Risolvere il dilemma dei dati non strutturati nei servizi finanziari

Dal miglioramento della conformità alla riduzione dei carichi di lavoro manuali, gli strumenti di intelligenza artificiale odierni aiutano gli istituti finanziari a trasformare le comunicazioni con i clienti in informazioni strutturate e fruibili, afferma Paul Bennett, Managing Partner di Madox Square LLP.

Ti capisco. Non un altro articolo intellettuale sull'intelligenza artificiale. Ma seguimi. Quello che segue non è una speculazione astratta, ma affonda le radici in ciò che si sta già verificando sul campo. In una recente conversazione con Richard Huston , Amministratore Delegato di VAMOS , un'azienda che sviluppa soluzioni di intelligenza artificiale specificamente per i servizi finanziari, ho sentito qualcosa di diverso. Piuttosto che grandi visioni del futuro, Huston ha offerto uno sguardo pratico, dietro le quinte, su come l'intelligenza artificiale stia affrontando silenziosamente uno dei punti dolenti più persistenti del settore: i dati non strutturati. Le sue intuizioni hanno portato a quanto segue.

Il problema dei dati non strutturati

Nel frenetico mondo dei servizi finanziari, poche sfide sono così persistenti o costose come la gestione dei dati non strutturati. Con migliaia di proposte finanziarie che arrivano da centinaia di broker e email del servizio clienti che richiedono complesse interpretazioni delle policy, gli istituti finanziari hanno a lungo lottato con l'elaborazione manuale di informazioni che arrivano in innumerevoli formati e stili. Eppure, come in molti settori, i recenti progressi nella tecnologia dell'intelligenza artificiale stanno offrendo soluzioni promettenti a questo annoso problema.

La portata della sfida è sconcertante. Si consideri il tipico finanziatore di asset finance che riceve proposte da broker in tutto il paese. Ogni broker ha il proprio approccio alla presentazione delle informazioni sui clienti: alcuni preferiscono lunghe e-mail narrative, altri inviano elenchi puntati sparsi, mentre molti inviano documentazione incompleta con più allegati. Quello che dovrebbe essere un semplice processo di valutazione si trasforma in un laborioso esercizio di archeologia dei dati, con i team operativi che trascorrono ore a estrarre, interpretare e strutturare le informazioni prima che possa iniziare qualsiasi analisi significativa.

La regola dell'80:20

Le tecnologie di intelligenza artificiale emergenti sono ora in grado di interpretare le comunicazioni con i clienti e fornire suggerimenti intelligenti ai team operativi. Piuttosto che promettere di sostituire il giudizio umano, questi sistemi mirano a migliorarlo automatizzando il lavoro amministrativo più impegnativo: l'80% consente l'uso dell'intelligenza umana (HI), il 20% si concentra sulla supervisione e sui processi decisionali complessi.

Che si tratti di una proposta finanziaria di un broker o di una richiesta di assistenza clienti, quando arrivano dati non strutturati, l'intelligenza artificiale può analizzarne automaticamente il contenuto, estrarre informazioni chiave e presentarle in un formato strutturato, insieme al contesto pertinente dei sistemi aziendali esistenti. Ad esempio, quando un cliente invia un'e-mail per modificare la data di pagamento, un sistema di intelligenza artificiale può analizzare la richiesta, recuperare le informazioni sul conto del cliente e il piano di pagamento e fornire azioni consigliate in base alla polizza e allo stato del conto.

Oltre la semplice automazione

Ciò che rende una tecnologia come questa particolarmente potente è la sua capacità di comprendere il contesto e applicare le policy in modo coerente in tutte le interazioni. Nell'esempio precedente, il sistema non si limita a estrarre le informazioni di base del richiedente, ma comprende la relazione tra diversi punti dati, identifica potenziali fattori di rischio e suggerisce i passaggi successivi in base ai criteri di prestito stabiliti.

Quando un cliente invia un'e-mail spiegando di avere difficoltà finanziarie, l'intelligenza artificiale può analizzare l'e-mail e comprenderne le circostanze individuali, reperire le policy pertinenti per i clienti in difficoltà finanziarie e offrire al personale opzioni appropriate, come pagamenti ridotti o una sospensione dei pagamenti. Questo livello di comprensione contestuale rappresenta un significativo balzo in avanti rispetto agli strumenti tradizionali di elaborazione dati.

Conformità e gestione del rischio

In un settore in cui la conformità normativa è fondamentale, l'approccio dell'IA alla coerenza delle policy offre un valore significativo. Può garantire che tutte le interazioni con i clienti siano guidate automaticamente in base a policy e procedure, creando al contempo un chiaro percorso di controllo delle circostanze considerate per prendere decisioni e consentendo il monitoraggio dei risultati per i clienti. Questa capacità di conformità automatizzata è particolarmente preziosa per le istituzioni che si occupano degli obblighi di tutela dei consumatori e dei requisiti di trattamento equo. Integrando le linee guida sulle policy direttamente nel flusso di lavoro operativo, l'IA contribuisce a garantire che i requisiti normativi siano rispettati in modo coerente in tutte le interazioni con i clienti, riducendo il rischio di conformità e migliorando al contempo l'efficienza operativa.

HI – il fattore umano

Forse la cosa più importante è che un'implementazione efficace dell'intelligenza artificiale deve tenere conto dell'elemento umano. Dovrebbe ridurre la pressione sul personale in prima linea semplificando le interazioni complesse con i clienti, fornendo indicazioni e supporto chiari e mantenendo al contempo la supervisione umana delle decisioni chiave e delle interazioni con i clienti.

Questo approccio incentrato sull'uomo risponde a una delle preoccupazioni più comuni sull'intelligenza artificiale nei servizi finanziari: che l'automazione possa compromettere la qualità del servizio clienti. Invece, gestendo le attività amministrative e fornendo suggerimenti intelligenti, l'intelligenza artificiale consente al personale di dedicare più tempo ad attività che richiedono realmente la sensibilità del giudizio umano e dell'empatia.

In attesa

Il potenziale dell'IA nel risolvere la sfida dei dati non strutturati indica una trasformazione più ampia nel modo in cui le istituzioni finanziarie affrontano l'efficienza operativa. Anziché considerare l'IA come un sostituto delle competenze umane, le organizzazioni lungimiranti ne stanno riconoscendo il potenziale come potente strumento di potenziamento in grado di gestire le elaborazioni di routine, preservando al contempo la supervisione umana per le decisioni complesse.

Per gli istituti finanziari che ancora faticano con l'elaborazione manuale di dati non strutturati, l'intelligenza artificiale offre una visione convincente del futuro: un futuro in cui la tecnologia gestisce gli oneri amministrativi, mentre gli esseri umani si concentrano sulla costruzione di relazioni e sul raggiungimento dei risultati aziendali. In un settore in cui efficienza e conformità sono entrambe fondamentali per il successo, questo rappresenta non solo un miglioramento operativo, ma un autentico vantaggio competitivo.

La domanda per i leader dei servizi finanziari non è se l'intelligenza artificiale trasformerà le loro operazioni, ma se saranno tra i primi ad adottare queste soluzioni o se si troveranno a dover recuperare terreno in un settore sempre più automatizzato.

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L'esperienza di Paul Bennett mantiene Madox Square LLP sulla buona strada nel panorama automobilistico in continua evoluzione. Offrendo un mix di strategia, collaborazione e un occhio attento alle tendenze emergenti, punta a garantire che i suoi clienti siano ben posizionati per il futuro. E a giudicare dai tempi del suo vogatore, è probabile che taglierà il traguardo prima della concorrenza, con i biscotti Rich Tea in mano.