L'elaborazione del linguaggio naturale nel mondo Fintech
La tecnologia nel settore bancario e finanziario ci ha fornito alcuni degli esempi ottimistici di tecnologie in evoluzione adottate nel settore finanziario ed è sempre stata una delle prime ad adottare tecnologie emergenti e dirompenti.
Poco tempo fa, i miglioramenti nell’intelligenza artificiale ci stanno avvicinando al momento in cui non faremo più distinzione tra il modo in cui le persone parlano e il modo in cui le macchine lo interpretano e lo comprendono.
Se sei interessato all'integrazione del Natural Learning Processing (NLP) nel tuo servizio, ecco alcune riflessioni su come utilizzare oggi il software di programmazione in linguaggio naturale tradizionale con un risparmio previsto comprovato, cosa potrà fare domani e come sfruttare strumenti di nuova generazione prima dei tuoi concorrenti.
Una panoramica: l’impatto dell’elaborazione del linguaggio naturale sul mondo della finanza
Cosa vogliono oggi i clienti dai loro istituti finanziari come banche, compagnie assicurative o cooperative di credito? Transazioni in tempo reale, gestione supervisionata del proprio patrimonio e possibilità di risolvere qualsiasi problema online e in tempi rapidi.
Affinché ciò accada, i servizi finanziari devono essere forniti con tecnologie all’avanguardia, dimostrando velocità, intelligenza e autonomia.
L’intelligenza artificiale, trasformando le macchine in entità simili a quelle umane, fa sì che svolgano gli stessi compiti delle persone, meglio e più velocemente. Ciò si ottiene attraverso un complesso di strumenti e soluzioni tecnologiche che sono dotati principalmente dei suoi principali sottodomini: apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio naturale.
Il Machine Learning addestra i sistemi ad apprendere dall'"esperienza", ovvero dai dati in ingresso, e a prendere decisioni basate sui dati. L'elaborazione del linguaggio naturale viene addestrata allo stesso modo degli altri sistemi, ma ha uno scopo specifico: deve consentire alle macchine di interpretare il linguaggio umano sia mentre viene parlato (discorso automatizzato) che digitato (scrittura di testo automatizzata).
L'elaborazione del linguaggio naturale nel Fintech (come in qualsiasi altro settore), ha 2 casi d'uso principali:
- Comprendere il linguaggio umano ed estrarne il significato. Riconoscere l'intento e fornire una risposta pertinente (richiesta di aiuto, presentazione di un reclamo, ecc.).
- Trasformare i dati non strutturati presenti in database e documenti in dati strutturati ed estrarre informazioni utili attraverso il riconoscimento di modelli (text mining).
Elaborazione del linguaggio naturale nel Fintech: casi d'uso di oggi e di domani
Possiamo evidenziare alcuni casi d’uso in cui AI e PNL stanno influenzando il mondo FinTech:
- Trasformare i chatbot in assistenti e consulenti virtuali
- Arricchendoli con analisi avanzate dei dati
- Rendere la comunicazione con loro indistinguibile dalla comunicazione umana
- Utilizzo della PNL per il rilevamento delle frodi
- Segmentazione dei clienti in gruppi e miglioramento delle offerte di prodotti pertinenti
- Riduzione del lavoro amministrativo e automazione di attività separate e interi domini
Gli ambiti in cui può essere applicato:
Servizio clienti
Il “conversational banking” è un fenomeno nuovo e significa un passaggio radicale da semplici chatbot ad assistenti digitali a tutti gli effetti. Le società di PNL forniscono loro funzionalità, aiutando a tradurre le domande degli utenti in informazioni che possono essere utilizzate per risposte appropriate.
Cosa usano oggi i tuoi concorrenti: il chatbot disponibile 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, che semplifica la comunicazione tra una banca e il suo cliente, fornisce assistenza basata su script per problemi banali e risolve rapidamente semplici reclami.
Come distinguere la tua azienda da loro: investi in assistenti virtuali con funzionalità avanzate, in grado di elaborare il contesto, analizzare il sentiment del testo ed eseguire analisi predittive.
- Consulenza ai consumatori sulla gestione del conto bancario
- Attivazione di un avviso quando si avvicina il limite di spesa
- Segnalazione dei pagamenti in caso di rilevamento di anomalie
Queste caratteristiche sono caratteristiche del bot “Erica” – e il suo successo è stato incredibile: l’assistente virtuale basato sull’intelligenza artificiale ha aiutato la Bank of America ad attrarre più di 1 milione di nuovi utenti in meno di 2 mesi dal lancio del bot nel 2017.
Un’altra tendenza emergente a cui prestare attenzione sono le indagini sulle impronte vocali e la biometria vocale, utilizzate per autenticare un utente, aiutare a completare una transazione e prevenire attività fraudolente.
Qual è il prossimo passo: L'evoluzione degli algoritmi di machine learning e in particolare delle reti neurali profonde consentirà presto la creazione di assistenti virtuali in grado di:
- Mantenere una comunicazione semanticamente coerente
- Costruire un modello di conversazione neurale basato sulla persona
- Diverse reazioni nel dialogo con un cliente.
InsurTech
Gli agenti digitali avanzati e il servizio clienti basato sull'elaborazione del linguaggio naturale rappresentano la prossima grande novità nel mercato assicurativo globale.
Cosa usano oggi i tuoi concorrenti: un chatbot basato su regole predefinite di selezione di un profilo di rischio, in grado di:
- Selezione automatica dei prodotti assicurativi
- Automazione della sottoscrizione: l'utente presenta una richiesta online per una richiesta di indennizzo assicurativo, riceve una decisione e un relativo tasso di interesse.
- Invio di reclami rispondendo a domande di follow-up standard.
Come distinguere la tua azienda da loro: una volta che decidi di integrare un chat bot e di rivolgerti a una società di sviluppo software FinTech, pensa ad aggiungere funzionalità avanzate come:
- Semplice approvazione della richiesta. Esso ha preso un chatbot AI, sviluppato dalla start-up assicurativa con sede a New York chiamata Lemonade, 3 secondi per saldare una semplice richiesta di risarcimento assicurativo. Come menzionato da Daniel Schreiber, amministratore delegato della startup, questi chatbot consentono di ridurre drasticamente i costi, altrimenti “l’11-13% dei premi viene consumato dalla burocrazia nella gestione dei sinistri”.
- Algoritmi antifrode. In questo caso, un chatbot trasmette i dettagli del sinistro attraverso un algoritmo di rilevamento delle frodi prima di pagare la liquidazione del sinistro. Ad esempio, può rilevare collegamenti personali tra le persone coinvolte in un sinistro e, se necessario, segnalarlo per un ulteriore esame.
Qual è il prossimo passo: Come nel servizio clienti, un chatbot in InsurTech si sta trasformando in un assistente virtuale, che può eseguire:
- Profilo di rischio e punteggio personalizzati
- Elaborazione in tempo reale di sinistri e calcoli complessi
- Recupero sicuro delle informazioni personali.
RegTech
RegTech è un segmento FinTech emergente, in cui le nuove tecnologie vengono utilizzate per facilitare la conformità ai requisiti normativi.
Il settore dei servizi finanziari è uno di quelli più pesantemente regolamentati e gli istituti finanziari impiegano migliaia di ore di lavoro quotidiano per garantire l’adesione a standard in continua evoluzione e cambiamento. Se manca qualcosa, l’azienda pagherà multe incredibili, per non parlare del danno alla reputazione.
Non c’è da stupirsi che la domanda di nuove tecnologie in questo settore sia in crescita, e la PNL è in cima alla lista: l’11% delle istituzioni che lavorano su rischi finanziari, FCRM e GRC, utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale come componente principale nelle proprie app.
Ce ne sono già alcuni esempi positivi sul mercato. Ad esempio, Rabobank, una banca olandese, e il suo team di conformità hanno implementato una piattaforma di acquisizione e ricerca, in cui i dati strutturati e non strutturati vengono automaticamente indicizzati e resi ricercabili. Il risultato è una riduzione dei controlli di conformità da 15 a quasi 3 minuti.
Cosa usano oggi i tuoi concorrenti: soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale e intelligenza artificiale, semplificando l'esame dei nuovi documenti normativi, evidenziando gli obblighi richiesti, convalidando le decisioni del front office in tempo reale, garantendo la conformità BSA/AML e un numero crescente di standard di settore , come MiFID II/MiFIR/EMIR.
Come distinguere la tua azienda da loro: la prossima generazione di strumenti di intelligenza artificiale con funzionalità di PNL integrate offre:
- Revisione del contratto. Esso ha preso Il programma di JP Morgan denominato COIN (Contract + Investigation) impiega alcuni secondi per eseguire una revisione completa dei documenti, che richiedeva 360,000 ore di lavoro di routine: sembra piuttosto allettante, non è vero?
- Indagini normative. Il rilevamento di potenziali violazioni dell’antiriciclaggio (AML) e la lotta al finanziamento del terrorismo (CFT) richiede strumenti avanzati di analisi dei dati basati sull’intelligenza artificiale (NLP/ML) per rilevare reti di transazioni correlate e identificare comportamenti anomali.
Il RegTech si sta sviluppando a una velocità incredibile, senza segni di rallentamento (gli specialisti chiamano addirittura il 2020 Anno del RegTech). Cosa significa per i professionisti IT?
- Lavorare sull’analisi transistituzionale e transgiurisdizionale. Presto vedremo il RegTech crescere da un segmento minore del mercato dei servizi finanziari a un dominio separato. Sembrerà un quadro informativo, con obblighi contestualizzati, definizioni precise e requisiti di dati chiari. L'intelligenza artificiale, e la PNL in particolare, saranno la forza trainante di questo processo: ecco perché è della massima importanza prepararsi ora per il futuro del RegTech, con le sue soluzioni di due diligence, solide funzionalità di gestione dei casi, reporting normativo automatizzato e la capacità per condividere informazioni su più canali.
Per concludere, non si tratta dell’elenco completo dei casi d’uso del Natural Language Processing applicati al mondo FinTech. Trading, crowdfunding, finanziamento P2P: queste sono solo alcune delle aree che possono trarre vantaggio dall'elaborazione del linguaggio naturale.
