Intelligenza artificiale, quantum computing, metaverso e oggetti programmabili. Sono i quattro trend tecnologici individuati nella Tech Vision 2022 di Accenture, analisi che, con cadenza annuale, racconta come l’innovazione sta cambiando il business bancario.
Abbiamo commentato i risultati insieme a Stefano Sperimborgo, Technology Strategy and Advisory Lead di Accenture Italia, e Gianluca Malagoli, Managing Director Technology Strategy and Advisory.
Una AI più etica
L’intelligenza artificiale, di per sé, non è certo una novità. Il trend fotografato da Accenture, che ha sondato un campione di professionisti bancari e di clienti in 35 mercati, riguarda la ricerca di un’interazione più “reale” tra umani e “sintetici”, termine con cui possiamo indicare tutte le interfacce dell’intelligenza artificiale. Con l’obiettivo di costruire una relazione di fiducia tra uomo e macchina. «Uno degli aspetti a cui dare maggiore attenzione è quello dell’etica – afferma Sperimborgo – perché già oggi l’AI espone le aziende a dei potenziali rischi, penso a come vengono gestiti i dati dei clienti finali. E, un domani, le macchine prenderanno decisioni in autonomia, per questo motivo dobbiamo definire al meglio i criteri con cui risolverà i dilemmi etici».
Sintetico, ma più autentico
Le scelte dell’AI, insomma, avranno un impatto sulle persone e sul mondo, ed è fondamentale non solo definire a priori come verranno prese le decisioni, ma anche poterlo spiegare a posteriori. «Per le banche, in particolare, è fondamentale che l’intelligenza artificiale sia explainable, cioè spiegabile – aggiunge Sperimborgo. Il banking sta sperimentando da tempo l’AI con diversi use case, non sempre portati a scala. Un nodo da risolvere è proprio l’explainability: come spiegare al Regolatore e al cliente il motivo per cui la macchina ha preso una determinata decisione? Questo timore influenza lo sviluppo di nuovi servizi ma la regolamentazione europea sulla trustworthy AI, l’intelligenza artificiale affidabile, spinge proprio nella direzione di un sintetico più autentico».
Le competenze per il quantum computing
A supportare l’elaborazione di dati sarà il “next generation computing”, cioè tecnologie computazionali di una potenza mai vista prima, come il quantum computing. L’ambizione è liberare, finalmente, il pieno valore dei dati già in possesso della banca. Ma farlo è tutt’altro che scontato, perché «una capacità di calcolo enorme non è nulla senza un algoritmo allineato agli obiettivi di business – osserva Gianluca Malagoli. L’informatica ci fornirà uno strumento, ma le istituzioni finanziarie devono dotarsi delle competenze per usarlo al meglio. Ci sono già alcune sperimentazioni del quantum computing in ambito finanza e trading, per prendere decisioni con una rapidità inedita. Ma acquisendo le giuste skill, una banca potrebbe indagare molti altri use case: queste competenze possono arrivare anche da un ecosistema di partnership a supporto dell’innovazione».
Attenzione alla sicurezza
Certo, a limitare il quantum ci sono ancora alcuni ostacoli, tra cui la latenza di rete ancora troppo alta, che vengono considerati risolvibili, ma che limitano l’adozione dei servizi già disponibili in cloud. Ma c’è anche un aspetto negativo e potenzialmente pericoloso del computing di nuova generazione, che costringerà a rimettere in discussione le attuali misure di sicurezza informatica in uso. «Molti degli attuali sistemi di crittatura dei dati potrebbero diventare improvvisamente espugnabili – conferma Sperimborgo. Sicuramente la criminalità informatica sta guardando con attenzione a queste evoluzioni: è un problema che riguarda tutti i settori e le istituzioni in modo trasversale».
Verso il metaverso...
Anche nel caso del terzo trend, l’ormai celeberrimo metaverso, sono in corso diverse sperimentazioni, in gran parte fuori dall’ambito bancario. Seguendo declinazioni e modelli molto differenziati. «Il metaverso è un concetto, non una tecnologia unica – specifica Malagoli – ed è quindi normale che ogni azienda persegua una propria strategia. Dal punto di vista tecnologico c’è ancora molto da fare, bisogna lavorare su capacità computazionale, connessioni 5G, blockchain, smart contract e altro ancora. Ma queste sperimentazioni stanno permettendo ad alcune realtà di posizionarsi e di sviluppare un know how prezioso».
...tra opportunità e scetticismo
Il settore più avanti sul fronte del metaverso è senza dubbio il gaming: 2,8 miliardi di persone giocano per oltre 6 ore la settimana all’interno di mondi virtuali. «E in molti di questi si sviluppano community capaci di offrire un’esperienza persistente – chiarisce Malagoli –, in cui cioè gli utenti sono stabilmente connessi. Questa fruizione immersiva potrebbe rappresentare una nuova evoluzione di internet: nella nostra TechVision prevediamo che negli anni ‘30 di questo secolo le persone passeranno metà del tempo nel mondo reale e l’altra metà in quelli virtuali. Le banche si trovano di fronte a una scelta: iniziare a sperimentare, oppure aspettare e vedere che cosa succede. Intorno al metaverso non manca lo scetticismo. Ma, in fondo, una dozzina di anni fa non potevamo immaginare quanto lo smartphone sarebbe diventato pervasivo nelle nostre vite. Non sappiamo dire se anche il metaverso sarà così rivoluzionario, ma le banche rischiano di trovarsi, di nuovo, a inseguire le realtà che si stanno posizionando nel nuovo mondo. I giganti del mondo crypto, ad esempio».
Gli oggetti programmabili in banca
Una tappa intermedia del percorso verso il metaverso potrebbe essere la realtà aumentata. In cui la tecnologia ci permette d’interagire in modo nuovo con il mondo reale. E questo ci porta al quarto trend, gli oggetti programmabili, che potrebbe apparire come quello più lontano dal banking. «Molti settori stanno studiando come rendere più smart i loro prodotti – spiega Sperimborgo –, mentre per le banche vedo un’opportunità soprattutto per rendere più smart e digitali gli edifici. Abbassandone i consumi energetici, ad esempio. In ambito industriale cresce l’interesse per i digital twin, repliche digitali degli impianti produttivi che permettono di elaborare i dati in arrivo dai macchinari per prevenire guasti o identificare aree di efficientamento. Questo modello si potrebbe esportare nelle operations e nel back office bancario, creando una versione virtuale dei processi per capire come migliorarli».
Questo articolo è stato pubblicato sul numero di giugno 2022 di AziendaBanca ed è eccezionalmente disponibile gratuitamente anche sul sito web. Se vuoi ricevere AziendaBanca, puoi abbonarti nel nostro shop.
