L’intelligenza artificiale e il risk management, come rendere la gestione del rischio più semplice ed efficace
L’intelligenza artificiale sta cambiando il mondo e non è un caso se ogni giorno le aziende scoprono sempre nuove attività che possono essere ottimizzate grazie all’efficienza e all’efficacia di questa tecnologia. Dal marketing al servizio clienti fino alla sicurezza, la potenza della gestione dei dati e della loro analisi da parte dell’IA rende possibile alle aziende incrementare la loro produttività ed efficienza all’interno dei mercati sempre più competitivi.
Ma se gli strumenti di IA presentano una serie di vantaggi operativi e funzionali, ci sono anche dei rischi. Ecco perché le aziende dovrebbero valutare attentamente l’uso dell’IA all’interno delle loro attività e comprendere i rischi e i vantaggi che si assumono adottando questa tecnologia.
L’intelligenza artificiale e risk management
Banche e Fintech già stanno implementando sistemi di gestione del rischio con soluzioni di IA per facilitare i processi decisionali, ridurre i rischi di credito e fornire servizi finanziari su misura per i loro utenti attraverso l’automazione e gli algoritmi di apprendimento automatico. La capacità dell’IA di analizzare grandi quantità di informazioni migliora sostanzialmente l’identificazione dei dati rilevanti per la gestione del rischio in ambito cybersecurity, la valutazione del rischio e un accurato processo decisionale aziendale.
Alcuni casi d’uso specifici che hanno beneficiato dell’IA integrata con i sistemi di gestione del rischio includono:
Analisi e gestione delle minacce
L’apprendimento automatico può analizzare grandi quantità di dati provenienti da varie fonti. Queste informazioni generano modelli di previsione in tempo reale che consentono ai risk manager e ai team di sicurezza di affrontare rapidamente i rischi e implementare tutte le contromisure per risolverli. I modelli sono fondamentali per sviluppare sistemi di allerta precoce che assicurano il funzionamento ininterrotto dell’organizzazione e la protezione dei suoi stakeholder.
Riduzione del rischio
L’intelligenza artificiale offre anche la possibilità di valutare i dati non strutturati relativi a comportamenti o attività a rischio nelle operazioni dell’organizzazione. Gli algoritmi di IA possono identificare modelli di comportamento relativi a incidenti passati e trasporli come predittori di rischio.
Rilevamento delle frodi
Il rilevamento delle frodi richiede tradizionalmente intensi processi di analisi per gli istituti finanziari e le assicurazioni. I sistemi di IA possono ridurre sostanzialmente il carico di lavoro di questi processi e ridurre le minacce di frode utilizzando modelli di apprendimento automatico che si concentrano sull’estrazione di testi, sull’analisi dei social media e sulla ricerca nei database.
Classificazione dei dati
Gli strumenti di intelligenza artificiale possono anche elaborare e classificare tutte le informazioni disponibili in base a modelli e categorie precedentemente definiti e monitorare l’accesso a questi set di dati.
Come è possibile implementare l’Intelligenza Artificiale nella gestione del rischio?
Con BigProfiles, che mette a disposizione dei propri clienti una piattaforma di intelligenza artificiale facile e intuitiva in grado di analizzare in pochissimo tempo grandissime quantità di dati, adatta sia agli esperti di settore che a chi non ha alcuna conoscenza in termini di coding.
Grazie ad essa, il team di data scientist, insieme ai reparti di risk management, avrà la possibilità di predire i comportamenti di clienti e imprese all’interno del proprio CRM e impostare di conseguenza modelli in grado di tracciare, anche in tempo reale, le migliori strategie per analizzare il rischio e recuperare i crediti, rendendo possibile un aumento delle debiti recuperati fino al 53%.
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