- 22/03/2019
Intelligenza artificiale, big data e internet of things sono tecnologie di cui si sente parlare ogni giorno e che rivoluzioneranno la vita delle persone. Tra i vari strumenti che stanno guidando la rivoluzione digitale, quello che sembra avere la rilevanza maggiore è l’intelligenza artificiale, soprattutto se si guarda al settore dei servizi finanziari.
Di che cosa si tratta? In termini generali si fa riferimento a quell'insieme di mezzi tecnologici che riescono a interagire con l’ambiente circostante in maniera autonoma e con possibilità di auto-apprendimento. Si tratta, in sintesi, di un insieme di apparati volti in un certo senso a “replicare” i processi cognitivi dell’uomo. L’interazione tra intelligenza artificiale e il contesto esterno può tradursi in diversi output, che spaziano dalla previsione di trend futuri fino all'analisi di dati e alla conseguente assunzione automatizzata di decisioni.
Banche e fintech hanno già intuito l’importanza di questo strumento che può permettere loro, rispettivamente, di rivitalizzare modelli già consolidati o ideare nuovi business model. Seppur con logiche potenzialmente diverse, l’impatto dell’AI sarà rilevante per entrambi gli operatori. Le banche, da un lato, devono rispondere ai nuovi bisogni digitali della loro base clienti, estendendo la propria offerta sul modello multicanale. Non stupisce a tale riguardo che il 50% delle banche intervistate all'interno dello studio “The digitalization race” di Roland Berger identifichi proprio l’intelligenza artificiale come lo strumento determinante per guidare l’innovazione all'interno della propria struttura. Le fintech, dall'altro lato, fanno leva su questi nuovi mezzi tecnologici per identificare nuove opportunità di mercato o per fare il loro ingresso in settori fino a pochi anni fa monopolizzati dagli istituti di credito, promuovendo logiche operative completamente nuove.
In che modo l’intelligenza artificiale sta permettendo l’affermazione delle piattaforme di social lending? Pensiamo, prima di tutto, alla possibilità di approvare le richieste di finanziamento in tempi molto brevi e di rendere quindi i processi più efficienti. Le società di p2p lending riescono già oggi ad automatizzare alcune fasi delle richieste di finanziamento, soprattutto quelle di istruttoria. Nel caso, ad esempio, delle piattaforme che si rivolgono alle imprese, l’intelligenza artificiale permette già oggi di compiere un check automatizzato di alcuni parametri rilevanti per giudicare il merito creditizio (fatturato, margini economici, indici patrimoniali). Tempi veloci di analisi comportano poi, ovviamente, anche maggiore velocità di approvazione e finanziamento del progetto, con chiari benefici a favore dell’impresa richiedente.
La rivoluzione permessa dall'intelligenza artificiale sul versante del time-to-market non è l’unico ambito dove questa tecnologia sta aiutando la diffusione del peer to peer lending. Un altro versante è quello della gestione dei rischi: grazie alla propria capacità di “auto-apprendimento” l’infrastruttura di intelligenza artificiale delle piattaforme permette di analizzare una vastissima mole di dati al fine di individuare dei pattern che possano identificare rischi nella futura capacità di rimborso dei richiedenti o l’eventuale presenza di frodi. Un processo di analisi e monitoraggio dei volumi erogati di questo tipo attribuisce grandi vantaggi alle piattaforme. Ma altrettanto importanti sono i benefici per i loro clienti: il peer to peer lending democratizza l’accesso al credito.
