Come le istituzioni di servizi finanziari dovrebbero considerare i dati non strutturati e perché è importante per una solida strategia di enterprise AI

Essere in grado di sfruttare i dati non strutturati è una parte critica di una strategia dati efficace per il 2025 e i prossimi anni. Per tenere il passo con la concorrenza e il ritmo dell’innovazione accelerato dall’AI, le aziende devono essere in grado di estrarre il tesoro di valore sepolto tra le montagne di dati non strutturati che comprendono circa l’80% di tutti i dati aziendali, dai registri dei call center alle recensioni dei clienti, dalle email ai report sulle richieste di risarcimento alle notizie, agli archivi e alle trascrizioni. Anche se si tratta di una percentuale enorme dei dati aziendali, molte organizzazioni di servizi finanziari non sanno ancora come utilizzarli in modo efficace. 

La chiave? Avere una strategia dati solida con una piattaforma in grado di supportare sia dati strutturati che non strutturati. Senza queste tecnologie, i responsabili dei dati potrebbero avere difficoltà a far funzionare l’AI generativa in un’azienda su vasta scala per ottimizzare il valore. 

Le aziende che vogliono sfruttare i propri dati non strutturati devono capire come realizzare tre obiettivi spesso difficili: 

• Incorpora i dati. Qual è il giusto paradigma per l’ingestion di dati non strutturati? 

• Analizza i dati. Come analizzare i dati non strutturati? 

• Utilizza i dati una volta trasformati. Come possono i dati essere accessibili a persone diverse in tutta l’azienda perché possano trovare gli insight giusti? 

Creare valore per i clienti, un caso d’uso alla volta

Essere in grado di sfruttare tutto questo significa che i data leader possono fare passi da gigante verso l’ottimizzazione di casi d’uso tangibili di cui i clienti reali possono beneficiare. Ecco alcuni esempi di dati non strutturati che possono avere un impatto sul settore finanziario.

• Gestione di un sinistro assicurativo. Il processo di rimborso assicurativo è complesso ed essenziale per la soddisfazione del cliente. Dal momento in cui viene presentata una richiesta di rimborso, online, tramite un call center o un’app mobile, questa viene sottoposta a diversi passaggi chiave. Il reclamo deve essere valutato, indirizzato al dipartimento appropriato in base al tipo e alla complessità, esaminato per verificarne la validità e infine risolto tramite liquidazione o pagamento. 

  Questo processo spesso richiede la revisione di un’ampia gamma di dati, tra cui note, contratti, registri dei call center e persino contenuti multimediali come video e foto. L’indagine può comprendere anche strumenti di rilevamento delle frodi, ispezioni in loco e collaborazione con consulenti esterni.

• Aiutare i nuovi acquirenti di case. L'acquisto di una casa è una delle pietre miliari più entusiasmanti per molte persone, ma può anche essere un mal di testa. Il processo richiede molta documentazione. Domande di prestito, rendiconti finanziari, dichiarazioni dei redditi e perizie immobiliari contengono tutte le informazioni necessarie, ma possono essere difficili da elaborare su vasta scala. Grazie alle funzionalità di elaborazione dei testi basate su AI, agenti e sottoscrittori possono analizzare i documenti in modo più rapido ed efficace, identificare lacune o errori e accelerare l’esperienza di acquisto a domicilio per i clienti.

• Ricerche quantitative e analisi degli investimenti. Il tuning di dati strutturati come prezzi, stime e dati ESG (Environmental, Social and Governance) è solo l’inizio di una preziosa ricerca quantitativa e analisi degli investimenti. Per i gestori patrimoniali esperti, sbloccare i dati non strutturati con i LLM è la prossima frontiera per la generazione di alfa. Setacciare le tante voci dei documenti finanziari aziendali può essere complesso, così come leggere notizie pertinenti o comprendere il sentiment dei social media. Tutte queste informazioni possono essere utili per comprendere il panorama del settore o modificare gli atteggiamenti che hanno un impatto sui mercati. 

Senza la Gen AI, utilizzare queste risorse di dati non strutturati per ricerche di mercato richiede capacità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale e molto tempo. Ma con i giusti strumenti basati sull’AI, i gestori patrimoniali possono accelerare la sintesi e dotarsi di analisi più approfondite – e uniche – che finiranno per generare alfa (o almeno insight più rapidi). 

In che modo Snowflake aiuta a sfruttare la potenza dei dati non strutturati

I leader nel settore dei servizi finanziari stanno cercando di mappare la propria strategia basata su AI e dati non strutturati alle opportunità e ai casi d’uso di cui sopra, mantenendo controlli di sicurezza, scalabilità e costi. Snowflake offre a questi leader uno stack AI facile da distribuire, efficiente da scalare e affidabile per mantenere la sicurezza. Questo stack si chiama Snowflake Cortex AI. 

Cortex AI include “l’intelligenza artificiale full-stack”, che inizia con l’ingestion dei dati e arriva fino alla distribuzione di applicazioni basate sull’AI. Cortex AI mette a disposizione funzioni per elaborare i dati non strutturati, creare vector embedding ed eseguire ricerche vettoriali, distribuire LLM fondamentali, costruire architetture RAG o chattare con i dati strutturati in un’unica architettura unificata. 

Cortex AI consente agli sviluppatori di portare modelli all’avanguardia di aziende come Google, Anthropic, Meta, Mistral AI e altre dove si trovano i loro dati, sfruttando un’infrastruttura GPU scalabile, invece di inviare i loro dati a modelli esterni. Questo facilita la distribuzione efficiente delle applicazioni e consente di sfruttare una singola architettura di governance/sicurezza man mano che i dati avanzano dall’ingestion alla trasformazione fino alla creazione di applicazioni Gen AI. 

Questo stack unificato consente ai nostri clienti di dedicare il proprio tempo alla promozione del ROI dell’AI.

Per ulteriori informazioni su come sfruttare i dati non strutturati, scarica l’AI Blueprint for Financial Services o registrati subito ad Accelerate per vedere le demo del mondo reale.