di Michele Valerio Alfano, Project Consultant in Excellence Innovation

Nel panorama economico attuale, il patrimonio dati di un’azienda rappresenta un asset strategico di fondamentale importanza. Tuttavia, il suo valore non risiede solo nella raccolta e organizzazione dei dati, ma si manifesta pienamente quando quest’ultimi vengono trasformati in strumenti di supporto decisionale. I sistemi CRM, che sino ad ora sono stati fondamentali per la creazione di un patrimonio dati strutturato, possono ora fornire un contributo ulteriore. Grazie all’impiego delle nuove tecnologie, come l’analisi predittiva e il machine learning i CRM saranno in grado di identificare pattern e scenari pregressi. Se considerata rispetto al settore bancario, questa evoluzione assume ancor a maggior ragione una particolare rilevanza. In un contesto in cui, la gestione dei consulenti finanziari, dipende dal bilanciamento tra costi e potenziali guadagni questa nuova funzionalità assume un valore elevato, che consentono ai manager di adottare un approccio “data-driven”, contribuendo a generar un “vantaggio competitivo”, strettamente legato al quantitativo di informazioni in proprio possesso.

Analisi predittiva e possibili implicazioni

I sistemi di analisi predittiva rappresentano una delle innovazioni più significative nell’ambito della gestione dei dati aziendali. Questi strumenti, basati su tecnologie come il machine learning, superano l’approccio tradizionale di analisi descrittiva, offrendo una visione proiettata verso il futuro. Grazie alla loro capacità di elaborare grandi volumi di dati storici, sono in grado di identificare pattern nascosti e tendenze significative. Integrati nei sistemi CRM, questi strumenti consentono di sfruttare i dati già raccolti e organizzati, per offrire nuove opportunità di valore da impiegare nei processi decisionali. Il patrimonio dati diventa così una risorsa attiva, in grado di alimentare previsioni e scenari probabilistici che riducono l’incertezza e migliorano la qualità delle decisioni strategiche.

Nel settore bancario, ad esempio, l’analisi predittiva può essere utilizzata per valutare il potenziale rendimento economico di un consulente finanziario, identificando quale è il prospetto economico più realistico per quel candidato. Questa capacità non si limita alla previsione, ma si estende alla valorizzazione operativa delle informazioni, supportando il management con strumenti concreti. In un contesto in cui la gestione dell’incertezza è cruciale, questa tecnologia si pone come un pilastro per le aziende che vogliono dotarsi di asset strategici.

Il ruolo dell’AI-Act

L’adozione dell’analisi predittiva nei sistemi CRM apre enormi opportunità per valorizzare il patrimonio dati, tuttavia, l’utilizzo di queste tecnologie richiede attenzione non solo dal punto di vista tecnico, ma anche normativo. In questo frangente, difatti, subentra l’AI-Act, introdotto dall’Unione Europea, per regolamentare l’uso dell’intelligenza artificiale. Questo regolamento è stato progettato per prevenire i rischi legati a pratiche scorrette o discriminazioni algoritmiche e per promuovere un uso responsabile e controllato dell’AI. Per implementare sistemi di analisi predittiva nei CRM, è quindi imprescindibile garantire la conformità a tali disposizioni normative. A maggior ragione nel settore bancario, l’adozione di sistemi predittivi deve necessariamente rispettare questi vincoli, assicurando al contempo che le soluzioni siano progettate per offrire valore aggiunto senza compromettere la conformità normativa.

Impatto dell’AI-Act sui sistemi di analisi predittiva

Nell’AI-Act è stato utilizzato un approccio basato sul rischio per regolamentare il corretto utilizzo dei sistemi di Intelligenza Artificiale (in cui rientrano anche i sistemi di analisi predittiva), classificando i sistemi in tre categorie principali:

• Rischio Inaccettabile: Questa categoria comprende sistemi di IA che rappresentano una chiara minaccia per la sicurezza, i mezzi di sussistenza e i diritti delle persone. Esempi includono l’uso di tecniche manipolative per distorcere il comportamento umano o sistemi di sorveglianza biometrica in tempo reale senza adeguate salvaguardie. Tali applicazioni sono vietate dall’AI Act.
• Alto rischio: Questa categoria include sistemi di IA che possono influenzare negativamente la sicurezza o i diritti fondamentali degli individui. Applicazioni in settori come l’istruzione, l’occupazione, i servizi finanziari e l’accesso ai servizi essenziali rientrano in questa classe. Questi sistemi devono soddisfare requisiti rigorosi in termini di gestione del rischio, qualità dei dati, trasparenza e supervisione umana prima di essere immessi sul mercato.
• Rischio minimo o limitato: Questa categoria comprende applicazioni di IA che presentano rischi minimi o nulli per i diritti o la sicurezza degli individui. Per questi sistemi, l’AI Act prevede obblighi minimi, come requisiti di trasparenza, ma non impone restrizioni significative.

Nel caso specifico di un CRM utilizzato per la gestione delle candidature dei consulenti finanziari, l’integrazione di tecnologie di analisi predittiva porta il sistema ad essere classificato come ad alto rischio. Questa valutazione deriva dal fatto che il sistema opera in un ambito occupazionale critico, che influenza decisioni relative all’accesso a opportunità lavorative. Sebbene l’intelligenza artificiale rappresenti solo uno strumento di supporto per i manager decisori, il potenziale impatto sui candidati rende necessaria una regolamentazione più rigorosa. Tale posizionamento non blocca l’integrazione di tali sistemi, bensì richiede l’adozione di misure specifiche per garantirne la conformità normativa. Le misure precauzionali richieste dal regolamento includono:

• trasparenza degli algoritmi;
• qualità dei dati utilizzati per l’addestramento;
• sicurezza nella gestione delle informazioni sensibili.

Adottare queste misure non solo assicura il rispetto delle normative, ma contribuisce anche a consolidare la fiducia che gli utenti hanno per la tecnologia implementata.

Verifica dei sistemi di analisi predittiva realizzati prima dell’AI-Act: può essere vista come un’opportunità?

Investire nell’adeguamento dei sistemi di analisi predittiva non è solo una necessità per rispettare le normative dell’AI-Act, ma un’opportunità strategica per rafforzare la competitività aziendale. Non è solo una sfida tecnica, ma una valida occasione per perfezionare e migliorare i sistemi di analisi predittiva già in uso nei CRM. Con interventi mirati e ben pianificati, è possibile ottimizzare e consolidare il valore delle tecnologie già implementate. Tra gli interventi prioritari da eseguire, vi è in cima l’esigenza di condurre un’analisi della qualità dei dati. Questo intervento è essenziale per garantire che i dataset siano aggiornati, rappresentativi e privi di bias, così da assicurare la conformità normativa, migliorare significativamente l’affidabilità delle previsioni e offrire insight più precisi per il business. La trasparenza degli algoritmi è un altro aspetto cruciale: rendere comprensibile il processo decisionale non solo rafforza la fiducia degli stakeholder, ma offre ai manager decisori un vantaggio concreto. Capire come il sistema ha ragionato consente loro di valutare le previsioni con maggiore consapevolezza, decidendo se concordare o intervenire per indirizzare le scelte strategiche in modo più mirato. L’integrazione di strumenti di monitoraggio, inoltre, permette di tracciare le decisioni in tempo reale, facilitando interventi immediati in caso di anomalie. La supervisione umana nelle decisioni critiche garantisce un controllo più sicuro, creando un equilibrio ideale tra tecnologia avanzata e competenze manageriali.

Gli interventi descritti non si limitano a soddisfare gli obblighi normativi, ma svelano il vero potenziale del sistema, trasformandolo in un asset strategico dal valore concreto e misurabile. Con previsioni più accurate, una trasparenza che ispira fiducia e un controllo ottimizzato, il sistema diventa un alleato indispensabile per decisioni più rapide e mirate.

Conclusione

L’adozione dell’analisi predittiva nei CRM rappresenta una straordinaria opportunità per le aziende di valorizzare il proprio patrimonio dati, rendendolo un vero e proprio motore strategico. Nel contesto bancario, in particolare, l’analisi predittiva può ottimizzare la gestione dei contatti, offrendo uno strumento potente per valutare i consulenti finanziari e pianificare investimenti con maggiore consapevolezza.

La giusta chiave di lettura per valutare l’analisi predittiva è: non solo uno strumento tecnologico, ma un elemento chiave per guidare innovazione e crescita. Le aziende che sapranno cogliere queste opportunità saranno in grado di trasformare il proprio approccio alla gestione dei dati, ottenendo un vantaggio competitivo duraturo e differenziandosi nel panorama del settore bancario.

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