Giulio Mariani, EMEA New Technologies Manager, Experian, spiega come superare le sfide di intelligenza artificiale e machine learning per massimizzarne i vantaggi.
L’uso dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML) sta rivoluzionando il mondo dell’analisi avanzata per i fornitori di servizi finanziari e di telecomunicazioni. Queste sofisticate tecnologie possono essere utilizzate per molteplici scopi, a vantaggio sia delle aziende che dei clienti.
Gli advanced analytics aiutano le aziende a migliorare le loro operation aumentando l’automazione, riducendo gli errori umani e, soprattutto, migliorando la capacità di analizzare e interpretare grandi quantità di dati.
Una ricerca pubblicata nel 2022 Business and Consumer Insight Report di Experian ha rilevato che il 57% delle aziende italiane ritiene che IA e ML stiano già trasformando radicalmente il loro modo di fare business.
Il miglioramento delle prestazioni aziendali si traduce nella capacità di ottimizzare drasticamente l’accuratezza dei modelli e offrire un’esperienza cliente più conveniente e personalizzata che è di fondamentale importanza in un mondo sempre più digitale.
Le sfide dell’analisi avanzata
Disporre di competenze, conoscenze e infrastrutture per sfruttare i vantaggi dell’advanced analytics può rappresentare però un problema per molte aziende. L’aumento della complessità IT necessaria per gestire IA e ML è stato indicato come la sfida principale dal 51% delle aziende nell’ultimo rapporto di Experian.
La spiegabilità è un’altra questione che deve essere affrontata. Man mano che le aziende accelerano l’adozione dell’advanced analytics, devono assicurarsi che i risultati prodotti da intelligenza artificiale e machine learning possano essere compresi da coloro che esercitano la supervisione normativa e che questi ultimi siano poi in grado di spiegare ai clienti il motivo per cui è stato realizzato un determinato progetto.
È interessante notare che quasi un terzo delle aziende ha dichiarato che la spiegabilità di modelli ML complessi rappresenta una sfida importante. Data la complessità dei processi alla base delle analisi avanzate, garantire la trasparenza e la spiegabilità di IA e ML non è un compito facile, ma se fatto bene può migliorare notevolmente l’accuratezza delle valutazioni di credito e rischio.
La terza sfida fondamentale che le aziende devono affrontare è l’integrazione. Se da un lato IA e ML possono aiutare le aziende a trovare nuove soluzioni ai problemi, dall’altro la loro integrazione nei sistemi preesistenti sta causando problemi perché richiede una potenza di calcolo scalabile e un’infrastruttura sufficiente per consentirlo.
Le soluzioni
Come possono i fornitori di servizi finanziari e di telecomunicazioni superare le sfide dell’intelligenza artificiale e del machine learning per massimizzarne i vantaggi? I tre consigli che seguono sono un buon punto di partenza per le aziende che vogliono sfruttare la potenza dell’analisi avanzata.
L’aggiornamento dei team sulle molteplici sfaccettature dell’analisi avanzata è fondamentale. Formando i propri team in materia di intelligenza artificiale e machine learning, le aziende possono creare un team di analisti in grado di massimizzare l’uso degli advanced analytics per migliorare le prestazioni operative. Al momento, il gap di competenze informatiche è uno dei principali ostacoli a un’adozione più ampia ed efficace di queste tecnologie all’avanguardia.
La formazione dei lavoratori in materia di IA e ML non è un’attività da svolgere in un solo giorno, ma un investimento a lungo termine, poiché l’advanced analytics si sta evolvendo a un ritmo incessante con l’implementazione di nuove normative che ne regolamentano l’utilizzo.
In secondo luogo, le aziende devono decidere con intelligenza dove indirizzare gli investimenti. Come già accennato, la potenza di calcolo scalabile contribuisce notevolmente al funzionamento efficace del ML e deve essere considerata prioritaria. Il rapporto di Experian rivela che i fornitori di servizi finanziari e di telecomunicazioni riconoscono l’importanza di questo fattore: il 77% delle aziende che ha già investito in applicazioni software basate sul cloud ha dichiarato che l’accesso a una maggiore potenza di calcolo è stato uno dei motivi principali per cui ha deciso di effettuare tali investimenti.
Infine, il modo più semplice per le aziende di compiere passi concreti verso una migliore implementazione dell’advanced analytics è siglare partnership con organizzazioni in grado di fornire competenze in materia di IA e ML, sia per quanto riguarda la tecnologia che i requisiti normativi, integrando e supportando i team di analisi esistenti.
La promessa di un nuovo mondo di opportunità
Superare le sfide dell’advanced analytics richiederà pazienza e impegno da parte dei fornitori di servizi finanziari e di telecomunicazioni. Tuttavia, sfruttando le opportunità offerte da intelligenza artificiale e machine learning, possono trasformare il modo in cui operano e migliorare significativamente le loro prestazioni.
L’analisi avanzata consente infatti alle aziende di trasformare grandi volumi di dati in informazioni utili. Questo, a sua volta, le aiuterà a ridurre il time to market per il test e l’implementazione di nuovi modelli di previsione e rischio di credito.
Le aziende che riusciranno a sfruttare appieno la potenza dell’analisi avanzata si troveranno nella posizione migliore per raccoglierne i frutti.
