Il machine learning e l’intelligenza artificiale avanzata (AI) sono diventati parole tanto usate nell’industria bancaria. Le banche stanno sempre più sperimentando diversi tipi di AI, tra cui machine learning, deep learning e generative AI. Tuttavia, nonostante i potenziali vantaggi, la maggior parte dei progetti di AI non riesce a raggiungere l’implementazione.
Secondo Eric Siegel, ex professore presso la Columbia University e scienziato dei dati, c’è una significativa differenza tra l’attenzione che circonda l’AI e i risultati concreti raggiunti. Nel suo libro “The AI Playbook”, Siegel sottolinea la necessità per i professionisti del settore di colmare questa differenza e di sfruttare il potere dell’AI in modo collaborativo per ottenere risultati tangibili.
La passione di Siegel per l’analisi previsionale e l’AI lo ha portato a creare un video musicale sull’argomento. Egli ritiene che diffondere consapevolezza e educare il mondo sul potenziale dell’AI sia essenziale. L’analisi previsionale, supportata dall’AI, può rivoluzionare le operazioni su larga scala in vari settori, tra cui marketing, individuazione delle frodi, valutazione del credito, assicurazioni e pricing.
Il machine learning non è solo un’opzione per le aziende; Siegel sostiene che è obbligatorio per le aziende imparare e utilizzare questa tecnologia per rimanere competitive e rilevanti. Mentre le imprese affrontano la commoditizzazione e la somiglianza dei prodotti e dei processi, la capacità di prevedere e prendere decisioni informate diventa un fattore differenziante chiave. Sfruttando i dati e apprendendo da essi, le aziende possono migliorare il targeting, valutare con precisione i rischi di credito e individuare efficacemente le frodi.
La sfida risiede nell’implementazione dei progetti di machine learning. Molti progetti non raggiungono l’implementazione a causa di una mancanza di pianificazione rigorosa e collaborazione tra i portatori di interesse tecnici e aziendali. Mentre l’attenzione si concentra spesso sugli aspetti tecnologici, il vero valore risiede nell’implementazione e nell’operazionalizzazione dei modelli di AI. Il cambiamento organizzativo, la paura, la burocrazia e una mancanza di comprensione contribuiscono a queste sfide di implementazione.
Per superare questi ostacoli, le aziende devono riconoscere che i progetti di AI non sono semplicemente imprese tecnologiche. Sono prima di tutto progetti aziendali volti a migliorare le operazioni. La gestione del cambiamento diventa cruciale e i portatori di interesse devono partecipare attivamente alla pianificazione e all’implementazione. Il valore potenziale dell’AI può essere realizzato solo quando le operazioni cambiano basandosi sulle previsioni generate dai modelli di machine learning.
Nel settore dei servizi finanziari, il machine learning trova applicazione nelle decisioni di prestito, nell’individuazione delle frodi, nell’analisi della sicurezza informatica, nel marketing e altro ancora. Tuttavia, un’implementazione di successo richiede di affrontare i rischi impliciti e di garantire che le decisioni si basino su un insieme di requisiti ben definiti e compresi.
Sbloccare il potenziale del machine learning richiede un approccio strategico che vada oltre l’euforia. Concentrandosi sulla collaborazione, sulla gestione del cambiamento e su una comprensione completa degli obiettivi aziendali, le banche e altre industrie possono sfruttare il vero potere dell’AI e spingersi verso un futuro più di successo e competitivo.
Domande frequenti sul machine learning e l’AI nell’industria bancaria:
Q: Con quali forme di AI stanno sperimentando le banche nell’industria bancaria?
A: Le banche stanno sperimentando machine learning, deep learning e generative AI.
Q: Perché la maggior parte dei progetti di AI non riesce a raggiungere l’implementazione?
A: La maggior parte dei progetti di AI non riesce a raggiungere l’implementazione a causa di una mancanza di pianificazione rigorosa e di collaborazione tra i portatori di interesse tecnici e aziendali, nonché sfide con la gestione del cambiamento e una mancanza di comprensione.
Q: Qual è il ruolo dell’analisi previsionale nei vari settori?
A: L’analisi previsionale, supportata dall’AI, può rivoluzionare le operazioni nei settori del marketing, dell’individuazione delle frodi, della valutazione del credito, delle assicurazioni e del pricing.
Q: Perché il machine learning è obbligatorio per le aziende?
A: Il machine learning è obbligatorio per le aziende per rimanere competitive e rilevanti, in quanto consente di prevedere e prendere decisioni informate, migliorando il targeting, la valutazione accurata del rischio di credito e l’individuazione delle frodi.
Q: Quali sono le sfide di implementazione dei progetti di machine learning?
A: Le sfide di implementazione includono una mancanza di pianificazione rigorosa e di collaborazione, la gestione del cambiamento, la paura, la burocrazia e una mancanza di comprensione.
Q: Come possono le aziende superare gli ostacoli di implementazione?
A: Le aziende possono superare gli ostacoli di implementazione riconoscendo che i progetti di AI sono prima di tutto progetti aziendali, partecipando attivamente alla pianificazione e all’implementazione e abbracciando la gestione del cambiamento.
Q: In quali aree del settore dei servizi finanziari il machine learning trova applicazione?
A: Il machine learning trova applicazione nelle decisioni di prestito, nell’individuazione delle frodi, nell’analisi della sicurezza informatica, nel marketing e altro ancora nel settore dei servizi finanziari.
Q: Qual è l’approccio necessario per sbloccare il potenziale del machine learning?
A: Sbloccare il potenziale del machine learning richiede un approccio strategico che si concentri sulla collaborazione, sulla gestione del cambiamento e su una comprensione completa degli obiettivi aziendali.
Definizioni:
– Machine learning: Una sotto-categoria dell’AI che si riferisce alla capacità delle macchine di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni senza essere esplicitamente programmate.
– Deep learning: Una forma avanzata di machine learning che utilizza reti neurali artificiali per analizzare ed interpretare pattern e dati complessi.
– Generative AI: AI in grado di creare nuovi contenuti, come immagini, testi e musica, basandosi su pattern e dati appresi.
Link correlati:
– Columbia University
– Predictive Analytics World
– IBM Watson: Cos’è l’AI?
The source of the article is from the blog meltyfan.es