Ecco l'assistente «virtuale»

Tempi non facili per chi, in una banca o in un’altra attività finanziaria, si occupa di gestire le relazioni con i clienti. È una vera e propria impresa districarsi nella giungla di regolamenti, leggi, normative, direttive e, sempre di più, sanzioni internazionali (Russia docet, ndr). Norme doverose – è bene precisarlo – per evitare infiltrazioni illegali di vario genere nel sistema finanziario. E così per aprire un conto oggi, così come per gestire le transazioni, facilmente si alzano bandiere di vario colore, dal giallo per segnalare un’eventuale anomalia normativa al rosso che blocca il conto, per non parlare di chi alza quella bianca e rinuncia del tutto, perdendo il cliente o l’affare che erano del tutto legittimi. «Le sanzioni cambiano letteralmente ogni settimana ed è sempre più difficile stare al passo con ciò che accade in tutti i Paesi», afferma Paul Weber di Cube Finance, società ticinese di servizi e software per la gestione patrimoniale, compliance e gestione dei rischi. Cube Finance sta sviluppando, in collaborazione con il Dipartimento Tecnologie Innovative (DTI) della SUPSI e la società QBT (sviluppo di algoritmi e software di calcolo), un sistema all’avanguardia – FinVA, che sta per Financial Virtual Assistant – per assistere gli operatori finanziari nelle relazioni con i propri clienti. Il progetto gode del sostegno di Innosuisse, l’Agenzia svizzera per la promozione dell’innovazione ed è stato presentato questa settimana al Campus Est USI-SUPSI durante un workshop per gli addetti ai lavori.

In banca, o in una fiduciaria, quando si accoglie un nuovo cliente si effettua un processo di cosiddetto «onboarding» che prevede l’acquisizione di dati ma soprattutto tutta una serie di verifiche di conformità («compliance»), per esempio in materia di antiriciclaggio. «FinVA è uno strumento informatico basato su avanzate tecnologie di “machine learning” concepito per assistere l’operatore non solo nel processo iniziale di acquisizione del cliente ma anche nelle fasi successive», spiega Michela Papandrea, docente e ricercatrice al DTI della SUPSI. «Al consulente bancario o gestore patrimoniale è sempre più richiesta oltre alla conoscenza del cliente in entrata, anche di “seguire” la sua evoluzione nel tempo ed essere in grado di individuare comportamenti o situazioni anomali, o semplicemente di trattare i cambiamenti di stato che necessitano di ulteriore analisi».

Oltre alle esigenze normative e di conformità, l’attività di gestire le relazioni con i clienti si complica ulteriormente nel mondo globalizzato dove vivono soggetti, appunto, «globali», ovvero con più cittadinanze, residenze, interessi economici e privati in diverse parti del mondo. Il rischio di far «alzare bandiere rosse» per ogni operazione è quindi reale, con la conseguente perdita di tempo e, alla lunga, di competitività.

«Il nostro “assistente virtuale” – spiega Paul Weber – è un sistema integrato che si occupa sia della fase di acquisizione (“Know Your Customer”, conosci il tuo cliente), sia della conformità con le regole antiriciclaggio (conosci l’operato del tuo cliente). Lavoriamo a stretto contatto con i compliance officer per “insegnare” al sistema la grande varietà di casi che si possono presentare e consentirgli di discernere con più precisione le transazioni plausibili da quelle che non lo sono, coprendo così la famigerata “zona grigia”. E se si pensa a quanto sia cresciuto il traffico pagamenti dovuto anche all’esplosione del commercio online nel corso degli anni, è impensabile che si possa ancora operare con tabelle Excel o sistemi statistici per riconciliare le anagrafiche dei clienti con le migliaia di transazioni quotidiane che una banca elabora».

L’applicativo, che si trova in fase avanzata di testing, è un esempio concreto di uso delle moderne tecniche informatiche di analisi dati. Tramite l’utilizzo di algoritmi di machine learning si vanno ad analizzare i dati allo scopo di trovare dei «pattern», o schemi comportamentali, che possono andare a suggerire delle situazioni di rischio che effettivamente per l’essere umano è difficile da scovare, non tanto per la difficoltà del compito bensì per la grande quantità di dati da analizzare. «L’operatore umano rischia di considerare rischiose, operazioni che non lo sono. In questo modo aumentano i cosiddetti “falsi positivi”, ovvero dei casi erroneamente notificati come ad alto rischio», spiega la ricercatrice della SUPSI. «Il sistema che abbiamo ideato – aggiunge – si inserisce quindi in questo contesto, allo scopo di ridurre i costi delle segnalazioni e accrescere l’efficacia del processo, ovvero supportando l’operatore affinché le situazioni notificate come ad alto rischio lo siano effettivamente e non siano, appunto, dei falsi positivi, una questione che è di fatto importante per le banche perché genera costi non indifferenti».

Quindi, il consulente alla clientela o il «compliance officer» si troveranno presto senza impiego? «Sicuramente no, piuttosto il contrario: il sistema FinVA non è qualcosa che sostituisce ma è qualcosa che supporta», precisa Michela Papandrea. «Oltretutto non è uno strumento decisionale automatico, bensì uno strumento che può tipicamente essere integrato nei sistemi gestionali delle banche e che migliorerà la qualità del lavoro dell’operatore finanziario. È un “collega” di lavoro, un “assistente” virtuale». E, aggiungiamo, un bell’esempio di come l’informatica avanzata, o «intelligente», si possa applicare per risolvere questioni di difficile risoluzione e, allo stesso tempo, contribuire ad accrescere l’efficacia dei processi e le competenze dei lavoratori.

Innosuisse è l’Agenzia svizzera per la promozione dell’innovazione, entità giuridica indipendente creata dalla Confederazione nel 2018 quale evoluzione dell’allora Commissione per la tecnologia e l’innovazione (CTI). Fra i vari programmi di sostegno vi è quello ai progetti con «partner attuatori» che ha quale scopo quello di finanziare i progetti fondati sulla scienza tra partner aziendali - in particolare le PMI e le startup - e partner di ricerca (scuole universitarie professionali, politecnici, università, istituti di ricerca). In concreto, il programma prevede che la parte aziendale collabori con quella accademica al fine di sviluppare un proprio progetto innovativo e portarlo sul mercato. Il sostegno finanziario viene erogato in modo indiretto, ovvero tramite il partner accademico. Al termine del progetto, al partner aziendale viene «consegnato» il prodotto per la successiva «attuazione», ovvero l’immissione sul mercato.