Cloudera, ridurre i costi nel finance con l'AI

Daniele Adami, Enterprise Account Manager di Cloudera, ci spiega come accelerare la riduzione dei costi nei servizi finanziari adottando l’Intelligenza Artificiale.

Nel panorama in continua evoluzione del settore dei servizi finanziari, il cambiamento è una costante e la trasformazione un requisito per stare al passo con le nuove normative, mitigare il rischio e gestire gli sviluppi tecnologici che la supportano.

La ricerca del giusto equilibrio tra innovazione e risparmio, cercando opportunità per ridurre le spese e finanziare progetti di sviluppo di nuove applicazioni è un obiettivo diffuso. Oggi il panorama sta cambiando rapidamente e l’emergere dell’IA e dell’apprendimento automatico (ML) ha inaugurato una nuova era di possibilità. Queste tecnologie all’avanguardia offrono alternative a basso costo per potenziare l’efficienza delle attività finanziarie, migliorando al contempo la qualità dei servizi offerti.

Secondo Cloudera, i casi d’uso di queste tecnologie continuano a espandersi e a migliorare, plasmando il settore in modi che possiamo solo sognare, con intuizioni assistite dalla potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), a conferma della forza della sinergia tra le competenze umane e gli insight guidati dall’IA.

IA in generale e ML, IA generativa ed LLM in particolare, hanno il potenziale per ridurre significativamente i costi dei servizi finanziari, automatizzando le attività, migliorando la produttività e riducendo la necessità di lavoro manuale. Inoltre, investendo in queste tecnologie, le aziende aumentano il vantaggio competitivo e migliorano l’esperienza dei clienti.

Cloudera – Enterprise Knowledge Base (EKB) e Chatbot

Per Cloudera, i chatbot, o assistenti virtuali alimentati dall’intelligenza artificiale generativa, possono essere utilizzati per creare strumenti che valutano le richieste degli utenti e forniscono risposte personalizzate, riducendo la necessità e i costi legati a rappresentanti umani. Possono fornire risposte istantanee e precise alle domande più comuni, come il saldo del conto, lo storico delle transazioni, le informazioni sui prestiti e le procedure bancarie generali.

Ricerca e reporting automatizzati

Automatizzare il processo di raccolta, analisi e reporting dei dati finanziari e delle tendenze di mercato, riducendo i tempi e i costi della ricerca manuale per accelerare il processo decisionale.

Cloudera – Ottimizzazione del portafoglio

Analizzare un portafoglio di investimenti e identificare le opportunità per ottimizzare i rendimenti e gestire il rischio. Ciò può aiutare gli investitori a ridurre i tempi e i costi della gestione manuale del portafoglio e a migliorare potenzialmente le prestazioni degli investimenti.

Generazione di contenuti, classificazione di testi e clustering

Automatizzate i contenuti del sito web per le FAQ e le sezioni di aiuto, mantenendo aggiornati i contenuti rivolti ai clienti.
Creare automaticamente messaggi, estratti conto e riepiloghi delle transazioni personalizzati e notificare ai clienti eventi o offerte imminenti.
Raggruppare i clienti in base a cronologia delle transazioni, dati demografici, modelli di comportamento e altri dati rilevanti per migliorare i risultati del marketing e della personalizzazione.
Rilevare modelli e indicatori di potenziali attività fraudolente utilizzando i dati delle transazioni, i profili dei clienti e altre informazioni pertinenti.

Legale e conformità

Riassumere i requisiti normativi: l’intelligenza artificiale è in grado di riassumere i requisiti normativi analizzando grandi volumi di testi ed estraendo le informazioni chiave, rendendo più facile per le società di servizi finanziari la comprensione e la conformità a normative complesse.
Automatizzare il monitoraggio della conformità: l’analisi e l’interpretazione dei testi normativi richiede molto tempo, ma l’IA può automatizzare queste attività per aiutare le società di servizi finanziari a comprendere e rispettare normative complesse, risparmiando tempo e costi associati al monitoraggio manuale.
Migliorare la gestione delle modifiche normative: le società di servizi finanziari devono rimanere al passo con le modifiche normative monitorando e analizzando gli aggiornamenti. L’intelligenza artificiale può consentire loro di adattare rapidamente i processi e ridurre il rischio di non conformità.
Migliorare il reporting normativo: l’IA può automatizzare il processo di generazione dei report normativi, garantendo accuratezza e coerenza e riducendo al contempo il tempo e l’impegno necessari per la rendicontazione manuale.
Ricerca legale accelerata: gli strumenti di IA generativa possono ricercare e analizzare rapidamente la giurisprudenza, la legislazione e le fonti secondarie, consentendo ai professionisti legali di accedere facilmente alle informazioni pertinenti.

Cloudera – Traduzione linguistica

Servizio clienti multilingue: con l’intelligenza artificiale generativa, i rappresentanti dell’assistenza possono comunicare efficacemente con clienti che potrebbero non parlare la lingua principale della banca.
Traduzione di documenti: quando si collabora con gruppi multinazionali, l’intelligenza artificiale generativa può tradurre contratti, accordi, politiche e altri documenti legali e aziendali, garantendo una comunicazione scritta accurata.

Sviluppo del codice e assistenza ai test

Generazione di codice: uno dei vantaggi dell’IA generativa è che può essere utilizzata per generare codice automaticamente, riducendo il tempo e l’impegno degli sviluppatori. Analizzando il codice e i modelli esistenti, gli algoritmi di IA generativa possono generare nuovo codice ottimizzato per casi d’uso specifici.
Test: l’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per generare automaticamente casi di test, riducendo il tempo e l’impegno richiesto agli sviluppatori per testare il codice. Analizzandolo e identificando potenziali casi limite, gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono generare casi di test che coprono un’ampia gamma di scenari.
Debug: l’identificazione e la correzione dei bug nel codice sono essenziali per la sicurezza delle applicazioni. Analizzando il codice e identificando potenziali problemi, gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono suggerire correzioni.
Ottimizzazione: analizzando il codice e identificando potenziali ottimizzazioni, l’intelligenza artificiale generativa può aggiornare il codice automaticamente, migliorando le prestazioni e riducendo l’utilizzo delle risorse.
Generazione di dati sintetici: l’intelligenza artificiale generativa può generare dati sintetici a scopo di test e per l’addestramento di modelli di apprendimento automatico, aiutando gli sviluppatori a migliorare l’accuratezza dei loro modelli e a prendere decisioni più informate.
Generazione automatica di documentazione: la generazione di documentazione richiede tempo e fatica. L’intelligenza artificiale può generare automaticamente la documentazione mentre gli sviluppatori scrivono il codice, riducendo la necessità di documentazione manuale e migliorando l’efficienza.
Commenti al codice: l’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per generare commenti sul codice che ne descrivono la funzione e lo scopo di ogni elemento, aiutando gli sviluppatori a identificare incongruenze o potenziali fonti di errore.
Comprensione del codice legacy: l’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per analizzare e comprendere la struttura e la funzionalità del codice legacy, rendendolo più facile da gestire e mantenere per gli sviluppatori:
Generazione di test unitari: generare automaticamente test unitari per il codice legacy, aiutando gli sviluppatori a identificare e risolvere potenziali problemi e a migliorarne la qualità.
Rifattorizzazione del codice: assistenza nel refactoring del codice legacy, suggerendo miglioramenti e identificando potenziali fonti di bug o inefficienze.
Traduzione di codice legacy in linguaggi moderni: tradurre il codice legacy scritto in linguaggi obsoleti, come il COBOL, in linguaggi più moderni, facilitandone la manutenzione e l’integrazione con i sistemi più recenti.