corso possono avere un impatto sull’implementazione, quindi le organizzazioni dovrebbero assicurarsi di rimanere aggiornate e preparate per eventuali nuovi sviluppi. L’adozione dell’intelligenza artificiale dovrebbe essere fatta con attenzione e guidata principalmente dal desiderio di creare valore per clienti, dipendenti e altri stakeholder a lungo termine, piuttosto che cercare guadagni a breve termine.
