Come dirigente di una grande banca, l’ascesa dell’intelligenza artificiale probabilmente ti tiene sveglio la notte. L’intelligenza artificiale e le tecnologie ad essa correlate sono destinate a trasformare radicalmente il settore bancario e quello fintech. Ora è il momento per gli investitori strategici e di private equity esperti di tecnologia di acquistare una banca o una società fintech.
Molte delle attività ripetitive e di routine attualmente eseguite dagli esseri umani saranno automatizzate e l’intelligenza artificiale assumerà funzioni come l’approvazione dei prestiti, l’individuazione delle frodi e l’ottimizzazione dei portafogli di investimento. Alcuni analisti prevedono che quasi 1 milione di dipendenti bancari potrebbero perdere il lavoro a causa dell’intelligenza artificiale nel prossimo decennio.
Per le banche l’intelligenza artificiale rappresenta una minaccia esistenziale ma anche un’opportunità. Coloro che abbracciano l’intelligenza artificiale e la integrano perfettamente nelle proprie operazioni saranno in grado di ridurre i costi, migliorare l’esperienza del cliente e ottenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, le banche che non riescono ad adattarsi a questa nuova realtà rischiano di diventare obsolete. Nei prossimi anni, aspettatevi un’ondata di fusioni e acquisizioni mentre le banche più piccole faticano a tenere il passo con i cambiamenti tecnologici e cercano di essere acquisite da istituzioni più grandi con più risorse da investire nell’intelligenza artificiale.
Il settore bancario è sull’orlo di una trasformazione e l’intelligenza artificiale determinerà i vincitori e i vinti. È ora che le banche e gli investitori agiscano.
L’ascesa del fintech e dell’intelligenza artificiale nel settore bancario
L’ascesa delle società di tecnologia finanziaria (fintech) e dell’intelligenza artificiale (AI) nel settore bancario pone sia opportunità che minacce per le banche tradizionali. Le startup fintech stanno sfruttando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per fornire servizi bancari automatizzati e personalizzati ai clienti. Alcuni stanno addirittura ottenendo carte bancarie per competere direttamente con le banche affermate.
Per rimanere competitive, molte delle principali banche hanno iniziato ad acquisire o collaborare con società fintech e di intelligenza artificiale. Ad esempio, JPMorgan Chase ha acquisito WePay, una società di elaborazione dei pagamenti online, mentre Barclays ha collaborato con MarketInvoice, una piattaforma di prestito peer-to-peer. Queste acquisizioni e partnership consentono alle banche tradizionali di acquisire rapidamente competenze tecniche nell’intelligenza artificiale e di accedere a nuove tecnologie per migliorare i propri servizi bancari digitali.
Tuttavia, la crescente presenza del fintech e dell’intelligenza artificiale nel settore bancario comporta anche un’ulteriore concorrenza per le banche tradizionali. Le società fintech sono in grado di fornire servizi mirati a specifici segmenti di clientela, come i millennial o le piccole imprese, che molte grandi banche faticano a servire. Sono inoltre in grado di operare con costi inferiori grazie ai loro modelli di business snelli e incentrati sulla tecnologia. Alcuni analisti prevedono che le società fintech potrebbero guadagnare quote di mercato significative rispetto alle banche tradizionali nel prossimo decennio.
Per evitare di perdere clienti e quote di mercato, le banche dovranno continuare a migliorare le proprie capacità di intelligenza artificiale e i servizi digitali per fornire ai clienti esperienze personalizzate e fluide su tutti i canali bancari. Coloro che non sono in grado di fare progressi in queste aree potrebbero diventare essi stessi obiettivi di acquisizione, poiché le banche più grandi cercano di acquisire dimensioni e accedere a nuove tecnologie e basi di clienti attraverso fusioni e acquisizioni strategiche. Il futuro del settore bancario vedrà probabilmente un ulteriore consolidamento, con i confini tra fintech, intelligenza artificiale e sistema bancario tradizionale che diventeranno sempre più sfumati.
Come l’intelligenza artificiale sta trasformando le operazioni bancarie
Il continuo progresso dell’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui le banche operano e forniscono servizi ai clienti. L’intelligenza artificiale consente alle banche di automatizzare i processi, ottenere informazioni approfondite dai dati e migliorare l’esperienza del cliente.
Come l’intelligenza artificiale automatizza e ottimizza le operazioni
L’intelligenza artificiale può automatizzare molte attività di routine attualmente eseguite dagli esseri umani, come l’elaborazione delle richieste di prestito, il rilevamento di frodi e la gestione delle richieste del servizio clienti. Ciò consente ai dipendenti della banca di concentrarsi su lavori più complessi e di alto valore. L’intelligenza artificiale aiuta anche a ottimizzare le operazioni identificando le inefficienze e migliorando i flussi di lavoro. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può analizzare i dati storici per determinare i livelli ottimali di personale e l’allocazione delle risorse tra le filiali bancarie.
In che modo l’intelligenza artificiale fornisce informazioni basate sui dati
Le banche generano e raccolgono enormi quantità di dati su clienti, transazioni, investimenti e altro ancora. L’intelligenza artificiale aiuta le banche a ottenere informazioni preziose da questi dati per prendere decisioni aziendali migliori. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può analizzare i dati dei clienti per identificare opportunità di cross-selling di prodotti e servizi. L’intelligenza artificiale aiuta anche nella gestione del rischio rilevando modelli che potrebbero indicare frodi o inadempienze. Queste informazioni basate sui dati consentono alle banche di migliorare i prodotti, indirizzare i servizi ai clienti e mitigare i rischi.
Come l’intelligenza artificiale migliora l’esperienza del cliente
Molte banche utilizzano l’intelligenza artificiale per fornire un’esperienza cliente migliorata. Gli assistenti virtuali e i chatbot AI gestiscono le richieste e le domande di base del servizio clienti, fornendo supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7. L’intelligenza artificiale consente inoltre servizi bancari personalizzati attraverso raccomandazioni personalizzate sui prodotti, consulenza finanziaria su misura e strumenti predittivi in grado di stimare le esigenze di un cliente. Con l’intelligenza artificiale, le banche possono acquisire una visione a 360 gradi dei propri clienti per costruire relazioni e fidelizzazione a lungo termine.
L’intelligenza artificiale continuerà a rimodellare il settore bancario negli anni a venire. Le banche che adottano l’intelligenza artificiale saranno in grado di ridurre i costi, ottenere un vantaggio competitivo e soddisfare meglio le esigenze dei clienti. Per alcune banche più piccole, l’intelligenza artificiale potrebbe avere un impatto significativo sui loro modelli di business, rendendole potenziali obiettivi di acquisizione. Ma con la giusta strategia, tutte le banche possono beneficiare del potere di trasformazione dell’intelligenza artificiale.
Chatbot e assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale
I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale stanno trasformando il modo in cui le banche interagiscono e servono i clienti. I chatbot possono gestire molte domande e richieste di routine del servizio clienti tramite interazioni vocali o di testo su siti Web, app mobili e piattaforme di messaggistica. Alcune banche stanno già utilizzando i chatbot per aiutare i clienti con attività di base come controllare i saldi dei conti, effettuare pagamenti e reimpostare le password.
Automatizzazione di query e richieste semplici
I chatbot eccellono nel gestire domande e richieste ripetitive e ad alto volume dei clienti. Possono fornire rapidamente informazioni su orari delle banche, posizioni, tassi di interesse e altro ancora. I chatbot fanno risparmiare tempo ai clienti e denaro alle banche automatizzando queste semplici interazioni. Molte banche vedono i chatbot gestire il 30-50% di tutte le richieste del servizio clienti, consentendo agli agenti umani di concentrarsi su questioni più complesse.
Esperienze personalizzate
Gli assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale portano i chatbot a un livello superiore fornendo supporto personalizzato e consigli ai clienti. Conoscono i clienti e le loro esigenze nel tempo attraverso conversazioni e interazioni continue. Gli assistenti virtuali possono quindi suggerire prodotti e servizi rilevanti, fornire consulenza finanziaria su misura per la situazione del cliente e persino prevedere eventi della vita che potrebbero avere un impatto sulle finanze. Alcune banche stanno testando assistenti virtuali che controllano in modo proattivo i clienti e offrono aiuto se notano che il cliente può beneficiare di indicazioni su come risparmiare per un acconto su una casa o sul pagamento di debiti con interessi elevati.
Apprendimento e miglioramento continui
Il vero potere dell’intelligenza artificiale è la sua capacità di apprendere e migliorare continuamente dalle interazioni, dai dati e dai risultati. I chatbot e gli assistenti virtuali imparano da ogni domanda, richiesta e conversazione per espandere le proprie basi di conoscenza, perfezionare le risposte e servire meglio i clienti. Diventano più intelligenti e più capaci nel tempo senza bisogno di essere riprogrammati esplicitamente. Ciò significa che l’esperienza del cliente diventerà più fluida, personalizzata e preziosa man mano che i sistemi di intelligenza artificiale continuano ad apprendere ed evolversi.
Sebbene l’intelligenza artificiale trasformerà in modo significativo il settore bancario, molti clienti preferiscono ancora le interazioni umane per questioni finanziarie più delicate o complesse. Il ruolo dei dipendenti bancari si sposterà e si concentrerà sulla costruzione di relazioni, sulla fornitura di competenze e sulla supervisione dei sistemi di intelligenza artificiale. Con il supporto dell’intelligenza artificiale, le banche possono fornire un servizio più rapido e personalizzato per migliorare la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti. Il futuro del settore bancario sarà costruito sulla collaborazione tra persone e intelligenza artificiale.
IA per il rilevamento delle frodi e la gestione dei rischi
L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono pronti a trasformare il rilevamento delle frodi e la gestione del rischio nel settore bancario. Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale ottengono l’accesso a più dati, le loro capacità di riconoscimento dei modelli migliorano, consentendo loro di individuare anomalie che indicano comportamenti fraudolenti o aree di rischio.
Rilevamento di transazioni fraudolente
L’intelligenza artificiale può analizzare singole transazioni e rilevare segnali di frode identificando modelli che si discostano dal normale comportamento di un cliente. Cose come grandi acquisti in un breve lasso di tempo, transazioni in una nuova posizione geografica o un improvviso cambiamento nelle abitudini di spesa potrebbero attivare un avviso. I sistemi di intelligenza artificiale possono anche confrontare le transazioni tra i clienti per rilevare attacchi fraudolenti coordinati. Con l’apprendimento automatico, questi sistemi diventano più intelligenti nel tempo poiché sono esposti a più dati.
Monitoraggio dell’esposizione al rischio
Le banche devono monitorare attentamente il rischio per garantire di non superare i limiti o di essere sovraesposti in determinate aree. L’intelligenza artificiale è particolarmente adatta per monitorare i parametri di rischio in tempo reale su enormi volumi di dati. Ad esempio, l’intelligenza artificiale potrebbe monitorare l’esposizione al rischio legato alle variazioni dei tassi di interesse analizzando il potenziale impatto sugli utili in base al portafoglio di prestiti e investimenti della banca. Oppure potrebbe monitorare il rischio di controparte monitorando la salute finanziaria in tempo reale delle istituzioni verso cui la banca è esposta. Man mano che emergono nuovi rischi, i sistemi di intelligenza artificiale possono essere addestrati a rilevarli.
Miglioramento dei modelli di rischio di credito
Le banche si affidano a modelli di rischio di credito per determinare a chi viene concesso un prestito e a quale tasso di interesse. L’intelligenza artificiale può aiutare a migliorare l’accuratezza di questi modelli identificando modelli complessi in enormi set di dati che contengono sia dati tradizionali (reddito, livelli di debito) sia dati alternativi (cronologia dei pagamenti, attività sui social media). Un modello basato sull’intelligenza artificiale può individuare correlazioni che portano a previsioni migliori sulla probabilità di un cliente di inadempiere o di pagare in tempo. Man mano che i prestiti vengono ripagati, il modello di intelligenza artificiale può continuare ad apprendere e ad affinare la propria capacità di prevedere il rischio.
In sintesi, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono pronti a migliorare il rilevamento delle frodi, rafforzare le procedure di gestione del rischio e migliorare la modellizzazione del rischio di credito nel settore bancario. Sebbene l’intelligenza artificiale non possa sostituire il giudizio umano, può aiutare a identificare i rischi e rilevare attività sospette su una scala e a una velocità che sarebbero impossibili per gli esseri umani da soli. Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, le banche possono operare in modo più sicuro e fiducioso in un sistema finanziario sempre più complesso.
Perché alcune banche faticano a tenere il passo con l’intelligenza artificiale
Alcune banche faticano a tenere il passo con il rapido ritmo dell’innovazione e dell’integrazione dell’IA. Poiché la tecnologia continua ad avanzare, molte banche tradizionali hanno difficoltà ad adattarsi.
Tecnologia e infrastruttura legacy
Molte banche affermate sono gravate da infrastrutture tecnologiche obsolete e sistemi legacy che rendono complicata l’implementazione di nuove soluzioni di intelligenza artificiale. I loro sistemi bancari principali sono stati progettati decenni fa e aggiornarli è un processo arduo e costoso. Alcune banche hanno tentato di implementare nuovi strumenti di intelligenza artificiale come componenti aggiuntivi dei sistemi esistenti, ma ciò spesso si traduce in sistemi frammentati e inefficienti.
Avversione al rischio
Le banche sono naturalmente avverse al rischio, poiché gestiscono dati e transazioni finanziari sensibili. L’incertezza sulle nuove tecnologie di intelligenza artificiale e sul loro impatto può rendere alcune banche riluttanti ad adottarle rapidamente. Tuttavia, la loro avversione al rischio potrebbe alla fine metterli a rischio di rimanere indietro mentre i concorrenti più progressisti integrano l’intelligenza artificiale per migliorare i servizi.
Divario di talenti
C’è una carenza di professionisti con competenze sia in finanza che in intelligenza artificiale. Le banche faticano a reclutare e trattenere i migliori talenti in campi emergenti come la scienza dei dati, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale. I candidati più ricercati spesso preferiscono lavorare presso aziende tecnologiche leader, non nelle banche tradizionali. Senza i giusti talenti e competenze interne, le banche continueranno a restare indietro nell’adozione dell’intelligenza artificiale.
Alcune banche riconoscono queste sfide e stanno adottando misure proattive per superarle. Stanno modernizzando la loro infrastruttura tecnologica, creando laboratori di innovazione e partnership per sperimentare l’intelligenza artificiale e reclutando talenti più esperti di tecnologia. Tuttavia, altre banche restano lente nel cambiare e rischiano di diventare meno competitive o addirittura di diventare obiettivi di acquisizione. Con l’intelligenza artificiale pronta a trasformare il settore bancario nei prossimi anni, il futuro rimane poco chiaro per le banche che non sono in grado o non vogliono tenere il passo con questi progressi.
Le banche più piccole dovrebbero prendere in considerazione la vendita per competere?
Mentre l’intelligenza artificiale e le altre tecnologie emergenti continuano a trasformare il settore bancario, le banche più piccole e le cooperative di credito potrebbero avere difficoltà a tenere il passo. Alcuni stanno valutando la possibilità di vendere a banche più grandi per rimanere competitivi.
Le banche più piccole dovrebbero vendere per competere?
Per le banche più piccole, la vendita a un istituto più grande potrebbe fornire risorse per investire in nuove tecnologie e servizi che i clienti si aspettano sempre più. Le banche più grandi hanno in genere budget IT più grandi e più risorse da dedicare all’intelligenza artificiale, agli strumenti digitali e alla sicurezza informatica. Vendendo, le banche più piccole otterrebbero l’accesso a queste risorse e alle competenze necessarie per implementare le nuove tecnologie.
Tuttavia, vendere significa anche perdere l’indipendenza e il focus sulla comunità. Le banche locali sono orgogliose delle relazioni personali e dei servizi personalizzati. Dopo una vendita, i titolari di un conto potrebbero trovarsi a trattare con un’istituzione grande e impersonale e perdere l’esperienza high-touch a cui tengono. Alcuni clienti di lunga data potrebbero portare la propria attività altrove.
Per determinare se la vendita è la scelta giusta, le banche più piccole dovrebbero valutare:
· La loro capacità di investire autonomamente in modo conveniente nell’intelligenza artificiale e nelle tecnologie digitali. Se i costi sembrano insormontabili, la vendita potrebbe essere una soluzione migliore per la redditività a lungo termine.
· La potenziale perdita di clienti che preferiscono un’esperienza bancaria comunitaria. Se sembra probabile che una parte considerevole se ne vada, ciò potrebbe superare i vantaggi di una vendita.
· Opportunità di partnership con società fintech o altre banche. Invece di vendere a titolo definitivo, le partnership potrebbero fornire l’accesso a nuove tecnologie e servizi mantenendo l’indipendenza.
· L’adattamento culturale con i potenziali acquirenti. Cerca banche più grandi con un focus condiviso sul servizio clienti e sulle relazioni con la comunità. Ciò potrebbe aiutare a ridurre al minimo l’impatto della vendita sia sui titolari dei conti che sui dipendenti.
Sebbene il futuro del settore possa essere difficile da prevedere, una cosa è certa: la tecnologia continuerà a rimodellare il settore bancario. Per i giocatori più piccoli, la vendita a un’istituzione più grande potrebbe essere un’opportunità per evolversi con i tempi pur continuando a servire i titolari di conti e le comunità con un tocco personale. La decisione è complessa e richiede molti compromessi da valutare, ma per alcuni la vendita potrebbe essere la migliore strada da percorrere in un mondo guidato dall’intelligenza artificiale.
Cosa riserva il futuro alle piccole banche
Mentre l’intelligenza artificiale e l’automazione continuano a trasformare il settore bancario, le piccole banche comunitarie si trovano ad affrontare un futuro incerto. Alcuni potrebbero aver bisogno di consolidarsi o vendere a istituzioni più grandi per sopravvivere, mentre altri probabilmente troveranno il modo di adattarsi e prosperare.
Transizione al digitale e chiusura delle filiali
Per ridurre i costi, sempre più piccole banche trasferiranno i servizi ai canali digitali e alle app mobili, consentendo loro di chiudere o ridimensionare le filiali fisiche. Questo passaggio al digitale richiederà investimenti significativi nella tecnologia e nella formazione dei dipendenti con nuove competenze. Alcune banche potrebbero avere difficoltà con questa transizione.
Focus sulle relazioni con i clienti e sui servizi di consulenza
Piuttosto che competere con le principali banche sulla tecnologia, alcune banche comunitarie si concentreranno sulla coltivazione di strette relazioni con i clienti, sulla fornitura di servizi di consulenza personalizzati e sul sostegno alle imprese locali. Sottolineando un approccio high-touch e basato sulle relazioni, queste banche possono ottenere un vantaggio competitivo e fidelizzare le loro comunità.
Partnership e Outsourcing
Alcune piccole banche formeranno partenariati o esternalizzeranno determinate funzioni a società fintech e altri fornitori terzi per ottenere l’accesso a funzionalità avanzate senza il costo di costruire le proprie soluzioni. L’outsourcing e le partnership consentono inoltre alle banche comunitarie di concentrarsi sui propri punti di forza principali.
Il futuro rimane poco chiaro per le piccole banche, ma con una leadership prudente, un adattamento ai cambiamenti del settore e un’attenzione particolare alle relazioni, molte continueranno a servire le proprie comunità per le generazioni a venire. Le banche comunitarie che abbracciano la tecnologia e nuovi modi di fare affari, invece di resistere al cambiamento, saranno nella posizione migliore per prosperare.
Conclusione
Mentre l’intelligenza artificiale continua a trasformare il settore bancario, alcune banche più piccole potrebbero avere difficoltà a tenere il passo con il ritmo del cambiamento. Piuttosto che investire pesantemente in nuove tecnologie e sistemi, vendere a una banca più grande potrebbe essere un’opzione interessante.
Per gli investitori strategici e le società di private equity il momento di acquistare una banca o una società fintech è ORA
Il futuro del settore bancario dipenderà dalla capacità delle istituzioni di sfruttare l’intelligenza artificiale e i dati per migliorare l’esperienza del cliente. Coloro che abbracciano l’innovazione e vedono l’intelligenza artificiale come un’opportunità piuttosto che una minaccia avranno maggiori probabilità di prosperare. Per le banche che stanno valutando un’acquisizione, trovare il giusto partner strategico sarà la chiave del successo. I prossimi anni riveleranno quali banche hanno la visione e le risorse per guidare la rivoluzione dell’intelligenza artificiale.
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