AI nelle banche: cosa cambia per i risk manager secondo McKinsey
McKinsey stima che l'AI possa assorbire il 30-60% del lavoro operativo in alcuni processi di rischio. Cosa cambia per i team bancari e cosa resta alle persone.
Secondo una stima di McKinsey riportata da AI4Business, l’intelligenza artificiale potrebbe togliere tra il 30% e il 60% del carico operativo a certi processi di gestione del rischio nelle banche. Per i risk manager, i professionisti che misurano e controllano i rischi di un istituto, la questione è come cambiano ruoli, dati e controlli.1 La cifra è una stima della società di consulenza e riguarda solo alcuni processi, non l’intera funzione rischio.1
Quali attività di rischio può accelerare l’AI?
McKinsey indica tre aree in cui l’AI può dare più velocità: il credito, la compliance (il rispetto delle norme) e la validazione dei modelli, cioè la verifica degli strumenti con cui si valutano i rischi.1 Il vantaggio atteso riguarda la tempestività. Accorgersi per tempo che un debitore sta peggiorando, o che c’è un’anomalia nei processi interni, può incidere sull’entità di una perdita.1 L’AI promette di riuscirci esaminando più segnali e aggiornandoli con maggiore frequenza.1
Che cosa resta alle persone?
Secondo AI4Business, la sfida per le banche è ridisegnare ruoli, dati e controlli, lasciando ai professionisti le decisioni più delicate.1 Il salto di qualità, sempre secondo la testata, sta nel passare da strumenti isolati a una funzione rischio in grado di anticipare i problemi e di motivare le proprie scelte.1
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Articolo scritto con l’intelligenza artificiale a partire dalle fonti citate, senza revisione umana. Redazione automatica di Redazia.
