L’intelligenza artificiale (AI) sta avendo un impatto significativo sul settore fintech. Secondo un rapporto di Forbes, l’AI ha già trasformato i servizi finanziari e sta per rivoluzionare completamente il mondo dei pagamenti. L’AI viene utilizzata per una vasta gamma di scopi nel Fintech, tra cui la valutazione del rischio di credito, la rilevazione delle frodi, l’analisi dei dati dei clienti e la personalizzazione dei servizi finanziari per fornire un'esperienza più incentrata sul cliente.
L'esperienza del cliente comprende tutti i punti di contatto che questo ha con un'azienda, comprese le interazioni pre-acquisto, il processo di acquisto e l'assistenza post-acquisto.
Vediamoli:
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Chatbot e assistenti virtuali
Le chatbot aiutano a gestire le richieste dei clienti e il supporto ad attività che vanno dalle richieste di prodotti alle domande sul saldo del conto e sulle transazioni ai pagamenti regolari delle bollette. Gli assistenti virtuali, d'altra parte, forniscono un supporto più personalizzato comprendendo esigenze e preferenze dei clienti. Ad esempio, un assistente virtuale può fornire consulenza sugli investimenti in base al profilo di rischio e agli obiettivi di investimento di un cliente.
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Consigli personalizzati
Le raccomandazioni personalizzate si estendono anche alla consulenza d'investimento. Le aziende fintech possono utilizzare algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare il portafoglio di investimenti di un cliente e fornire raccomandazioni per la diversificazione del portafoglio. Questa analisi può anche identificare le opportunità di investimento, allinearsi con il profilo di rischio e gli obiettivi del cliente.
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Rilevamento e prevenzione delle frodi
Quando la carta di un cliente viene utilizzata in un luogo in cui di solito non effettua transazioni, l'algoritmo di intelligenza artificiale può contrassegnare la transazione come potenzialmente fraudolenta. L'azienda Fintech, utilizzando server dedicati sicuri, può quindi indagare sulla transazione e intraprendere le azioni appropriate, come bloccare la carta o contattare il cliente.
Il rilevamento e la prevenzione delle frodi basati sull'intelligenza artificiale offrono diversi vantaggi ai clienti, forniscono, inoltre, un'esperienza più fluida in quanto i clienti non si devono preoccupare di segnalare eventuali attività fraudolente.
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Credit Scoring e sottoscrizione
Il credit scoring e la sottoscrizione sono processi critici nel settore finanziario, in particolare per i prestiti e le carte di credito. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nel credit scoring e nella sottoscrizione offre diversi vantaggi ai clienti e fornisce una valutazione più accurata della loro solvibilità, che può tradursi in condizioni di prestito più favorevoli. Infatti, i modelli di credit scoring basati sull'IA utilizzano algoritmi di machine learning per analizzare una vasta gamma di dati, inclusi dati tradizionali come storico di credito, reddito e occupazione, nonché dati non tradizionali come comportamenti online e social media.
Inoltre, l'IA ha reso possibile valutare il credito di individui che non hanno un lungo storico, ad esempio, coloro che non hanno mai avuto un mutuo o una carta di credito possono ancora ottenere valutazioni accurate grazie all'analisi di dati alternativi. I modelli di credit scoring basati sull'IA possono ridurre i pregiudizi nei confronti dei richiedenti. Poiché si basano sui dati oggettivi e sull'analisi dei pattern di credito, il processo di valutazione del credito diventa meno influenzato da fattori demografici o personali.
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Marketing personalizzato
Le aziende fintech possono utilizzare l'intelligenza artificiale per personalizzare i loro sforzi di marketing. Il marketing personalizzato offre diversi vantaggi ai clienti: garantisce che ricevano messaggi di marketing pertinenti alle loro esigenze, riducendo il rischio di irrilevanza o il fastidio di messaggi spam, inoltre li aiuta a scoprire prodotti e servizi su misura per le loro esigenze, migliorando la loro esperienza complessiva.
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Analisi predittiva
Analizzando i dati dei clienti, le aziende Fintech possono prevedere i comportamenti finanziari futuri e fornire consigli personalizzati, ad esempio consigliare prodotti di investimento in base agli obiettivi finanziari di un cliente e la tolleranza al rischio.
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Analisi aumentata
L'analisi aumentata è un'opportunità futura che prevede l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per migliorare le capacità degli analisti umani. Sfruttando gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale, gli strateghi e i responsabili delle decisioni Fintech possono analizzare grandi quantità di dati in modo più rapido e rilevare più facilmente le tendenze critiche del mercato. In più di un modo, l'analisi aumentata può consentire alle aziende Fintech e alle istituzioni finanziarie di ottenere informazioni decisionali.