Ripensare il modo di fare Finanza & Banking con l'AI.
Per automatizzare i servizi e i processi bancari & finanziari, aumentando efficienza e redditività, riducendo i costi.
L'AI sta rivoluzionando l'industria finanziaria e bancaria
Per sopravvivere nel 21° secolo, le banche e le istituzioni finanziarie devono adottare al più presto sistemi intelligenti per raccogliere e utilizzare diversi tipi di dati.
$1,2 Trilioni
Investimenti dell’industria finanziaria in AI previsti entro il
2035.
23,17%
Crescita del mercato dell’AI in ambito finanziario tra il 2020 e il 2025.
+80%
Banche nel mondo consapevoli del valore dall’AI applicata al settore.
$447 Miliardi
Risparmio aggregato dei costi stimato per le organizzazioni finanziarie entro il 2023, grazie all’AI.
Il settore Finanza & Banking affronta sfide continue con l'AI e le sue applicazioni.
Applicazioni
Innolva
Applicazione: Corporate Lending – Credit Scoring / Risk Underwriting (Back Office)
Fonte dei dati: bilancio aziendale, ricerca sul web, copertura delle notizie, annunci di lavoro, social buzz ecc.
KPI: Risparmio di tempo e costi
COSA?
Modello AI che fornisce uno scoring di credito più ricco e individualizzato per le PMI, basato su una serie di fattori digitali aggiuntivi in tempo reale che, combinati alle informazioni finanziarie tradizionali, possono individuare con maggior accuratezza le bad e good company.
PERCHÉ?
Minimizzare l’esposizione ai rischi, ottenere un accesso maggiore e più rapido al credito per le aziende, oltre a una conoscenza più approfondita del mutuatario da parte delle banche.
COME?
Combinando informazioni finanziarie tradizionali – basate sulla performance passata del mutuatario- con indicatori digitali in tempo reale – quali la presenza digitale, la e la reputazione popolarità digitale, le opportunità di lavoro, etc. Il nostro modello esplora più di 1.400 variabili utilizzando:
- Machine-Learning
- Deep-Learning
- Parallel computing
Banca Sella
Applicazione: Personal Finance / Retail Banking – KYC Due Diligence Automation
(Middle Office)
Fonte dei dati: Carte d’identità, busta paga, polizze assicurative, ecc.
KPI: Efficienza dell’operazione
COSA?
Modello AI che automatizza il rilevamento di errori, discrepanze e anomalie per determinare la validità dei documenti di identità/personali nel processo di valutazione del credito.
PERCHÉ?
Ridurre il tempo speso a reperire dati e documenti, con un risparmio di costi e un maggiore controllo sul KYC.
COME?
Sfruttando le più avanzate tecnologie AI conformi al GDPR per convertire il contenuto dei documenti fisici in forma
digitale/editabile. In particolare:
- OCR (riconoscimento ottico dei caratteri)
- Computer Vision
- Object Detection
- Machine-Learning
- Deep-Learning
- Parallel computing
Compass
Applicazione: Prestito al dettaglio – Prodotti personalizzati su misura (Front
Office)
Fonte di dati: CRM, Web/Mobile Analytics
KPI: Life-Time Value, Retention Rate
COSA?
Modello AI che automatizza la creazione e la prioritizzazione di cluster di clienti che mostrano comportamenti, profili di rischio, caratteristiche e abitudini di acquisto simili.
PERCHÉ?
Massimizzare la fidelizzazione dei clienti fornendo a ogni cluster di acquirenti il miglior prodotto/offerta, prendendo in considerazione le loro preferenze, l’attitudine al rischio, gli acquisti precedenti e le interazioni.
COME?
Sfruttando le più avanzate tecnologie AI conformi al GDPR per abbinare dati socio-demografici, dati sul comportamento di navigazione e di acquisto, per generare cluster di clienti accurati ed efficaci per la crescita del business. In particolare:
- Time-Series Analysis
- Machine-Learning
- Parallel computing
Altre possibili applicazioni
Ottimizzazione delle performance
Identificare quali fattori sono importanti per migliorare i prodotti analizzando i dati sulle performance.
Prevenzione del tasso di abbandono dei clienti
Applicare tecniche di rete neurale per prevedere le inadempienze delle carte di credito; identificare le opportunità di up/cross-selling e classificare i lead per ottimizzare i tassi di conversione.
Rilevamento e prevenzione
delle frodi
Prevenire gli attacchi automatici individuando e proteggendo dai comportamenti web dannosi
Gestione del ciclo di vita del contratto
Analizzare contratti personalizzati, politiche o altri documenti legali per accelerarne l’elaborazione e ridurre gli errori.
Next-Gen Due Diligence Process
Velocizzare e semplificare il processo di due diligence M&A digitalizzando enormi volumi di documenti cartacei e applicando analisi avanzate.
Sicurezza e gestione del rischio
Valutare l’attività degli utenti e di altre entità esterne per scoprire anomalie che potrebbero indicare violazioni della sicurezza esterna.
I modelli di AI hanno un impatto su diverse attività del mercato finanziario e bancario
La cybersicurezza è nel nostro DNA
Cs-Aware e Cs-Aware Next sono due progetti finanziati dall’UE in cui aziende tecnologiche, università e centri di ricerca lavorano insieme per compiere il passo avanti necessario verso l’automazione del rilevamento, classificazione e visualizzazione degli incidenti informatici per le organizzazioni pubbliche e private.
In particolare 3rdPlace è la «tech engine» di questo consorzio e abilita:
- Raccolta di dati sia da fonti interne (es. log del server) che esterne (siti verticali, social media, database della supply chain, ecc.)
- Analisi avanzata dei dati attraverso l’AI al fine di rilevare, classificare e visualizzare gli incidenti di cybersecurity in tempo reale, supportando la prevenzione o la mitigazione degli attacchi informatici.
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