L’iper-personalizzazione nell’esperienza bancaria europea grazie all’intelligenza artificiale

Un recente sondaggio condotto su un campione di 6.300 utenti bancari online in Europa ha rivelato una duplice realtà: sebbene l’82% degli intervistati utilizzi ancora istituti tradizionali come principale fornitore di servizi bancari, una quota significativa, pari al 26%, ha già cambiato banca a causa di servizi digitali insoddisfacenti. Inoltre, il 47% degli utenti si è dichiarato più propenso a rimanere soddisfatto se la qualità dei servizi digitali migliorasse, mentre il 59% desidera raccomandazioni finanziarie personalizzate.

La digitalizzazione ha standardizzato molte esperienze transazionali, rendendole più efficienti ma spesso impersonali, il che ha portato a un distacco emotivo tra clienti e banche. Di conseguenza, cresce la domanda di interazioni più personalizzate, che vadano oltre le funzioni basilari come il semplice controllo del saldo.

In questo contesto, le tecnologie di intelligenza artificiale si profilano come strumenti chiave per abilitare l’iper-personalizzazione in tempo reale e su larga scala. Modelli analitici avanzati e motori di raccomandazione analizzano dati dei clienti e transazionali per identificare esigenze, preferenze e comportamenti individuali, proponendo prodotti e servizi più adatti. Questa analisi può includere anche dati esterni all’istituto, ampliando così le capacità di personalizzazione rispetto agli approcci segmentali tradizionali.

Le applicazioni pratiche dell’AI nel settore bancario sono molteplici. Tra queste, l’uso dell’intelligenza artificiale per valutare l’affidabilità creditizia nelle soluzioni Buy Now Pay Later, la rilevazione di pattern di flusso di cassa o anomalie di spesa per offrire consulenze proattive, e l’implementazione di chatbot e sportelli virtuali basati su AI generativa per fornire supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Questi strumenti possono rispondere a domande complesse e formulare raccomandazioni su portafogli e obiettivi finanziari, sia autonomamente che in affiancamento a consulenti umani.

In ambito recupero crediti, sistemi basati su NLP e machine learning possono personalizzare i messaggi per migliorare l’engagement e le probabilità di rimborso, riducendo la conflittualità. Inoltre, l’AI viene utilizzata per rendere le comunicazioni più rilevanti: strumenti predittivi identificano i clienti più ricettivi a specifici messaggi, mentre l’AI generativa crea contenuti personalizzati nella lingua scelta dall’utente, selezionando il canale, il formato e il momento ottimali per l’invio.

Un ulteriore campo di sviluppo è rappresentato dall’integrazione con l’industria del gaming, per attrarre clienti più giovani attraverso prodotti finanziari contestualizzati al comportamento in-game, micro-investimenti, opzioni di credito dinamiche e incentivi virtuali.

Nel panorama europeo, alcuni operatori digital-first mostrano adozioni avanzate. Ad esempio, una banca digitale ha dichiarato di avere un assistente personale in grado di gestire fino al 40% delle richieste, mentre l’uso dell’AI nelle app ha aumentato l’engagement del 25%. Tuttavia, a livello più ampio, gli istituti finanziari europei mostrano ritardi significativi: un sondaggio del 2024 ha rivelato che il 90% ha integrato alcuni strumenti di AI, ma solo il 9% si considera all’avanguardia nell’adozione di queste tecnologie. Gli investimenti sono per lo più concentrati sul back office, mentre le iniziative rivolte ai clienti rimangono limitate.

Tra gli ostacoli all’integrazione di soluzioni di AI generativa, si segnalano la scarsa comprensione, l’esperienza limitata e l’incertezza normativa. Per accelerare l’adozione e ridurre i rischi, è fondamentale investire nella formazione e nello sviluppo delle competenze, ampliare i casi d’uso e istituire meccanismi di governance e compliance adeguati.

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Redazione Diarioeconomico.