Il futuro del FinTech: analisi predittiva e approfondimenti guidati dall'intelligenza artificiale

Nel panorama in continua evoluzione della tecnologia finanziaria (FinTech), i dati sono emersi come la nuova valuta. Guida l'innovazione e rimodella il settore. Con la rapida proliferazione delle transazioni digitali, dell'online banking e dei pagamenti mobili, ogni secondo viene generata un'incredibile quantità di dati.

Tuttavia, non conta solo il volume dei dati, ma anche il modo in cui le società e le istituzioni finanziarie ne sfruttano il potenziale per ottenere informazioni preziose e guidare un processo decisionale informato.

La scala delle informazioni che circolano attraverso il mondo fisico e l'economia globale è immensa e diversificata. Proviene da vari canali come sensori, immagini satellitari, attività web, applicazioni digitali, video e transazioni con carta di credito.

Tuttavia, i dati non elaborati hanno un significato limitato fino a quando non vengono combinati con altri dati e convertiti in informazioni per migliorare il processo decisionale. I dati acquisiscono rilevanza e rivelano informazioni preziose contestualizzando, ad esempio, i dati di vendita all'interno di dati storici o tendenze di mercato. Improvvisamente, queste cifre possono indicare una crescita o un calo rispetto ai benchmark o come risultato di strategie specifiche.

Poiché il volume di dati generati dalle transazioni finanziarie continua a crescere, diventa imperativo per le aziende FinTech investire nell'analisi dei dati e nell'integrazione dell'analisi predittiva supportata dall'intelligenza artificiale. Per sfruttare appieno il potenziale di questi vasti set di dati e consentire un'analisi avanzata dei dati, spesso cercano l'esperienza dei servizi di sviluppo dell'IA . Soprattutto quelli che impiegano algoritmi e tecniche di apprendimento automatico per estrarre e identificare modelli e guidare processi decisionali informati.

Introduzione all'intelligenza artificiale nel FinTech

Secondo il rapporto Mordor Intelligence, la dimensione del mercato AI in Fintech è stimata a $ 42,83 miliardi nel 2023. Si prevede che raggiungerà $ 49,43 miliardi entro il 2028. Inoltre, si prevede che crescerà a un CAGR del 2,91% durante il periodo di previsione (2023 -2028).

Questa è la prova che con l'analisi predittiva, le istituzioni bancarie e finanziarie possono ottenere informazioni preziose sulle tendenze future, sul comportamento dei clienti e sulle dinamiche di mercato per prendere decisioni aziendali proattive, informate e strategiche.

Inoltre, il recente rapporto di Mckinsey "Autonomy of AI: Staying on the forefront of AI in banking" evidenzia l'importanza della tecnologia, in particolare AI, blockchain, cloud computing e strumenti di analisi predittiva e dati , per raggiungere l'efficienza e guidare l'innovazione aziendale in il settore finanziario. Queste tecnologie consentono alle società bancarie di servire una vasta base di clienti, inclusi milioni di clienti individuali e clienti aziendali, con notevole efficienza sulla loro piattaforma digitale. I bassi costi operativi e di manutenzione IT per account si aggiungono ulteriormente al loro vantaggio nel servire la popolazione di massa.

Sfruttare il cloud computing e l'analisi dei dati consente al settore dei servizi finanziari di sviluppare modelli di rischio superiori. Conduce alla rapida valutazione dei rischi finanziari e all'approvazione dei prodotti di credito per i clienti, un processo prima inimmaginabile.

Inoltre, le società finanziarie possono creare un modello di business commercialmente sostenibile e redditizio elaborando con successo le richieste di credito e mantenendo un equilibrio tra costi e rendimenti. Gli esempi evidenziati hanno mostrato come l'adozione di soluzioni guidate dalla tecnologia può trasformare i processi finanziari tradizionali e le pratiche bancarie, rendendo i servizi finanziari più accessibili ed efficienti per un pubblico più ampio.

Advanced Data Analytics per migliorare il processo decisionale

L'implementazione di insight basati sull'intelligenza artificiale consente alle aziende FinTech di stabilire una strategia dati completa che comprende analisi descrittive, predittive e prescrittive. L'apprendimento automatico e l'implementazione dell'intelligenza artificiale ampliano le capacità e garantiscono una maggiore affidabilità dei dati per ogni tipo di questi approcci analitici.

Al giorno d'oggi, le organizzazioni finanziarie seguono l'esempio automatizzando l'elaborazione dei dati attraverso l'utilizzo di strumenti di automazione dell'analisi e modellazione predittiva. A seconda della prospettiva aziendale, la strategia dei dati per il team finanziario può consistere in quanto segue:

• Analisi descrittiva, che comporta la trasformazione di dati grezzi, come cifre di vendita, conteggi e statistiche sui clienti, in informazioni fruibili che possono guidare il processo decisionale. Le aziende FinTech possono ottenere informazioni sulle performance e sulle tendenze passate analizzando i dati storici.
• L'analisi predittiva sfrutta tecnologie avanzate come AI, machine learning e Big Data per prevedere eventi e risultati futuri. Identificando modelli e correlazioni all'interno dei dati, l'analisi predittiva consente alle aziende di fare previsioni informate sulle tendenze future, sul comportamento dei clienti e sulle dinamiche di mercato.
• L'analisi prescrittiva promuove l'analisi fornendo raccomandazioni intelligenti e suggerendo linee d'azione ottimali per ottenere i risultati desiderati. Considerando vari input di dati e utilizzando algoritmi, l'analisi prescrittiva aiuta le aziende ad affrontare le sfide e a prendere decisioni basate sui dati.

L'analisi prescrittiva e predittiva offre approfondimenti approfonditi sui problemi del business FinTech. Forniscono indicazioni sulle strategie più efficaci per affrontarle. Queste metodologie di analisi consentono alle aziende di ottimizzare le prestazioni, promuovere l'efficienza e sfruttare le opportunità in un mercato in rapida evoluzione.

Un altro tipo di analisi con un'importanza significativa nel settore bancario e finanziario è in tempo reale . L'analisi in tempo reale si riferisce al processo di analisi dei dati e dei modelli statistici e alla generazione di approfondimenti in tempo reale o quasi in tempo reale. Implica il monitoraggio e l'elaborazione continui dei flussi di dati man mano che vengono generati, consentendo un processo decisionale e un'azione immediati per le istituzioni FinTech.

Vantaggi degli approfondimenti guidati dall'intelligenza artificiale nel FinTech

Tra le cosiddette "tecnologie all'avanguardia" che rientrano in quelle basate sull'intelligenza artificiale ci sono l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'analisi del copione vocale, gli agenti virtuali, la visione artificiale, il riconoscimento facciale, la blockchain, la robotica e l'analisi comportamentale. Queste funzionalità avanzate svolgono un ruolo fondamentale nel migliorare l'esperienza e la fidelizzazione del cliente attraverso vari aspetti come i canali di coinvolgimento, la consulenza intelligente e l'elaborazione più rapida. Inoltre, consentono offerte personalizzate con sottoscrizione precisa. Ultimo ma non meno importante, promuovono l'efficienza operativa lungo l'intera catena del valore. Comprendono l'assistenza clienti, il monitoraggio, la gestione dei record e oltre.

Secondo un report di McKinsey, dando la priorità ai casi d'uso di AI/ML, le istituzioni finanziarie possono ottenere l'automazione per oltre 20 processi decisionali attraverso vari percorsi del cliente. In particolare, le banche che si rivolgono sempre più all'intelligenza artificiale e alle capacità di analisi possono migliorare le aree chiave:

• acquisizione del cliente,
• decisioni di credito,
• monitoraggio e raccolta,
• rafforzare le relazioni con i clienti,
• e assistenza intelligente.

Diversi vantaggi dell'incorporazione di capacità predittive nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico nel settore finanziario includono:

• Miglioramento dell'acquisizione dei clienti: utilizzando l'automazione end-to-end e l'analisi avanzata, le banche possono creare esperienze cliente eccezionali e fornire messaggi altamente personalizzati durante l'intero percorso di acquisizione dei clienti. Questo approccio offre loro un vantaggio competitivo, portando a maggiori tassi di acquisizione dei clienti.
• Aumento del valore a vita del cliente: il coinvolgimento continuo e intelligente con i clienti attraverso una gamma di prodotti e servizi rafforza la relazione con il cliente, aumentando in ultima analisi il loro valore a vita per la banca.
• Migliore efficienza operativa: abbracciare ampiamente l'automazione, in particolare nelle fasi di elaborazione dei documenti, revisione e processo decisionale durante l'acquisizione e l'assistenza, consente alle banche di ridurre significativamente i costi operativi.
• Riduzione del rischio di credito: le banche possono mitigare efficacemente i rischi di credito mediante uno screening più sofisticato dei potenziali clienti e l'individuazione tempestiva di comportamenti che segnalano un rischio maggiore di insolvenza e frode, garantendo un ambiente finanziario più stabile e sicuro.

Inoltre, attraverso l'implementazione di modelli AA/ML in grado di analizzare set di dati estesi e diversificati quasi in tempo reale, le banche possono valutare in modo efficiente i nuovi clienti per i servizi di credito, stabilire limiti di prestito e prezzi adeguati e ottenere una migliore visibilità sui risultati futuri degli afflussi di cassa e deflussi con funzionalità di previsione del flusso di cassa.

Casi d'uso di Predictive Analytics nei servizi finanziari

L'analisi predittiva, un aspetto dell'analisi avanzata, sfrutta i dati storici, la modellazione statistica, il data mining e l'apprendimento automatico per anticipare i risultati imminenti.

I leader finanziari abbracciano ampiamente l'analisi predittiva nella finanza per discernere i modelli nei dati, consentendo l'identificazione di potenziali rischi e opportunità. Spesso allineate con i big data e la scienza dei dati, le aziende contemporanee sono alle prese con un diluvio di dati che vanno dai file di registro alle immagini e ai video sparsi in diversi repository all'interno dell'organizzazione. Pertanto, i data scientist possono implementare algoritmi di deep learning e machine learning per estrarre queste preziose informazioni dai serbatoi di informazioni, discernendo efficacemente i modelli e prevedendo eventi futuri. Tecniche statistiche di spicco come modelli di regressione logistica e lineare, reti neurali e alberi decisionali costituiscono il fondamento di questo processo predittivo, generando apprendimenti predittivi preliminari che alimentano ulteriori intuizioni predittive e decisioni finanziarie. Di seguito, esploreremo diversi casi d'uso di come l'analisi predittiva può essere utilizzata nei servizi finanziari.

Credit Scoring e valutazione del rischio in Finance

Le banche utilizzano un modello predittivo e analisi per valutare l'affidabilità creditizia dei potenziali mutuatari. Analizzando i dati storici, i punteggi di credito, il comportamento finanziario e altri fattori rilevanti, i modelli predittivi possono valutare la probabilità di insolvenza o rimborso del prestito, consentendo alle banche di prendere decisioni di prestito informate.

In che modo le banche gestiscono la gestione del rischio di credito?

Le banche impiegano diverse tattiche per gestire efficacemente il rischio di credito. Stabiliscono criteri di prestito precisi, che possono includere l'obbligo di un punteggio di credito minimo per i mutuatari. Inoltre, monitorano regolarmente i loro portafogli di prestiti, valutando le fluttuazioni dell'affidabilità creditizia dei mutuatari e apportando le modifiche necessarie secondo necessità.

Per valutare il costo del rischio, i prestatori utilizzano un'ampia gamma di dati del mutuatario, del prestatore stesso e di entità esterne come le agenzie di credito. I punteggi di credito e i modelli di analisi del rischio di credito sono tra i metodi impiegati , consentendo agli istituti di credito di stimare la perdita prevista in base a fattori quali la probabilità di insolvenza, la perdita in caso di insolvenza e l'esposizione al momento dell'insolvenza.

Sfruttando l'analisi del rischio di credito basata sull'intelligenza artificiale, gli istituti di credito possono prendere decisioni più informate sulle richieste di prestito, rilevare modelli sottili e prevedere potenziali insolvenze con maggiore precisione, riducendo in ultima analisi i rischi e migliorando la qualità complessiva del portafoglio prestiti.

In che modo l'ottimizzazione del punteggio di credito può aumentare sostanzialmente le tue entrate?

Miquido ha invitato il CEO di NextBank a discutere le applicazioni pratiche dell'intelligenza artificiale e i progressi pionieristici nel FinTech.

In un webinar gratuito incentrato sull'applicazione dell'IA nel settore finanziario e bancario, ci siamo concentrati sulle applicazioni pratiche dell'IA e su come trasformare il tuo punteggio di credito in una potenza redditizia. Il webinar presenta un case study di mobile banking di NextBank.

Rilevamento delle frodi tramite AI e ML

Gli istituti finanziari possono utilizzare l'analisi predittiva per rilevare attività fraudolente in tempo reale. Analizzando continuamente i dati transazionali ei modelli di comportamento dei clienti, le banche possono segnalare transazioni sospette e prevenire attività fraudolente, salvaguardando sia le risorse dei clienti che la reputazione della banca.

Nel 2022, il Wolfsberg Group, un'associazione di 13 banche globali che mira a sviluppare quadri e linee guida per la gestione dei rischi di criminalità finanziaria, ha delineato cinque best practice per garantire l'uso responsabile di AI e ML nella gestione del rischio di criminalità finanziaria.

Queste pratiche includono la definizione chiara dell'ambito degli strumenti di intelligenza artificiale e l'implementazione di piani di governance per mitigare il rischio di uso improprio, tenendo conto dell'appropriazione indebita dei dati e del pregiudizio algoritmico. Sottolinea la necessità di un uso proporzionale del potere dell'IA, con valutazioni periodiche del rischio per bilanciare vantaggi come l'assegnazione di priorità degli avvisi basata sul rischio e il rilevamento delle frodi. Inoltre, una progettazione adeguata e competenze tecniche sono essenziali per comprendere le funzioni dell'IA, definire gli obiettivi, controllare gli svantaggi come i pregiudizi e garantire la spiegabilità per gli investigatori.

Il framework sottolinea inoltre la responsabilità e la supervisione durante l'intero ciclo di vita dell'IA, anche quando si utilizza l'IA fornita dal fornitore, con controlli etici e allineamento alla conformità. Trovare un equilibrio tra le aspettative di trasparenza delle autorità di regolamentazione e i requisiti di riservatezza è fondamentale e i sistemi di IA dovrebbero fornire ragioni chiare per le decisioni di rilevamento dei rischi per mantenere l'apertura e garantire una solida pista di controllo.

Proteggere i clienti bancari da potenziali tentativi di frode: un caso studio di NextBank

NextBank, una società bancaria lungimirante, ha riconosciuto il potenziale di un'app mobile sicura e di facile utilizzo. Impegnata a fornire ai propri clienti sicurezza e praticità senza precedenti, NextBank ha creato un'app mobile che non solo soddisfaceva i severi requisiti di sicurezza, ma offriva anche un'esperienza bancaria senza soluzione di continuità.

NextBank ha adottato un approccio a più livelli che ha incorporato i più recenti protocolli di sicurezza e le migliori pratiche del settore. Implementando la crittografia end-to-end e rigorose procedure di autenticazione, hanno instillato un senso di fiducia tra gli utenti, incoraggiandoli a condurre transazioni finanziarie in tutta tranquillità.

Per conformarsi ai severi standard di verifica della sicurezza delle applicazioni OWASP, il team di sviluppo di Nextbank ha adottato un'app bancaria economica e sicura. Ciò ha garantito i più elevati standard di protezione e sicurezza dei dati. Il case study di NextBank dimostra i loro ulteriori sforzi per proteggere i clienti da potenziali tentativi di frode.

Segmentazione e personalizzazione dei clienti basate sull'intelligenza artificiale nella finanza

L'analisi predittiva viene utilizzata per segmentare i clienti in base alle loro preferenze, comportamenti ed esigenze. Comprendendo i segmenti di clientela, le banche possono offrire prodotti e servizi finanziari personalizzati, migliorare le esperienze dei clienti e fidelizzarli. Tuttavia, le organizzazioni bancarie e finanziarie hanno la responsabilità di elaborare strategie che soddisfino numerosi obiettivi di segmentazione senza violare le politiche di conformità e i termini legali stabiliti.

Gli istituti finanziari possono trarre vantaggio dalle iniziative di segmentazione e personalizzazione attraverso i canali di vendita e marketing creando una narrazione coerente basata sui dati provenienti da più campagne e punti di contatto. In secondo luogo, la creazione di contenuti di blog personalizzati mirati a piccoli segmenti di clientela in base all'utilizzo e all'interesse del prodotto. Infine, segmentare i clienti in base al loro ciclo di acquisto e personalizzare gli sforzi di marketing per soddisfare le loro esigenze in ogni fase del viaggio. Questi approcci comportano analisi di marketing e creazione di contenuti basati sui dati per ottimizzare le esperienze dei clienti e rafforzare le relazioni.

LLM e AI avranno un impatto sull'esperienza utente nel settore bancario in diversi modi.

Forbes Il futuro dell'intelligenza artificiale nel settore bancario

Gli esempi includono l'analisi dei dati dei clienti per offrire un servizio clienti personalizzato, consulenza finanziaria personalizzata e rilevamento proattivo delle frodi. Inoltre, l'intelligenza artificiale può aiutare ad automatizzare le attività di routine, aumentando l'efficienza e riducendo i costi per le banche, fornendo al contempo un'assistenza clienti più rapida. Infine, l'intelligenza artificiale può aiutare a creare un'esperienza bancaria conversazionale. Non è secondo a nessuno quando si tratta di semplificare le interazioni degli utenti e rendere i servizi bancari disponibili in più lingue.

Personalizzazione potenziata dall'intelligenza artificiale nell'app SBAB: un caso di studio di Miquido

L'app mobile SBAB, sviluppata da Miquido, è una piattaforma completa per il risparmio finanziario e la gestione dei prestiti.

Come primo esempio di personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale, Miquido ha integrato all'interno dell'app guide intuitive sui prestiti ipotecari per gli acquirenti di case. L'app SBAB offre agli utenti un comodo accesso alle informazioni più richieste sui mutui ipotecari, semplificando il processo decisionale del potenziale acquirente della casa.

Churn Prediction e Customer Retention

I modelli predittivi aiutano le banche a identificare i clienti che potrebbero abbandonare o chiudere i loro conti. L'algoritmo di previsione del tasso di abbandono può sfruttare una varietà di fattori per l'analisi predittiva nella finanza. I fattori degni di nota includono i dati demografici e psicografici dei clienti, le transazioni, i dati sui prezzi, i fattori economici, gli elementi del comportamento dei clienti e i percorsi dei clienti.

Le banche possono mantenere clienti preziosi e ridurre i tassi di abbandono intervenendo in modo proattivo e offrendo incentivi su misura o offerte personalizzate.

Analisi dei trend di mercato e opportunità di investimento

Con l'aiuto dell'analisi predittiva, le organizzazioni finanziarie possono analizzare le tendenze del mercato e prevedere i cambiamenti nelle condizioni di mercato. Queste intuizioni aiutano a prendere decisioni di investimento strategiche, adeguare i portafogli e capitalizzare le opportunità emergenti.

Inoltre, l'analisi predittiva consente alle organizzazioni finanziarie di identificare le opportunità di investimento analizzando i dati storici, le tendenze del mercato e il comportamento dei clienti. Comprendendo le dinamiche di vari strumenti finanziari e asset class, le organizzazioni possono fare scelte di investimento basate sui dati. Possono anche capitalizzare le tendenze emergenti e ottimizzare i loro portafogli per ottenere rendimenti migliori.

Opportunità di cross-sell e upsell

L'analisi predittiva aiuta le banche a identificare le opportunità di cross-selling e upselling per i clienti esistenti. Analizzando i dati dei clienti e la cronologia degli acquisti, le banche possono consigliare prodotti e servizi finanziari rilevanti. E, di conseguenza, aumentare le entrate e il coinvolgimento dei clienti.

Ottimizzazione del portafoglio

I modelli predittivi utilizzano la propensione al rischio, i dati storici di mercato e gli obiettivi dei clienti per consigliare asset allocation ottimali per portafogli di investimento migliorati. L'ottimizzazione del portafoglio presenta vantaggi fondamentali per investitori e gestori. Mira a massimizzare i rendimenti gestendo efficacemente il rischio, ottenendo un compromesso rischio-rendimento desiderabile sulla frontiera efficiente. Ciò soddisfa i clienti offrendo rendimenti elevati per unità di rischio.

In secondo luogo, l'ottimizzazione del portafoglio pone l'accento sulla diversificazione, riducendo i rischi non sistematici o non valutati e proteggendo gli investitori dagli svantaggi di asset con prestazioni inferiori. Un portafoglio ben diversificato garantisce agli investitori di rimanere in una zona confortevole anche in condizioni di mercato turbolente. Inoltre, la gestione attiva del portafoglio e l'analisi dei dati di mercato consentono ai gestori di identificare le opportunità di mercato prima degli altri. Consente inoltre loro di sfruttare queste opportunità a vantaggio dei loro investitori.

Conformità normativa

L'analisi predittiva aiuta le banche a garantire la conformità normativa. Le banche possono evitare sanzioni e soddisfare i requisiti normativi analizzando vasti dati. Usano questi dati per identificare potenziali rischi di conformità e adottare misure preventive.

L'emergere dell'intelligenza artificiale ha portato a una maggiore efficienza, accuratezza e convenienza nei processi di conformità all'interno del settore dei servizi finanziari.

Jon Leitner Presidente di Ascent

Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono organizzare in modo efficiente grandi volumi di dati e documenti mediante categorizzazione, tagging e indicizzazione. Questa capacità è particolarmente vantaggiosa per la conformità normativa . Consente agli istituti finanziari di identificare e monitorare rapidamente transazioni, clienti o modelli comportamentali specifici. Inoltre, la capacità dell'IA di standardizzare la struttura dei dati rimuove la soggettività, garantendo la coerenza tra i diversi reparti e facilitando confronti semplici. Di conseguenza, il potenziale di errori o omissioni nei rapporti di conformità è notevolmente ridotto.

Modelli predittivi nelle previsioni finanziarie

I modelli predittivi hanno trasformato le previsioni finanziarie in una disciplina dinamica e basata sui dati, fornendo alle aziende informazioni prima inaccessibili. Questi modelli sono strumenti indispensabili per le imprese e i professionisti della finanza. Aiutano con la previsione delle entrate, la valutazione del rischio di credito e la comprensione dei clienti in un panorama finanziario imprevedibile.

Il ruolo dell'IA nelle previsioni finanziarie e nel processo decisionale

La capacità dell'intelligenza artificiale di elaborare grandi volumi di dati, scoprire schemi intricati e generare previsioni ha attirato l'attenzione dei leader del settore. Gli esperti sottolineano il potenziale dell'intelligenza artificiale per migliorare le previsioni finanziarie consentendo approfondimenti più precisi e in tempo reale. Inoltre, il ruolo dell'IA aumenta nell'aumentare il processo decisionale umano. Se combinata con le competenze umane, l'IA può migliorare significativamente i risultati decisionali in scenari complessi e ad alta intensità di dati.

Sfruttando l'analisi predittiva basata sull'intelligenza artificiale, gli istituti finanziari ottengono un vantaggio competitivo. Le previsioni guidate dall'intelligenza artificiale forniscono informazioni critiche sulle tendenze del mercato, sul comportamento dei consumatori, sulle catene di approvvigionamento e sulla gestione del rischio. Consentono inoltre un processo decisionale agile e ben informato. Questa combinazione di competenze umane e capacità analitiche dell'IA inaugura una nuova era di efficienza e vantaggio strategico. Spinge anche il settore finanziario e bancario verso una crescita e un successo sostenuti.

In che modo i servizi finanziari possono investire nel futuro con l'analisi predittiva

Per stare al passo con questi sviluppi, le banche e le principali istituzioni finanziarie devono dare la priorità agli investimenti nell'infrastruttura tecnologica adeguata. Ciò può comportare l'adozione di soluzioni basate su cloud, la promozione di competenze interne nello sviluppo di NLP o chatbot e la creazione di collaborazioni con startup fintech. Inoltre, si dovrebbe porre l'accento sull'attuazione di rigorose misure di governance e sicurezza dei dati per garantire la conformità e la salvaguardia contro le frodi.