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L’approccio IA nel Gruppo

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Che posto ha l’IA nel Progetto di Gruppo?

L’IA e i Dati velocizzano le trasformazioni che stiamo attuando in 3 aspetti chiave del nostro Progetto di Gruppo:
• Il Progetto Cliente naturalmente, attraverso l’anticipazione dei momenti che contano, i consigli ancora più personalizzati, la qualificazione delle ragioni d’irritazione in base alla Voce del Cliente, la fluidificazione del KYC sfruttando congiuntamente i percorsi digitali (SelfCare) e l’analisi dei documenti…
• Il Progetto Persone, attraverso formazioni più personalizzate, la focalizzazione dei collaboratori sulla relazione cliente, dove è importate la responsabilizzazione delle persone …
• Il Progetto Società, attraverso la limitazione dei consumi energetici (ad esempio nei nostri Datacenter), l’anticipazione della precarizzazione dei clienti, l’inclusione…

 

Quali sono le vostre convinzioni sui vantaggi e i limiti dell’IA?

Anzitutto siamo convinti che a fare la differenza sarà la possibilità di avere team commerciali responsabili e vicini ai clienti. In ultima analisi, non sarà un robot o l’intelligenza artificiale ad essere responsabile della relazione cliente. Ciò che stiamo vivendo ci dimostra ancora una volta l’importanza dei contatti umani e delle persone che lavorano, del loro ruolo, nel settore sanitario, naturalmente, nei trasporti, nella distribuzione, ma anche nei servizi bancari di prossimità che riescono ad adattarsi alle situazioni personali dei clienti di fronte a eventi imprevedibili. Ed è proprio nella nostra capacità di essere utili ai clienti che si costruisce un modello relazionale basato sulla fiducia

Detto ciò, noi utilizziamo sempre di più i dati e l’intelligenza artificiale. L’idea non è di elaborare il prodotto che ha maggiori possibilità di essere venduto al cliente, ma di avere a nostra disposizione le informazioni e gli strumenti che ci aiutano a semplificare la complessità e prendere la migliore decisione, nel loro interesse. Per consigliarli lealmente e in modo affidabile.

 

L’IA permette in effetti di aumentare la capacità dei nostri collaboratori di essere presenti nei momenti che contano.

• Eseguendo al posto loro compiti semplici e ripetitivi, il che permetterà di essere maggiormente disponibili quando il contatto umano fa la differenza, come nella gestione di situazioni complesse dove si deve dar prova di empatia e di senso di responsabilità.

Quando, ad esempio, l’IA assiste il personale del servizio mutui delle CR bretoni rispondendo automaticamente alle e-mail, ciò consente di concentrarsi meglio sulle priorità dividendo per 3 le cancellazioni di appuntamenti presso i notai, abbassando di 2 giorni i tempi di risposta, avendo persino il tempo di contattare i clienti per rassicurali sull’andamento della loro pratica di mutuo o verificare se hanno già sottoscritto la polizza casa nel momento in cui prendono possesso della loro abitazione. In un momento eccezionale e decisamente ansiogeno, l’IA permette di eliminare le principali ragioni d’irritazione creando le condizioni di un’esperienza positiva per il cliente.

• Oppure, all’altra estremità dello spettro della complessità, aiutare l’uomo a intervenire al momento più opportuno o elaborare la diagnosi più pertinente discriminando i segnali meno pertinenti all’interno della massa indistinta e crescente di informazioni. Tali obiettivi possono essere conseguiti con semplici strumenti di scoring ma anche con algoritmi più complessi.

In tal modo, l’IA è in grado di predire un’esigenza di acquisto immobiliare 6 mesi prima che si manifesti realmente. Assieme alla multicanalità questa capacità di predizione permette di giocare d’anticipo fornendo una consulenza più globale al cliente che potrà ricevere, ad esempio, una e-mail sulla situazione del mercato immobiliare e poi, in funzione della sua reazione (lettura, simulazione, ecc.), la chiamata di un consulente per assisterlo nel suo progetto futuro. 

 

Ma l’IA è anche uno strumento che dobbiamo imparare a padroneggiare collettivamente

• Con iniziative pedagogiche di promozione indirizzate al management. L’IA, infatti, non è una soluzione magica e richiede che le applicazioni proposte dai vari esperti possano essere adattate al contesto operativo specifico e alla problematica da risolvere. Attraverso l’adozione progressiva nelle linee di business e nell’IT che sarà tanto più efficace se realizzata associandole lungo tutto il processo, dallo schema d’applicazione all’implementazione dell’IA, in modo completamente allineato con i principi di trasformazione agile.

• A tale proposito, si dovrà far prova di pedagogia anche nei confronti degli utenti finali e dei partner sociali per ridimensionare i timori a volte suscitati dall’IA (la fine del lavoro, la macchina che prende il sopravvento sull’uomo, ecc.). Anche in questo caso il modo migliore di rassicurare è il coinvolgimento lungo tutto il processo d’implementazione sapendo che sul campo la realtà può assumere contorni diversi. L’IA ha bisogno di esemplificazioni per essere assimilata e di un monitoraggio costante in fase di applicazione per instaurare un processo di miglioramento continuo e correggere gli errori…

• Occorre poi la volontà di andare oltre la fase di sperimentazione affinché l’IA diventi, come il digitale, una leva di miglioramento dei percorsi cliente e dei processi.

 

La padronanza tecnologica è ugualmente  strategica: saper spiegare, analizzare in modo trasparente (evitando la scatola nera) a beneficio dei regolatori o delle linee di business. I bisogni molto specifici delle nostre linee di business vanno spesso di pari passo con la necessità di protezione dei dati, essenziale per il Gruppo, ma anche del nostro know how, con l’esigenza parallela di limitare la nostra dipendenza nei confronti dei leader di mercato… Per certe tecnologie, si può pensare persino di spingersi fino a soluzioni in house a partire da software open source.

A tale titolo, il DataLab è il polo di riferimento del Gruppo in materia di sviluppo interno delle soluzioni innovative nel campo dell’IA (attraverso la propria R&S) e dei processi. Tutto ciò permetterà al Gruppo, a partire dai casi concreti d’impiego di questa tecnologia, di costruire un patrimonio proprio che accelererà i progetti facendo leva sui progressi realizzati.

Quali sono le applicazioni attuali di Crédit Agricole che si basano sull’IA?

L’IA è già una realtà all’interno del Gruppo. Eccone alcuni esempi: Caesar, l’assistente virtuale dei consulenti delle Casse regionali, costantemente migliorato dai nostri esperti; lo strumento di analisi dei giustificativi a corredo delle denunce dei sinistri per la loro classificazione elettronica, messo a punto dal DataLab Gruppo per conto di Pacifica; lo strumento di gestione degli allarmi relativi ai codici SWIFT* della Direzione Conformità Gruppo.

 

Metabot Caesar, l’assistente virtuale dei consulenti delle Casse regionali
Questo strumento permette ai consulenti di disporre del databse di conoscenze certificate dagli esperti delle varie business line, consultabile da un unico entry point integrato nel Portale Collaboratore. Caesar può accedere a ogni tipo di contenuto (Chorale Doc, Chorale Net, FAQ prodotti, ecc.) tramite assistenti intelligenti che centralizzano i chatbot di ogni specialità. In tal modo il consulente è in grado di fornire una risposta al cliente in meno di 3 secondi.
Caesar è la prima applicazione importante dell’IA implementata su scala industriale nelle 39 Casse regionali, sviluppata dalla Direzione Operazioni Innovazioni (DOI) di Crédit Agricole Technologies & Services (CATS).
 

Trattamento dei documenti per la gestione dei sinistri di Pacifica
Questo strumento analizza i giustificativi a corredo delle denunce di sinistri (preventivi, fatture, documenti d’identità, libretti di circolazione, constatazioni amichevoli d’incidente, perizie, ecc.). Il gestore della pratica deve solo convalidare il suggerimento elaborato dall’IA prima della registrazione nel GED (Gestione Elettronica Documenti).
La soluzione è stata sviluppata internamente dal DataLab e industrializzata dal team Centri di Contatto di Pacifica.
 

Gestione delle segnalazioni sui messaggi SWIFT* della Direzione Conformità Gruppo
Lo strumento di filtro dei bonifici elettronici SWIFT genera allarmi quando rileva transazioni potenzialmente illegali.
In precedenza, gli analisti esaminavano le segnalazioni per determinare se si trattava di falsi allarmi o di possibili violazioni delle norme sulle sanzioni internazionali o della politica sulle sanzioni del Gruppo. La gestione delle segnalazioni avveniva a due livelli.
La soluzione IA sviluppata dalla Direzione Conformità Gruppo, propone una decisione basata su quelle adottate nel passato per segnalazioni di tipo analogo. Il modello utilizzato, costruito appoggiandosi su circa un milione di segnalazioni, è uno strumento di ausilio alla decisione che permette di inviare messaggi direttamente al livello d'analisi pertinente, rendendo il processo più fluido e sicuro per tutto il gruppo Crédit Agricole.

* Codici per i trasferimenti interbancari internazionali

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