L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, con l’introduzione di ChatGPT e GPT-4, hanno suscitato grande interesse nel settore dei servizi finanziari, poiché offrono nuove opportunità e soluzioni innovative per migliorare l’efficienza, l’esperienza del cliente e l’analisi dei dati. L’entusiasmo generato da queste tecnologie avanzate è in parte giustificato, poiché hanno dimostrato di essere strumenti utili in molti campi, dal servizio clienti alla scrittura e ricerca.

Tuttavia, è importante non lasciarsi trascinare eccessivamente dall’entusiasmo, poiché ci sono ancora limiti e sfide che ChatGPT e GPT-4 non possono superare, specialmente quando si tratta di servizi finanziari complessi e altamente regolamentati. La gestione di un’attività di servizi finanziari richiede competenze umane specifiche e intuito per affrontare aspetti critici come conformità, sottoscrizione di credito, esperienza utente, progettazione di nuovi prodotti finanziari e gestione delle crisi.

E’ essenziale per le aziende di servizi finanziari trovare il giusto equilibrio tra l’utilizzo di ChatGPT, GPT-4 e altre tecnologie di intelligenza artificiale e l’impiego di competenze umane e intuito per affrontare le sfide complesse e sfumate nel settore. Trovare questo equilibrio può consentire alle aziende di offrire valore ai loro clienti in modo rapido e coerente, posizionandosi per il successo a lungo termine.

C’è molto entusiasmo riguardo ChatGPT e le sue possibili applicazioni nei servizi finanziari, specialmente con l’introduzione di GPT-4. Tuttavia, quando si tratta di servizi finanziari, ci sono ancora alcune sfide che né ChatGPT né GPT-4 possono affrontare, almeno per ora:

  1. Controlli di conformità: la conformità è fondamentale nei servizi finanziari, e le aziende necessitano di esperti per valutare le regole in evoluzione e supervisionare i programmi di conformità.

  2. Decisioni di sottoscrizione di credito: sebbene l’analisi dei dati sia parte del processo di sottoscrizione del credito, determinare le giuste politiche richiede intuito umano. Le istituzioni finanziarie devono valutare le loro priorità di rischio per stabilire le soglie di credito appropriate.

  3. Fornire un’esperienza utente senza soluzione di continuità: sebbene i chatbot possano aiutare con richieste di base, i clienti si aspettano un’esperienza più coinvolgente quando si tratta di problemi più complessi, come segnalare un sospetto di truffa.

  4. Progettazione di nuovi prodotti finanziari: lo sviluppo di nuovi prodotti richiede una profonda comprensione delle tendenze del mercato, delle esigenze dei clienti e del contesto normativo. ChatGPT/GPT-4 può fornire approfondimenti basati sui dati, ma non può sostituire la creatività e l’intuizione di un progettista umano.

  5. Gestione di una crisi come un attacco fraudolento: in situazioni critiche, come un attacco di frode ad alta velocità, le aziende vogliono esperienza umana diretta per guidarle nel processo. Anche nella prevenzione degli attacchi fraudolenti, le aziende hanno bisogno di team AI/ML per aggiornare le policy e gestire gli attacchi quando si verificano.

ChatGPT, GPT-4 e le future versioni saranno strumenti potenti per le società di servizi finanziari, ma non potranno sostituire alcune delle parti più complesse e sfumate della gestione di un’attività di servizi finanziari. Le aziende che trovano il giusto equilibrio tra automazione e tocco umano saranno nella posizione migliore per offrire valore ai propri clienti in modo rapido e coerente e raggiungere il successo a lungo termine.

Di ihal