{"id":3131,"date":"2018-04-23T12:54:10","date_gmt":"2018-04-23T12:54:10","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=3131"},"modified":"2021-09-27T08:58:46","modified_gmt":"2021-09-27T08:58:46","slug":"5-applications-of-ai-in-banking","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/5-applications-of-ai-in-banking\/","title":{"rendered":"5 applicazioni di AI nel settore bancario"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f19e1ab9154\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f19e1ab9154\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/5-applications-of-ai-in-banking\/#1_Use_of_Chatbots\" title=\"1. Uso di Chatbots\">1. Uso di Chatbots<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/5-applications-of-ai-in-banking\/#2_Aids_in_Market_Research_and_Support_Services\" title=\"2. Aiuti nella ricerca di mercato e servizi di supporto\">2. Aiuti nella ricerca di mercato e servizi di supporto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/5-applications-of-ai-in-banking\/#3_Fraud_Detection_and_Prevention\" title=\"3. Rilevamento e prevenzione delle frodi\">3. Rilevamento e prevenzione delle frodi<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/5-applications-of-ai-in-banking\/#4_Risk_Analysis_and_Assessment\" title=\"4. Analisi e valutazione del rischio\">4. Analisi e valutazione del rischio<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/5-applications-of-ai-in-banking\/#5_Deep_Learning_in_Bank_Supervision\" title=\"5. Apprendimento profondo nella supervisione bancaria\">5. Apprendimento profondo nella supervisione bancaria<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con l'avvento della tecnologia digitale, le istituzioni finanziarie di tutto il mondo stanno ricorrendo all'uso di potenti progressi tecnologici come <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=Blog_AIBanking\">Intelligenza artificiale<\/a> (AI) e Machine Learning (ML). Le applicazioni di AI nel settore bancario stanno gradualmente modellando il processo generale di produzione, consegna e utilizzo dei prodotti finanziari. Con il tempo, c'\u00e8 stato un aumento considerevole nell'uso di AI e ML in una vasta gamma di applicazioni in tutto il sistema finanziario come l'interazione automatizzata con il cliente, le applicazioni web e mobili aggiornate, il funzionamento remoto del conto bancario, l'autenticazione e la verifica, la valutazione della qualit\u00e0 del credito ai prodotti finanziari e ai contratti assicurativi. Gli istituti bancari stanno sfruttando la potenza di AI e ML per trasformare il processo attuale e usarlo per il controllo della qualit\u00e0, la valutazione dei dati, la vigilanza e il rilevamento delle frodi. In questo blog, analizzeremo da vicino alcuni degli usi e delle applicazioni pi\u00f9 efficaci dell'AI nel settore bancario.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Use_of_Chatbots\"><\/span><b>1. Uso di Chatbots<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cosa sono i chatbot? I chatbot sono software di intelligenza artificiale che possono avviare una conversazione e interagire con un essere umano. Si tratta di talkbot automatizzati che elaborano le informazioni richieste in una forma umana comprensibile sia in formato testo che vocale e ricambiano di conseguenza. Gli istituti bancari tendono a utilizzare questi chatbot per rispondere alle domande dei clienti su larga scala. In modo considerevole, questi chatbot non solo risolvono le richieste o le lamentele dei clienti, ma fanno anche risparmiare molto tempo e fatica ai banchieri. Una recente iniziativa di HDFC Bank \u00e8 il lancio del suo primo talkbot in assoluto, \"Eva\", che \u00e8 estremamente popolare e ha servito numerosi clienti della banca in modo efficace.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Aids_in_Market_Research_and_Support_Services\"><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">2.\u00a0<\/span><b>Aiuti nella ricerca di mercato e servizi di supporto<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il Machine Learning ha influenzato i marketer per analizzare il comportamento passato e ottimizzare le tendenze attuali e future dei prodotti. I banchieri stanno usando questa tecnologia per controllare la fattibilit\u00e0 dei loro prodotti finanziari esistenti sul mercato e creare le loro campagne mirate di conseguenza. Nell'attuale era della digitalizzazione, ci sono pi\u00f9 cose aggiunte al kitty di un cliente moderno che un normale conto bancario in una certa banca. Lui\/lei ha la possibilit\u00e0 di eseguire funzioni bancarie come il trasferimento di fondi, o sollevare un reclamo o una lamentela attraverso il mobile o l'internet banking e non ha bisogno di visitare una banca per registrarsi. L'AI e il ML hanno reso pi\u00f9 fluido il viaggio dei clienti fin dalla prima interazione, fornendo il miglior supporto clienti di classe e sostituendo cos\u00ec i tradizionali metodi di relazione con i clienti.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Fraud_Detection_and_Prevention\"><\/span><b>3. Rilevamento e prevenzione delle frodi<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il machine learning \u00e8 nato nel settore bancario per proteggere l'infrastruttura bancaria dalle frodi. Diventa facile catturare le transazioni fraudolente con l'aiuto di <a href=\"https:\/\/www.greycampus.com\/blog\/big-data\/machine-learning-for-a-stronger-iot-security-environment\">Algoritmi di ML che identificano facilmente le attivit\u00e0 sospette<\/a> sulla base della storia delle transazioni. Possiamo considerare l'esempio di enormi transazioni sconosciute che sono iniziate da un certo conto di frode che ha una storia di controlli minimi. Tali transazioni sono facilmente catturate dalle macchine in tempo reale sulla base delle azioni passate e aiutano a garantire il denaro dei clienti nelle banche. Gli algoritmi di apprendimento automatico non solo aiutano i computer nel rilevamento pi\u00f9 veloce delle frodi, ma identificano le minacce informatiche e altre pratiche virtuali sleali con facilit\u00e0. <\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Risk_Analysis_and_Assessment\"><\/span><b>4. Analisi e valutazione del rischio<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ogni istituzione finanziaria verifica l'affidabilit\u00e0 creditizia di una prospettiva prima di fornire un prestito a qualsiasi cliente. Sono finiti i giorni in cui le banche si affidavano a tecniche tradizionali come il controllo della crescita del reddito del candidato, il suo punteggio di credito o la storia delle transazioni per valutare i rischi prima di procedere con le formalit\u00e0 del prestito. Con l'avvento del machine learning, \u00e8 diventato pi\u00f9 facile per le banche non solo valutare i rischi, ma anche controllare le condizioni di mercato in tempo reale e stimare il comportamento del potenziale cliente per identificare ogni possibile frode. Questo ha portato a una migliore analisi dei rischi e a una maggiore soddisfazione del cliente.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Deep_Learning_in_Bank_Supervision\"><\/span><b>5. Apprendimento profondo nella supervisione bancaria<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ci sono alcuni algoritmi nella ML supervisionata che non sono cos\u00ec semplici e trasparenti. In queste condizioni, entra in scena l'apprendimento profondo. <a href=\"https:\/\/www.greycampus.com\/deep-learning-for-nlp-using-tensorflow\">Apprendimento profondo<\/a> \u00e8 una rete sensoriale profonda che utilizza strati diversificati di neuroni con migliaia di cellule in ogni strato per analizzare i dati. La potenza di tali algoritmi sta crescendo esponenzialmente nelle aree di Machine Learning. Gli istituti bancari stanno usando questo nella fase iniziale di sviluppo mentre prendono decisioni di credito che potrebbero aiutare il processo di ML di prestito e anche monitorare la conformit\u00e0 normativa di tali istituzioni.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Algorithmic trading and complex market conditions have considerably improved with the use of <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Intelligenza artificiale<\/a>. Hedge funds across high-end systems are deploying AI models to make decisions in real-time and bridge the chasm between data analysis and business acumen.<\/span><\/p>\n<p><b>Conclusione<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Quindi, possiamo tranquillamente connotare che le applicazioni dell'IA nel settore bancario sono numerose, permettendo alle istituzioni di passare da metodi storici reattivi a un modo pi\u00f9 proattivo e personalizzato di trattare le esigenze dei clienti. In un certo senso, questi potenti strumenti hanno permesso alle aziende finanziarie di capire sia i punti di forza che i limiti dei prodotti finanziari e quindi <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">fornire prodotti e servizi di qualit\u00e0 agli utenti finali. Le banche dovrebbero assicurarsi di non sacrificare da nessuna parte la sicurezza bancaria e di mantenere una sanit\u00e0 e stabilit\u00e0 finanziaria generale.<\/span><\/p>\n<p>&#8212;<br \/>\nVuoi consultare un esperto di intelligenza artificiale freelance? Contatta scienziati qualificati su <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=Blog_AIBanking\">Kolabtree<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>With the onset of digital technology, financial institutions across the globe are resorting to using powerful technological advancements like Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). The applications of AI in banking is gradually shaping the overall process of production, delivery, and utilization of financial products. 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