Generative AI in BFSI Market – Dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentate per distribuzione (basate su cloud, on-premise), per tecnologia (elaborazione del linguaggio naturale, apprendimento automatico, apprendimento profondo, automazione dei processi robotici), per applicazione (rilevamento e prevenzione delle frodi, servizio clienti e supporto, consulen
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationGenerative AI in BFSI Market – Dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentate per distribuzione (basate su cloud, on-premise), per tecnologia (elaborazione del linguaggio naturale, apprendimento automatico, apprendimento profondo, automazione dei processi robotici), per applicazione (rilevamento e prevenzione delle frodi, servizio clienti e supporto, consulen
| Periodo di previsione | 2025-2029 |
| Dimensioni del mercato (2023) | 1210,50 milioni di USD |
| Dimensioni del mercato (2029) | 5100,65 milioni di USD |
| CAGR (2024-2029) | 27,09% |
| Segmento in più rapida crescita | Elaborazione del linguaggio naturale |
| Più grande Mercato | Nord America |
Panoramica del mercato
Il settore globale
BFSI si riferisce alle tecnologie AI avanzate che creano e generano nuovi contenuti, approfondimenti e soluzioni imparando da grandi quantità di dati. Ciò include lo sfruttamento di algoritmi di apprendimento automatico per produrre nuovi modelli finanziari, automatizzare processi complessi e offrire interazioni personalizzate con i clienti. L'AI generativa può generare scenari finanziari realistici, creare report automatizzati e migliorare il processo decisionale tramite analisi predittive, migliorando così significativamente l'efficienza operativa. Nel settore BFSI, questa tecnologia trasforma varie funzioni, dal rilevamento delle frodi e dalla gestione del rischio al servizio clienti e alla conformità normativa, fornendo approfondimenti più approfonditi e previsioni più accurate. Si prevede che il mercato dell'AI generativa in BFSI aumenterà sostanzialmente a causa di diversi fattori trainanti. La crescente domanda di automazione ed efficienza nelle operazioni finanziarie spinge l'adozione di tecnologie AI, che riducono l'intervento manuale e semplificano i processi. Gli istituti finanziari e le compagnie assicurative hanno a che fare con enormi volumi di dati, l'AI generativa offre capacità analitiche avanzate che aiutano a ricavare informazioni fruibili e a prendere decisioni basate sui dati in modo più efficiente. La crescente necessità di esperienze dei clienti migliorate alimenta lo sviluppo di servizi personalizzati basati sull'AI e sistemi di supporto, come chatbot e assistenti virtuali, che migliorano il coinvolgimento e la soddisfazione dei clienti. Le pressioni normative per una migliore conformità e gestione del rischio stanno spingendo gli istituti ad adottare soluzioni AI che garantiscano l'aderenza agli standard mitigando al contempo i potenziali rischi. L'aumento delle minacce informatiche e delle frodi accelera anche l'adozione di strumenti AI progettati per rilevare e prevenire attività fraudolente con maggiore accuratezza. I continui progressi nella tecnologia AI, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento profondo, migliorano costantemente le capacità e le applicazioni dell'AI generativa, rendendola un investimento sempre più interessante per le organizzazioni BFSI che cercano un vantaggio competitivo. Poiché gli istituti finanziari e gli assicuratori riconoscono sempre di più il valore strategico dell'intelligenza artificiale generativa nel guidare l'innovazione, l'efficienza e la centralità del cliente, il mercato per queste soluzioni è pronto per una crescita significativa, riflettendo l'impatto trasformativo dell'intelligenza artificiale sul futuro del settore BFSI.
Principali fattori trainanti del mercato
Crescente domanda di efficienza operativa
La spinta verso l'efficienza operativa è un fattore chiave che spinge l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa nel settore BFSI. Gli istituti finanziari sono costantemente alla ricerca di modi per ottimizzare le proprie operazioni e ridurre i costi mantenendo elevati standard di servizio. L'intelligenza artificiale generativa offre una soluzione automatizzando attività ripetitive e complesse, semplificando così i processi e riducendo la necessità di interventi manuali. Ad esempio, l'automazione basata sull'intelligenza artificiale può gestire l'immissione di dati di routine, elaborare reclami e gestire le transazioni più rapidamente rispetto alle controparti umane. Ciò non solo accelera il flusso di lavoro, ma riduce anche al minimo gli errori associati ai processi manuali. Integrando l'intelligenza artificiale generativa nelle proprie operazioni, le organizzazioni possono ottenere significativi risparmi sui costi, migliorare la precisione e migliorare l'efficienza complessiva. La capacità dell'IA di analizzare grandi quantità di dati e generare informazioni fruibili aiuta ulteriormente nel processo decisionale, consentendo alle istituzioni di rispondere in modo più efficace ai cambiamenti del mercato e alle sfide operative. Poiché la domanda di eccellenza operativa continua ad aumentare, il ruolo dell'IA generativa diventa sempre più critico nell'aiutare le istituzioni finanziarie a raggiungere i propri obiettivi di efficienza e a rimanere competitive.
Rilevamento avanzato delle frodi e gestione del rischio
L'IA generativa svolge un ruolo fondamentale nel promuovere il rilevamento delle frodi e la gestione del rischio nel settore BFSI. Poiché le istituzioni finanziarie affrontano crescenti minacce da parte di sofisticati schemi di frode e pressioni normative, la necessità di soluzioni di gestione del rischio solide e proattive diventa fondamentale. L'intelligenza artificiale generativa migliora il rilevamento delle frodi analizzando grandi set di dati per identificare modelli insoliti e anomalie indicative di attività fraudolente. I sistemi di IA possono generare modelli predittivi che anticipano potenziali minacce e rilevano anomalie in tempo reale, migliorando significativamente l'accuratezza e la velocità del rilevamento delle frodi. Allo stesso modo, gli strumenti di gestione del rischio basati sull'IA possono simulare vari scenari finanziari e valutare potenziali rischi, consentendo alle istituzioni di sviluppare strategie più efficaci per mitigare e gestire tali rischi. Incorporando l'intelligenza artificiale generativa nei loro processi di rilevamento delle frodi e gestione del rischio, gli istituti finanziari possono migliorare la loro capacità di salvaguardare i beni, rispettare le normative e proteggere la loro reputazione. La continua evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale rafforza ulteriormente la loro capacità di affrontare le minacce emergenti e mantenere un ambiente finanziario sicuro e resiliente.
Conformità normativa e reporting
La necessità di conformità normativa e reporting accurato è un fattore determinante per l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa nel settore bancario, dei servizi finanziari e delle assicurazioni. Man mano che i requisiti normativi diventano più rigorosi e complessi, gli istituti finanziari devono garantire di soddisfare gli standard di conformità e fornire report accurati e tempestivi. L'intelligenza artificiale generativa offre una soluzione automatizzando i processi di conformità e generando report completi. Le tecnologie di intelligenza artificiale possono analizzare i cambiamenti normativi, garantire l'aderenza agli standard di conformità e produrre documentazione dettagliata con il minimo sforzo manuale. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può generare automaticamente report di conformità , monitorare le modifiche normative e garantire che tutta la documentazione necessaria sia in ordine. Ciò non solo riduce il rischio di non conformità e le sanzioni associate, ma migliora anche l'efficienza dei processi di reporting. Inoltre, la capacità dell'intelligenza artificiale di analizzare grandi quantità di dati aiuta le istituzioni a identificare potenziali problemi di conformità e ad affrontarli in modo proattivo. Sfruttando l'intelligenza artificiale generativa per la conformità e il reporting, le istituzioni finanziarie possono semplificare i loro processi, mitigare i rischi e mantenere gli standard normativi con maggiore accuratezza ed efficienza.
Innovazione e vantaggio competitivo
La spinta all'innovazione e al mantenimento di un vantaggio competitivo è un fattore chiave che influenza l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa nel settore bancario, dei servizi finanziari e delle assicurazioni. In un panorama finanziario in rapida evoluzione, le organizzazioni devono innovare continuamente per rimanere un passo avanti rispetto ai concorrenti e soddisfare le mutevoli esigenze dei propri clienti. L'intelligenza artificiale generativa consente alle istituzioni finanziarie di sviluppare nuovi prodotti, servizi e modelli aziendali che le differenziano sul mercato. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può generare prodotti finanziari innovativi su misura per le tendenze dei mercati emergenti o creare strumenti analitici avanzati che forniscono approfondimenti e capacità unici. Integrando l'intelligenza artificiale nelle loro operazioni, gli istituti finanziari possono migliorare la loro capacità di rispondere alle dinamiche di mercato, guidare lo sviluppo dei prodotti e offrire soluzioni all'avanguardia. Il vantaggio competitivo ottenuto attraverso l'innovazione guidata dall'intelligenza artificiale aiuta le organizzazioni ad attrarre e fidelizzare i clienti, migliorare il posizionamento di mercato e raggiungere una crescita sostenibile. Mentre il settore finanziario continua ad abbracciare i progressi tecnologici, l'intelligenza artificiale generativa svolgerà un ruolo cruciale nel promuovere l'innovazione e garantire un vantaggio competitivo sul mercato.
Principali sfide di mercato
Problemi di privacy e sicurezza dei dati
Una delle principali sfide che l'intelligenza artificiale generativa deve affrontare nel settore BFSI è la preoccupazione relativa alla privacy e alla sicurezza dei dati. I sistemi di intelligenza artificiale generativa richiedono l'accesso a grandi quantità di dati sensibili e riservati per funzionare in modo efficace. Ciò include informazioni finanziarie personali, cronologie delle transazioni e altri dati proprietari che, se compromessi, possono portare a significative violazioni della sicurezza e della privacy. L'implementazione dell'intelligenza artificiale generativa richiede rigorose misure di protezione dei dati per prevenire accessi non autorizzati e potenziali abusi. Gli istituti finanziari devono garantire che i loro sistemi di intelligenza artificiale siano conformi alle severe normative sulla protezione dei dati, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati in Europa o il California Consumer Privacy Act negli Stati Uniti. Inoltre, l'uso dell'intelligenza artificiale generativa introduce nuovi vettori per le minacce informatiche, tra cui potenziali vulnerabilità negli algoritmi di intelligenza artificiale che potrebbero essere sfruttate da attori malintenzionati. Garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano protetti da hacking, violazioni dei dati e altre minacce alla sicurezza informatica è essenziale per mantenere la fiducia e proteggere le informazioni sensibili. La complessità degli algoritmi di intelligenza artificiale può talvolta oscurare i meccanismi di elaborazione dei dati, rendendo difficile garantire la piena trasparenza e il controllo sull'utilizzo dei dati. Gli istituti finanziari devono investire in solidi framework di sicurezza, audit regolari e monitoraggio continuo per salvaguardare la privacy dei dati e affrontare queste sfide in modo efficace. Ciò comporta l'adozione di tecniche di crittografia avanzate, la protezione dei canali di trasmissione dati e l'implementazione di policy complete di governance dei dati per proteggere da potenziali minacce e garantire la conformità alle normative sulla privacy.
Integrazione con sistemi legacy
Un'altra sfida significativa per l'intelligenza artificiale generativa nel settore BFSI è l'integrazione con i sistemi legacy. Molti istituti finanziari operano con una gamma di sistemi obsoleti o proprietari che non sono stati progettati per ospitare le moderne tecnologie di intelligenza artificiale. L'integrazione dell'intelligenza artificiale generativa in questi sistemi legacy può essere complessa, costosa e richiedere molto tempo. I sistemi legacy spesso non dispongono dell'infrastruttura necessaria per supportare funzionalità di intelligenza artificiale avanzate, richiedendo aggiornamenti sostanziali o revisioni complete per consentire un'integrazione senza soluzione di continuità . Il processo di integrazione di nuove soluzioni di intelligenza artificiale con i sistemi esistenti comporta la risoluzione di problemi di compatibilità , sfide di migrazione dei dati e potenziali interruzioni delle operazioni in corso. Inoltre, i sistemi legacy potrebbero avere limitazioni in termini di accessibilità e interoperabilità dei dati, che possono ostacolare l'efficacia dell'intelligenza artificiale generativa nel generare informazioni accurate e fruibili. La complessità dell'integrazione delle soluzioni di intelligenza artificiale solleva anche preoccupazioni sulla stabilità del sistema e sulla continuità operativa. Gli istituti finanziari devono pianificare ed eseguire attentamente strategie di integrazione, che implicano test rigorosi e approcci di implementazione graduale per ridurre al minimo le interruzioni. Questa sfida richiede spesso la collaborazione con partner tecnologici e consulenti per superare gli ostacoli tecnici e organizzativi associati all'aggiornamento dei sistemi legacy e garantire che possano supportare efficacemente le applicazioni di intelligenza artificiale generativa.
Problemi etici e di pregiudizio
I problemi etici e di pregiudizio rappresentano una sfida considerevole per l'intelligenza artificiale generativa nel settore BFSI. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale generativa vengono addestrati su dati storici, esiste il rischio che possano inavvertitamente perpetuare pregiudizi e disuguaglianze esistenti presenti nei dati. Ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale utilizzati per il punteggio di credito o le approvazioni di prestiti potrebbero riflettere e rafforzare pregiudizi storici nei confronti di determinati gruppi demografici, portando a trattamenti ingiusti e discriminazioni. Per affrontare queste preoccupazioni etiche è necessario prestare molta attenzione alla progettazione e alla formazione dei sistemi di intelligenza artificiale per garantire che siano imparziali ed equi. Gli istituti finanziari devono implementare rigorosi processi di supervisione e auditing per rilevare e mitigare eventuali pregiudizi negli algoritmi di intelligenza artificiale. Ciò comporta la revisione regolare dei processi decisionali dell'intelligenza artificiale, la conduzione di valutazioni di equità e l'impiego di tecniche per bilanciare e adattare i dati di formazione per prevenire i pregiudizi. Inoltre, esiste una responsabilità etica nel garantire la trasparenza nel modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale prendono decisioni e nel fornire meccanismi di ricorso e responsabilità per gli individui interessati. La sfida si estende anche alla garanzia che l'intelligenza artificiale generativa venga utilizzata in modo responsabile e sia in linea con gli standard etici e i requisiti normativi. Gli istituti finanziari devono impegnarsi in un dialogo continuo con le parti interessate, tra cui clienti, regolatori e gruppi di advocacy, per affrontare le preoccupazioni etiche e promuovere pratiche di intelligenza artificiale responsabili. Bilanciare l'innovazione con considerazioni etiche è fondamentale per mantenere la fiducia del pubblico e garantire che l'intelligenza artificiale generativa contribuisca positivamente al settore BFSI.
Principali tendenze di mercato
Personalizzazione avanzata tramite approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale
Una tendenza importante nello spazio dell'intelligenza artificiale generativa all'interno del settore BFSI è la crescente attenzione alla personalizzazione avanzata. L'intelligenza artificiale generativa consente alle istituzioni finanziarie di analizzare grandi quantità di dati dei clienti per generare prodotti e servizi finanziari altamente personalizzati. Ciò include la creazione di portafogli di investimento su misura, offerte di prestito personalizzate e piani assicurativi personalizzati in base ai profili e alle preferenze individuali dei clienti. Sfruttando algoritmi avanzati di apprendimento automatico e analisi dei dati, le organizzazioni finanziarie possono fornire raccomandazioni e soluzioni esattamente allineate con le esigenze e gli obiettivi specifici dei propri clienti. Questa tendenza è guidata dalla crescente aspettativa tra i clienti per esperienze più pertinenti e personalizzate. Le istituzioni finanziarie stanno utilizzando l'intelligenza artificiale generativa non solo per migliorare la soddisfazione dei clienti, ma anche per promuovere relazioni più profonde con i clienti e aumentare la fedeltà . La capacità di fornire raccomandazioni e soluzioni personalizzate può portare a opportunità di cross-selling e upselling più efficaci, guidando in ultima analisi la crescita dei ricavi. Poiché le aspettative dei clienti continuano a evolversi, l'enfasi sulla personalizzazione diventerà probabilmente una strategia centrale per gli istituti finanziari che cercano di differenziarsi in un mercato competitivo.
Gestione del rischio e rilevamento delle frodi basati sull'intelligenza artificiale
Un'altra tendenza significativa è l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa per la gestione avanzata del rischio e il rilevamento delle frodi. Il settore BFSI affronta sfide crescenti legate alla criminalità finanziaria e alla gestione del rischio, rendendo indispensabile per le organizzazioni migliorare le proprie capacità in queste aree. Le tecnologie di intelligenza artificiale generativa vengono utilizzate per sviluppare modelli sofisticati in grado di analizzare grandi quantità di dati sulle transazioni per identificare modelli insoliti e potenziali frodi in tempo reale. Questi sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono generare informazioni predittive e simulare vari scenari di rischio, consentendo alle istituzioni di affrontare in modo proattivo potenziali minacce e mitigare i rischi. Sfruttando l'intelligenza artificiale generativa, le istituzioni finanziarie possono migliorare la loro capacità di rilevare attività fraudolente, ridurre i falsi positivi e migliorare la sicurezza complessiva. Questa tendenza è guidata dalla crescente complessità dei reati finanziari e dalla necessità di soluzioni di gestione del rischio più efficaci ed efficienti. L'integrazione dell'intelligenza artificiale generativa nei sistemi di rilevamento delle frodi rappresenta un significativo progresso nella protezione delle attività finanziarie e nella garanzia della conformità normativa.
Automazione delle operazioni di routine e delle interazioni con i clienti
L'automazione delle operazioni di routine e delle interazioni con i clienti è una tendenza chiave che emerge dall'uso dell'intelligenza artificiale generativa nel settore BFSI. Le tecnologie di intelligenza artificiale generativa vengono sempre più impiegate per automatizzare varie attività di routine, come l'immissione di dati, l'elaborazione di documenti e le richieste di assistenza clienti. Questa automazione aiuta le istituzioni finanziarie a semplificare le loro operazioni, ridurre i costi operativi e migliorare l'efficienza complessiva. Ad esempio, i chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale possono gestire le richieste dei clienti, elaborare transazioni e fornire supporto senza l'intervento umano, liberando il personale per concentrarsi su attività più complesse. Inoltre, l'intelligenza artificiale generativa può automatizzare l'analisi dei documenti e i controlli di conformità , riducendo il tempo e lo sforzo richiesti per queste attività . Questa tendenza riflette un movimento più ampio verso la trasformazione digitale e l'efficienza operativa all'interno del settore BFSI. Adottando l'automazione attraverso l'intelligenza artificiale generativa, gli istituti finanziari possono migliorare le proprie capacità operative, migliorare l'erogazione dei servizi e mantenere un vantaggio competitivo.
Approfondimenti sui segmenti
Approfondimenti sulla distribuzione
Il segmento di distribuzione basato su cloud è emerso come forza dominante nel mercato dell'intelligenza artificiale generativa in BFSI nel 2023 e si prevede che manterrà la sua leadership per tutto il periodo di previsione. Questa posizione dominante è guidata da diversi vantaggi chiave insiti nelle soluzioni basate su cloud, tra cui la loro scalabilità , flessibilità ed economicità . La distribuzione basata su cloud consente agli istituti finanziari di accedere a tecnologie di intelligenza artificiale generativa avanzate senza la necessità di significativi investimenti iniziali in infrastrutture fisiche. Invece, possono sfruttare le risorse del cloud su base pay-as-you-go, il che riduce significativamente le spese in conto capitale e allinea i costi all'utilizzo. Le soluzioni basate su cloud offrono una scalabilità eccezionale, consentendo alle istituzioni di adattare facilmente le proprie risorse di calcolo e capacità di archiviazione in base alle fluttuazioni della domanda e alla crescita aziendale. Questa scalabilità è particolarmente vantaggiosa nel settore BFSI, in cui i volumi di dati e i requisiti di elaborazione possono variare notevolmente. Il cloud facilita anche la rapida distribuzione e integrazione di strumenti di intelligenza artificiale generativa, consentendo alle organizzazioni di implementare rapidamente nuovi modelli e aggiornamenti di intelligenza artificiale senza ritardi estesi. Le piattaforme basate su cloud supportano l'accesso ai dati in tempo reale e la collaborazione, migliorando la capacità di generare informazioni fruibili e migliorare il processo decisionale tra team distribuiti. I continui progressi nella tecnologia cloud, tra cui funzionalità di sicurezza avanzate e solidi controlli di conformità , rafforzano ulteriormente la sua attrattiva per le istituzioni finanziarie interessate alla protezione dei dati e all'aderenza alle normative. Poiché questi vantaggi continuano a trovare riscontro nelle organizzazioni che cercano di ottimizzare le proprie capacità di intelligenza artificiale generativa, si prevede che il segmento di distribuzione basato su cloud manterrà la sua importanza, guidando la crescita e l'innovazione continue nel settore BFSI.
Approfondimenti regionali
Il Nord America ha dominato il mercato dell'intelligenza artificiale generativa nel BFSI nel 2023 e si prevede che manterrà la sua posizione di leader per tutto il periodo di previsione. Questa posizione dominante è in gran parte attribuita all'infrastruttura tecnologica avanzata della regione, all'elevata concentrazione di istituzioni finanziarie e al forte ecosistema di innovazione. Il Nord America, in particolare gli Stati Uniti, vanta un settore finanziario consolidato con un'attenzione significativa all'adozione di tecnologie all'avanguardia per migliorare l'efficienza operativa e l'esperienza del cliente. La presenza di importanti aziende tecnologiche, unita a un solido ambiente di investimento, promuove continui progressi nell'intelligenza artificiale generativa e nelle sue applicazioni nel settore BFSI. Le istituzioni finanziarie nordamericane stanno sfruttando sempre di più l'intelligenza artificiale generativa per applicazioni quali il rilevamento delle frodi, il servizio clienti personalizzato e la gestione del rischio, guidando un'adozione e un'integrazione diffuse. L'ambiente normativo di supporto della regione e l'enfasi sulla trasformazione digitale contribuiscono anche al suo predominio, poiché le aziende cercano di rimanere competitive implementando le ultime tecnologie di intelligenza artificiale. Mentre l'innovazione e i progressi tecnologici continuano ad accelerare, si prevede che il Nord America manterrà la sua leadership nel mercato dell'intelligenza artificiale generativa grazie alle sue risorse sostanziali, alla competenza del settore e all'impegno a sfruttare l'intelligenza artificiale per migliorare i servizi finanziari.
Sviluppi recenti
- Ad agosto 2024, Sompo, la sussidiaria che gestisce le operazioni assicurative e riassicurative per Sompo Holdings Group al di fuori del Giappone, ha annunciato una partnership strategica con Palantir Technologies Inc., un importante fornitore di sistemi di intelligenza artificiale per le aziende contemporanee. Questa collaborazione mira a investire risorse sostanziali nei prossimi tre anni nello sviluppo di una soluzione completa di integrazione dei dati e intelligenza artificiale. L'iniziativa è progettata per guidare la trasformazione digitale all'interno di Sompo, un attore leader nel settore assicurativo aziendale e agroalimentare del Brasile. La partnership sottolinea l'impegno di Sompo nello sfruttare la tecnologia AI avanzata per migliorare le sue operazioni, semplificare i processi e migliorare l'efficienza complessiva nel competitivo mercato assicurativo.
- Ad aprile 2024, Discover Financial Services ha annunciato una partnership strategica con Google Cloud per implementare la tecnologia di intelligenza artificiale generativa nei suoi centri di assistenza clienti. Questa collaborazione è destinata a migliorare significativamente sia le esperienze dei clienti che degli agenti, aumentando al contempo la produttività degli agenti fornendo risoluzioni più rapide, personalizzate ed efficienti. Attraverso l'integrazione della piattaforma AI di GoogleCloud, Vertex AI, Discover doterà i suoi quasi 10.000 agenti del contact center di strumenti AI generativi avanzati. Questi strumenti offriranno funzionalità quali, Intelligent Document Summarization (Vertex AI analizzerà e condensa complesse policy e procedure, consentendo agli agenti di accedere rapidamente alle informazioni essenziali e ottenere rapidamente informazioni per rispondere in modo efficace alle richieste dei clienti) e Real-Time Search Assistance (utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale, gli agenti saranno in grado di recuperare rapidamente informazioni rilevanti da ampie basi di conoscenza durante le interazioni in tempo reale. Questa funzionalità riduce il tempo impiegato nella ricerca di risposte, consentendo agli agenti di dedicare più tempo all'assistenza dei clienti).
- A maggio 2024, Temenos ha introdotto le sue innovative soluzioni di intelligenza artificiale generativa responsabile all'interno della sua piattaforma bancaria basata sull'intelligenza artificiale. Queste soluzioni avanzate si integrano perfettamente con i sistemi Temenos Core e Financial Crime Mitigation (FCM), trasformando l'interazione dei dati per le banche, migliorando la produttività e guidando la redditività per ottenere significativi ritorni sugli investimenti.
Principali attori del mercato
- IBM Corporation
- MicrosoftCorporation
- GoogleLLC
- AmazonWeb Services, Inc.
- Salesforce,Inc.
- SAP SE
- OracleCorporation
- NVIDIACorporation
- PalantirTechnologies Inc.
- C3.ai,Inc.
- DataRobot,Inc.
- H2O.ai,Inc.
| Per distribuzione | Per tecnologia | Per Applicazione | Per uso finale | Per regione |
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