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CSE: 100 milioni di euro in nuove tecnologie e applicazioni

Tecnologie data-oriented, progetti di automazione ma anche nuove soluzioni per l’erogazione del credito e gli strumenti di raccolta. Sono alcuni degli ambiti al centro degli investimenti del CSE

Il CSE ha annunciato un nuovo Piano Strategico triennale che prevede un investimento di oltre 100 milioni di euro in nuove tecnologie e nuove applicazioni: tutti i progetti sono stati già avviati, a ulteriore conferma della piena sintonia fra le visioni innovative di CSE e le esigenze di business e di nuovi modelli gestionali richiesti dalle Banche e dalle Società Finanziarie. In particolare le Banche del territorio proseguono il loro percorso di trasformazione delle filiali e del modello operativo e distributivo, caratterizzato da una maggior efficienza e una più ampia disponibilità dei servizi; i clienti richiedono sempre più processi snelli, decisioni rapide e un canale di comunicazione disponibile 24 ore su 24.

Incrementare l’automazione

CSE asseconda e agevola questo cambiamento facendo leva su progetti che incrementano il grado di automazione, aggiornando le applicazioni per adattarsi anche agli ultimi standard tecnologici e a processi più agili, anche introducendo strumenti innovativi in grado di efficientare sia le fasi di analisi che quelle decisionali.

Evolvere nell’offerta: conti deposito flessibili

L’enfasi degli ultimi anni, focalizzata in buona parte sui pagamenti, si è ultimamente spostata parzialmente verso gli strumenti per la raccolta, l’erogazione e il monitoraggio del credito. CSE ha risposto prontamente a questo cambio di strategia ampliando le soluzioni per gestire conti deposito flessibili e con schemi di remunerazione complessi, ma distintivi sul mercato.

Erogare credito velocemente e ridurre i rischi operativi

È stata ulteriormente implementata anche la piattaforma per l’erogazione del credito “veloce”, che permette di avere tempi di valutazione del merito creditizio e di erogazione dei prestiti di poche ore. Con l’automazione delle operazioni manuali si è generata efficienza e le risorse si possono concentrare sulle attività a maggior valore aggiunto permettendo anche di ridurre i rischi operativi; attraverso l’intelligenza artificiale le Banche possono estrarre dai flussi di dati disponibili, suggerimenti o indicatori utili a individuare le migliori modalità per creare e gestire nuovi business, oppure supportare le decisioni identificando, dimensionando, prioritizzando e gestendo i diversi casi d’uso.

Le nuove tecnologie: cloud, machine learning e AI

CSE ha effettuato grandi investimenti anche verso le tecnologie che semplificano il calcolo distribuito e verso una crescente offerta di servizi altamente scalabili tramite piattaforme cloud, con cui è sempre più facile processare enormi moli di dati con tecniche di machine learning e intelligenza artificiale, replicando o addirittura superando le capacità cognitive di un essere umano.

Migliorare i processi decisionali grazie ai dati

L’ecosistema dei servizi finanziari è infatti caratterizzato da un patrimonio informativo particolarmente ricco e rilevante e rappresenta sicuramente una delle aree più interessanti anche per l’adozione di tecnologie data oriented. Queste tecnologie si stanno rivelando un fattore competitivo fondamentale per le istituzioni finanziarie, in quanto migliorano i processi decisionali, ridefiniscono il modo di lavorare, riducono i costi e rafforzano la relazione con il cliente finale. Non a caso l’intelligenza artificiale, nelle rilevazioni ABI Lab sulle Priorità ICT 2022 e 2023, è stata riconfermata al primo posto tra le priorità di indagine per le realtà italiane.

Come governare l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è uno strumento dall’enorme potenziale, ma richiede altissima specializzazione e professionalità per supportare in modo adeguato decisioni rilevanti per la strategia aziendale, ad esempio per l’erogazione del credito; è necessario, tuttavia, garantire l’affidabilità dei modelli di apprendimento impostati e dei dati elaborati. Per questo motivo non è sufficiente “reclutare” un team di Data Scientist per indirizzare ogni problema o esigenza; governare l’intelligenza artificiale richiede un ecosistema multidisciplinare composto da risorse tecniche e funzionali. Per garantire il successo di iniziative come queste è necessario semplificare e sistematizzare l’accesso, l’uso e la condivisione dei dati, consentire un approccio self-service dinamico, fluido e un nuovo approccio alla modalità di consumo dei dati.

L’approccio data-driven per eliminare i falsi positivi

La progressiva adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale sta spingendo le banche a evolvere sia le funzioni di business che quelle di controllo, verso l’approccio data-driven. Attraverso gli algoritmi di machine learning, ad esempio, CSE è in grado di efficientare notevolmente il processo di analisi delle operazioni sospette, eliminando falsi positivi e aggiustando tempo per tempo le priorità dei controlli attraverso un processo di continuo apprendimento.

Non solo banche

Il CSE, dopo oltre 50 anni di attività, continua a mantenere come aspetto distintivo il “DNA bancario”, garanzia di profonda conoscenza e vicinanza alle problematiche delle Banche, unendo passione per l’innovazione a comprovate capacità implementative e di governo dei progetti. Grazie alla sua qualificata esperienza nel settore, CSE è in grado di offrire servizi e consulenza a un allargato perimetro di clienti del settore finanziario, non limitandosi alle Banche tradizionali. La platea di clienti di CSE è in continua espansione: oltre a essere partner delle Banche, è al fianco di numerosi istituti di pagamento, IMEL, AISP e PISP e in generale a tutti gli attori di mercato che ambiscono ad adottare nuovi modelli operativi e di business sfruttando le nuove tecnologie, in modo sicuro e allineato alle normative e alle best practice di settore.

Vittorio Lombardi,

Amministratore Delegato di CSE

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