L’innovazione in ambito finanziario e assicurativo corre veloce, tanto che oggi è impossibile non parlare di Tecnofinanza, o meglio di Fintech, per indicare l’applicazione degli strumenti digitali in ambito finanziario.
Quest’innovazione porta in grembo la soddisfazione di clienti retail e PMI, sempre più convinti che i servizi digitali rendano più agile ogni processo. Per quanto concerne gli attori di questo settore, dunque, l’apertura alle nuove tecnologie sta diventando determinante. E in questo senso c’è molta attenzione su Big Data, Intelligenza Artificiale, IoT e Blockchain. Qui ci concentriamo sulle prime due.
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L’Artificial Intelligence (AI) è il ramo del computer science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di capacità tipiche dell’essere umano (interazione con l’ambiente, apprendimento e adattamento, ragionamento e pianificazione), in grado di perseguire autonomamente una finalità definita prendendo delle decisioni che, fino a quel momento, erano solitamente affidate agli esseri umani.
L’utilizzo dell’AI in ambito Fintech e Insurtech è uno dei trend che destano maggiore interesse, con modalità di utilizzo sempre più performanti e diffuse.
Tra le 469 applicazioni mappate a livello internazionale è possibile identificare, in base alla finalità di utilizzo degli algoritmi di Intelligenza Artificiale, almeno otto classi di soluzioni: Intelligent Data Processing, Virtual Assistant/Chatbot, Recommendation, Image Processing, Autonomous Vehicle, Intelligent Object, Language Processing, Autonomous Robot. In alcuni casi tali applicazioni sono ancora idee progettuali, in altri è stato lanciato un pilota o si è già passati all’implementazione, mentre alcuni sono già a regime.
Il comparto più attivo nell’introdurre soluzioni di Intelligenza Artificiale risulta essere quello del Banking, Finance & Insurance, che raccoglie il 21% delle applicazioni mappate. Tale interesse è spiegato, per esplicita dichiarazione, dalla possibilità di conoscere in maniera più approfondita i propri clienti, dalla finalità di garantire un servizio mirato e coerente con il rispettivo profilo di rischio, anche in ottica di creare un sistema di supporto alle decisioni manageriali interne.
Una soluzione di Intelligenza Artificiale molto nota è il Chatbot, cioè l’agente software in grado di eseguire azioni ed erogare servizi per un individuo, basandosi sui comandi ricevuti attraverso un’interazione con l’utente basata su testo o conversazione. Dei 118 casi di Chatbot individuati in ambito internazionale, in ambito finanziario il Chatbot è spesso dedicato all’assistenza al cliente post vendita.
Strettamente correlato all’Intelligenza Artificiale, è anche il tema dei Big Data. Analizzare l’utilizzo dei Big Data Analytics all’interno degli istituti finanziari e assicurativi serve a capire come gli attori di questa industry possano aumentare la propria competitività attraverso un governo cosciente ed efficace di tali sistemi. Giova ricordare, infatti, che il settore bancario e assicurativo è caratterizzato da un patrimonio informativo ricchissimo che è essenziale per le attività degli istituti finanziari e assicurativi, ed è quindi naturale una forte attenzione a tutto ciò che riguarda la raccolta e l’analisi dei dati.
Nel 2018, il mercato Big Data Analytics ha fatto registrare una forte accelerazione, con un tasso di crescita del 26%, raggiungendo un valore complessivo di 1,393 miliardi di euro. Questo dato ha trovato anche riscontro nell’indagine relativa alle priorità d’investimento di CIO e Innovation Manager italiani, con i Big Data Analytics sempre più al centro delle attenzioni.
Dal 2015 al 2018, il tasso annuo di crescita composto ammonta al 21%. È indubbio che nei tre anni intercorsi le aziende abbiano maturato consapevolezza sul tema e l’abbiano concretamente trasformata in investimenti infrastrutturali, sperimentazioni e progetti in produzione. Tuttavia, il processo che porta ad un approccio diffusamente maturo nelle aziende italiane è tutt’altro che compiuto. A conferma di ciò, le PMI rappresentano una quota esigua del mercato, fermandosi solo al 12%, mentre il vero motore della crescita è affidato alle grandi imprese che polarizzano l’88%. Un trend di abilitazione degli Analytics, che rappresenta sempre di più una spinta verso la sperimentazione e la messa in produzione di progettualità, è il Public Cloud, in grado di fornire capacità di calcolo, capacità di storage, piattaforme di sviluppo e software già pronti all’uso.
Filippo Renga, Laura Grassi – Osservatorio Fintech & Insurtech
