Targeting e tempistica del tuo investimento

L'intelligenza artificiale è la fonte chiave di trasformazione, interruzione e vantaggio competitivo nell'economia in rapida evoluzione di oggi. Basandosi sui risultati del nostro indice di impatto IA, guardiamo a quanto rapidamente il cambiamento sta arrivando e dove la vostra azienda può aspettarsi il massimo profitto.
Nella ricerca effettuata per questo report, abbiamo approfondito l'impatto dell'intelligenza artificiale, settore per settore e prodotto-prodotto per consentire alla tua azienda di individuare le opportunità e le minacce e valutare come affrontarle.

L'analisi unica all'interno di IA Impact Index di FORFIRM include una valutazione per il potenziale di "liberazione" del tempo e di miglioramento della qualità e della personalizzazione. Abbiamo utilizzato questa analisi per creare circa 300 business case che definiscono le aperture per l'innovazione, i driver, i tempi e l'attuale fattibilità dell'adozione del mercato.
Le aree con il più grande potenziale e le scadenze associate sono state progettate per aiutare la tua azienda a indirizzare gli investimenti a breve e medio termine. Alcuni aspetti del cambiamento, come i medici robotici, potrebbero essere ancora più rivoluzionari, ma sono più lontani.

 

Qual è l'impatto potenziale per il tuo settore?

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Le aziende possono sviluppare soluzioni personalizzate piuttosto che aspettarsi che i consumatori setaccino più opzioni per trovare quella  appropriata.


Servizi finanziari

Tre aree con il più grande potenziale di intelligenza artificiale

• Pianificazione finanziaria personalizzata.

• Individuazione di frodi e riciclaggio di denaro.

• Automazione di processo: non solo le funzioni di back office, ma anche le operazioni rivolte ai clienti.

Beneficio per il consumatore

Soluzioni più personalizzate e olistiche (ad esempio salute, ricchezza e pensionamento), che fanno circolare maggiormente il denaro (ad esempio canalizzare i fondi in eccesso in piani di investimento) e si adattano al cambiamento delle esigenze dei consumatori (ad esempio, cambiamento di reddito o nuovo figlio).

Timing

Pronto a partire: Robo-advice, underwriting assicurativo automatizzato e automazione dei processi robotici in settori come finanza e conformità.

Potenziale a medio termine: progettazione del prodotto ottimizzata basata sul sentimento e sulle preferenze dei consumatori.

Potenziale a più lungo termine: passare dall'anticipare come/quando un evento accadrà, come ad esempio una perdita assicurabile (analisi predittiva) a plasmare in modo pro attivo i risultati (analisi prescrittiva) in aree diverse, come tassi di incidenti ridotti o migliori risultati per i consumatori.

Tempo risparmiato

Le informazioni necessarie ai clienti per comprendere appieno la posizione finanziaria e il piano per il futuro sono a portata di mano e si adattano alle mutevoli circostanze. Le aziende possono supportare questo processo,
sviluppando soluzioni personalizzate piuttosto che aspettarsi che i consumatori setaccino più opzioni per trovare quella appropriata.

Ostacoli da superare

Fiducia dei consumatori e accettazione normativa.

Caso d'uso ad alto potenziale: pianificazione finanziaria personalizzata

Mentre la consulenza finanziaria umana è costosa e lunga in termini di tempo, gli sviluppi dell'IA, come la consulenza robot hanno permesso di sviluppare soluzioni di investimento personalizzate per i consumatori del mercato di massa in modi che, fino a poco tempo fa, erano disponibili solo per clienti con un patrimonio netto elevato. Le finanze sono gestite dinamicamente per raggiungere gli obiettivi (ad es. Risparmiare per un mutuo) e ottimizzare i fondi disponibili del cliente, poiché i gestori patrimoniali diventano più efficienti e, in alcuni casi, sostituiti dall'IA. La tecnologia e i dati sono già in funzione, anche se l'accettazione da parte del cliente avrebbe ancora bisogno di aumentare per realizzare il pieno potenziale dell'IA.

 

 

Intelligenza Artificiale in azione

Un'organizzazione di servizi finanziari ha utilizzato l'apprendimento automatico per sviluppare cluster di serie temporali delle transazioni dei propri assicurati. La soluzione di machine learning ha aiutato la società a identificare i modelli di transazione dei clienti comuni e a comprendere meglio i fattori chiave che determinano le variazioni. La combinazione dei dati degli assicurati con i dati esterni sulle preferenze dei clienti, l'alfabetizzazione finanziaria e altre dimensioni comportamentali ha permesso all'azienda di prevedere meglio quali modelli si sarebbero verificati per cliente. L'organizzazione ha progettato interventi intorno a questi approfondimenti, che hanno aperto la strada a migliori risultati sia per il cliente che per l'azienda.