Post di Giuseppe Villa

2591_mercoledi5giugno AGENTI NEL FUTURO AI e assicurazioni: rischi e potenzialità L’intelligenza artificiale può contribuire al miglioramento dell’analisi delle minacce, ma anche ad affinare le garanzie delle polizze e dei servizi post vendita. Occorre però che la tecnologia sia coerente con i principi etici e le norme che tutelano il mercato e il cliente

Le compagnie assicurative stanno investendo molte risorse nell'intelligenza artificiale. Entrando in un settore tecnologico completamente nuovo, ci sono dei rischi, legati per esempio ai video deep fake, che devono essere affrontati dall'authority. «L’attenzione sui nuovi fenomeni tecnologici - ha affermato Franchini Pietro (Deputy Head of Research and Data Department IVASS - Istituto per la Vigilanza sulle Assicurazioni) in apertura del primo pomeriggio dei lavori del Festival delle Assicurazioni - è alta. Ci sono intelligenza artificiale, tokenizzazione degli asset, analisi dei big data. Dobbiamo assicurarci di rischi e benefici che portano ad aziende e clienti». ««La normativa - ha spiegato Franchini - predispone che l’algoritmo sia controllato da un umano. Siamo in un momento di ingresso di questa tecnologia, l’attenzione ai rischi è massima». #FestivalAssicurazioni #Innovazione #Previdenza #Sostenibilità #AI

Nell'era digitale, le banche sono chiamate ad affrontare sfide crescenti e questo le espone a #rischi complessi che richiedono soluzioni innovative e avanzate. In questo scenario, l'intelligenza artificiale assume un ruolo centrale tra le risorse #corporate di #valore e il suo utilizzo è cruciale. Il modello Risk Rating evoluto ci permetterà di individuare, presidiare e gestire le fenomenologie di rischio in maniera più puntuale, mirata e sicura. Super Daniele Badiali 🚀🚀🚀 #innovation #internalaudit

L’intelligenza artificiale al servizio di opportunità reali. Andiamo alla scoperta del Risk Rating, uno strumento di AI che ci permette di capire i rischi di ciascuna filiale, per poter intervenire e risolvere tempestivamente le problematiche giorno per giorno.

“L’IA generativa ha quindi il potenziale per essere la tecnologia più dirompente nel settore bancario degli ultimi 30 anni, cambiando radicalmente il modo in cui i servizi vengono erogati [...] Alcuni aspetti essenziali: assumere un mindset di generazione del valore per tutti gli stakeholder, progettare le applicazioni di Intelligenza Artificiale con una mentalità ‘human first’, ossia mettendo le persone al centro, lavorare sulla qualità dei dati e sulla modernizzazione degli applicativi con cui dipendenti e clienti si interfacciano, e portare il tema della ‘responsible AI’ all’interno delle strategie alte dell’azienda, in modo da definire processi e modelli di controllo”

In un mondo sempre più digitalizzato l’Intelligenza Artificiale, in particolare quella generativa, sta ridefinendo l’ecosistema bancario-assicurativo offrendo diverse opportunità per le aziende che operano nel settore, come la possibilità di aumentare l’efficienza operativa e rafforzare le strategie di business. Tuttavia, l’innovazione tecnologica porta con sé alcune criticità che vanno affrontate, anche a livello di compliance. #AI #data #insurance #banking

🌐 IA e Assicurazioni: una rivoluzione in corso 🤖 L'intelligenza artificiale sta ridefinendo anche il settore assicurativo, come raccontato nell'articolo di Repubblica - Affari & Finanza: "IA, la rivoluzione tocca anche le assicurazioni. Le applicazioni dell'intelligenza artificiale si estendono dai chatbot e dalla prevenzione frodi fino alla personalizzazione dei prodotti." 💡 Chatbot intelligenti, prevenzione delle frodi e offerte personalizzate sono solo alcune delle aree in cui l'IA sta trasformando il nostro modo di lavorare e interagire con i clienti. 🔍 Ma non è solo una questione di tecnologia: si tratta di migliorare l'esperienza cliente, ridurre i rischi e creare un valore aggiunto tangibile. Che ne pensate? Come vedete l'evoluzione del settore assicurativo grazie all'IA? 📖 Leggi l'articolo completo qui #IntelligenzaArtificiale #Assicurazioni #Innovazione #IA #Tecnologia

Il sistema dei controlli interni per la gestione del rischio operativo è un elemento fondamentale del complessivo sistema di governo delle banche ed è fondamentale per assicurare che l’attività aziendale sia in linea con le strategie e le politiche aziendali. Oggi, questo sistema di controlli permanenti può essere attuato grazie alle soluzioni di intelligenza artificiale, grazie alle quali gli istituti finanziari sono in grado di ottenere molteplici benefici. Scoprine alcuni in questo carosello ⬇️ Vuoi saperne di più?  Leggi l'articolo: https://bit.ly/4c2Mhls  #rischiooperativo #banche #ai #intelligenzaartificiale

AI e banche: innovare in sicurezza grazie alla collaborazione tra tecnologia e intelligenza umana. 📊 Quanto è sicuro lasciare tutto nelle mani della tecnologia? Con l’AI, il vero potenziale emerge quando tecnologia e competenza umana collaborano. Possiamo ridurre i rischi, migliorare la resilienza e costruire un sistema bancario affidabile. I principali rischi operativi Qualità dei dati L’AI dipende dalla qualità dei dati. Se assunti in modo non corretto, distorti o incompleti, possono portare a decisioni errate, compromettendo gestione del rischio, compliance e fiducia dei clienti, un pilastro del settore bancario. Cybersecurity I sistemi AI, pur avanzati, sono vulnerabili a minacce come l’avvelenamento dei dati o la manipolazione degli algoritmi, con impatti su sicurezza e reputazione. Continuità operativa La dipendenza esclusiva dall’AI può esporre a rischi se i sistemi si bloccano, minacciando operazioni critiche come pagamenti o servizi ai clienti. Benefici concreti di un approccio integrato uomo-AI ✅ Resilienza operativa migliorata Con soluzioni come i gemelli digitali, le banche possono testare scenari critici e garantire risposte rapide, riducendo i guasti. ✅ Fiducia dei clienti potenziata Adottare AI TRiSM per integrare fiducia, rischio e sicurezza rafforza la percezione di affidabilità. ✅ Efficienza e precisione ottimizzate I dati sintetici migliorano la qualità delle decisioni operative senza compromettere la privacy. ✅ Sicurezza proattiva e strategica La cybersecurity predittiva, unita all’intervento umano, garantisce risposte rapide alle minacce. ✅ Decisioni etiche e responsabili La supervisione multidisciplinare assicura che l’AI agisca in modo equo e trasparente. Perché la collaborazione uomo-AI è la chiave? L’AI accelera i processi, ma l’intelligenza umana guida le scelte. Rischi reputazionali ridotti: Decisioni più corrette e imparziali. Adattamento in tempi di crisi: L’intuizione umana è insostituibile. Valore per clienti e stakeholder: Fiducia e fedeltà migliorate. Un sistema bancario sicuro e innovativo: il futuro è già qui La tecnologia è uno strumento, l’uomo il suo architetto. Con Paolo Vernero, stiamo lavorando per integrare AI e competenze umane, riducendo i rischi e assicurando un’innovazione sostenibile. 💡 Segui i nostri approfondimenti sulle sfide dell’AI nel settore bancario e scopri soluzioni strategiche. #IntelligenzaArtificiale #Banche #Cybersecurity #Innovazione #Governance #AIQuality

Negli ultimi anni, l’adozione dell’Intelligenza Artificiale (IA) nel settore finanziario è fattore d’interesse, spinta da progressi tecnologici, disponibilità di dati e pressioni competitive. Tecnologie come i modelli predittivi di #AINarrow, linguistici di grandi dimensioni (#LLMs) e l’IA generativa (#GenAI) hanno la potenzialità di rivoluzionare processi interni, conformità normativa e interazioni con i clienti, ma sollevano rischi significativi per la stabilità finanziaria. Le principali applicazioni dell’IA sarebbero (perché ad oggi poche sono le realtà che realtà la utilizzano) l’#automazione delle #operazioni, il miglioramento della #gestione del #rischio e la #personalizzazione dei #servizi. Le banche utilizzano l’IA per ottimizzare il capitale, prevedere i rischi di credito e personalizzare le offerte ai clienti, mentre i chatbot avanzati migliorano l’efficienza delle interazioni. In ambito normativo, l’IA facilita la conformità automatizzata, la rilevazione delle frodi e l’analisi avanzata di grandi volumi di dati. GenAI offre nuove possibilità, come la generazione di codice e l’analisi di mercato basata su testi non strutturati, migliorando l’efficienza e riducendo i costi. L’adozione dell’IA amplifica alcune vulnerabilità finanziarie: 1. Dipendenze da #TerzeParti: L’affidamento a fornitori concentrati di hardware, servizi cloud e modelli pre-addestrati introduce rischi sistemici, poiché interruzioni operative possono propagarsi rapidamente attraverso il sistema finanziario. 2. #Correlazioni di #Mercato: L’uso di dati e modelli comuni può generare comportamenti correlati tra istituzioni finanziarie, aumentando il rischio di instabilità sistemica e amplificando la volatilità. 3. #Cybersecurity L’IA, pur essendo un potente strumento di difesa, può essere sfruttata da attori malevoli per condurre attacchi sofisticati. Tecniche come il data poisoning e il prompt injection possono compromettere i modelli. 4. #Governance e #Dati La mancanza di trasparenza nei dati di addestramento e l’opacità dei modelli rendono difficile garantire la qualità e il controllo, aumentando il rischio di errori sistematici. L’integrazione dell’IA nei sistemi finanziari può portare a cambiamenti strutturali e aumentare i rischi macroeconomici. La crescente automazione potrebbe amplificare le crisi di mercato, mentre l’adozione di tecnologie non adeguatamente testate potrebbe compromettere la resilienza del sistema. L’uso di GenAI nei mercati finanziari potrebbe accentuare le vulnerabilità legate a correlazioni e automazione. Per mitigare i rischi, le autorità finanziarie devono: - Migliorare il monitoraggio sull’adozione dell’IA. - Aggiornare i quadri normativi per affrontare i nuovi rischi. - Promuovere la cooperazione internazionale per condividere pratiche e informazioni. - Rafforzare le competenze interne sulle tecnologie emergenti.