Negli ultimi anni gli sviluppi dell’intelligenza artificiale generativa hanno avuto un impatto considerevole nella vita privata e professionale di tutti noi. In modo trasversale tra i settori industriali si è iniziato a sperimentare l’Intelligenza Artificiale generativa anche nei processi di lavoro e di produzione. La rivoluzione copernicana in atto sta modificando in modo radicale come le aziende si relazionano con i clienti, gestiscono rischi e ottimizzano operazioni.
Banche e assicurazioni, per la natura del loro business e per la propensione storica alla digitalizzazione, sono tra i settori pionieri, poiché fin da subito è stato chiaro come la nuova tecnologia potesse abilitare a una migliore efficienza operativa e a una personalizzazione dell’offerta (customer-centric).
Numerosi studi indicano, infatti, che l’adozione della Generative AI può portare a una riduzione significativa dei costi operativi, attraverso l’automazione di processi che tradizionalmente richiedono un notevole impegno umano, come ad esempio la verifica di documenti e la valutazione di reclami.
McKinsey, in uno studio di giugno 2023, stima che l’introduzione della Generative AI incrementerà dal 15% al 40% l’impatto economico oggi generato dalla AI tradizionale considerando i nuovi use case abilitati, per un valore complessivo stimato in circa 3 trilioni di dollari.
La Generative AI non è sostitutiva della AI tradizionale, ma la integra con nuove funzionalità. Gli use case che beneficeranno dall’introduzione della Generative AI saranno legati all’efficientamento di task fortemente human based. Inoltre, un recente studio di Gartner, seppur ridimensionando stime precedenti, ribadisce che l’adozione dell’AI generativa ha superato il picco delle aspettative, iniziando a portare benefici concreti nelle prime applicazioni con un aumento nell’ordine del 14% della produttività per le funzioni operative (come i call center), fino a picchi del 34% quando la Generative AI si affianca a operatori meno esperti. In particolare, i modelli linguistici di Generative AI hanno reso concreta la possibilità di far dialogare l’essere umano con le macchine in modo fluido ed efficace, amplificando le possibilità di interazione e semplificando l’accesso a strumenti complessi a una platea sempre più vasta. L’attenzione e gli investimenti dedicati alla Generative AI hanno permesso di accelerare le sperimentazioni e i primi “proof of concept”, arrivando presto al superamento della fase di “hype”. Questo sta permettendo di focalizzare sempre di più l’attenzione sulle applicazioni che realmente possono beneficiare della GenAI e comprendere quali ambiti, invece, vanno supportati da tecnologie esistenti.
CRIF ha lanciato, ormai da 3 anni, un hub dedicato allo sviluppo e all’applicazione della GenAI all’interno di Innovecos - Global Open Innovation Hub. Questo approccio ha permesso di sviluppare soluzioni che integrano questa tecnologia direttamente nei processi e nei software esistenti. In questo paper, in particolare, sono illustrati alcuni use case che possono dare un significativo contributo nell’ottimizzazione dei processi dei player finanziari.
