Ci si aspetta che l'intelligenza artificiale mostri grandi guadagni di produttività nelle banche, hanno detto i relatori alla conferenza Reuters Next a New York, ma finora è stato più difficile trarre profitto dalla tecnologia.

Le principali banche hanno applicato l'AI agli assistenti virtuali per i clienti e hanno introdotto strumenti per i dipendenti da utilizzare per le risorse umane, il rischio, la conformità e la finanza, oltre a cercare di sviluppare prodotti nell'ambito della gestione patrimoniale.

L'amministratore delegato di Goldman Sachs, David Solomon, ha dichiarato martedì alla conferenza Reuters che l'impiego dell'apprendimento automatico e dell'IA potrebbe migliorare la produttività in aree quali la codifica.

"Abbiamo 11.000 ingegneri. Facciamo un'enorme quantità di codifica", ha detto Solomon. "Se con questi strumenti riusciamo ad aumentare la loro produttività di codifica del 20 o 30%, per noi è un enorme vantaggio".

Anche la banca statunitense BNY sta investendo in strumenti di IA, come ha detto il CEO Robin Vince alla conferenza.

"Abbiamo migliaia di persone in BNY che ora sono in grado di costruire e commissionare agenti per aiutarli nelle loro attività quotidiane", ha detto Vince.

Tuttavia, l'AI non sta ancora aiutando le aziende finanziarie a fare soldi. Le banche devono ancora specificare i loro casi d'uso esatti per la tecnologia, ha detto il responsabile AI e dati di BMO Financial Group alla conferenza di mercoledì.

"Il ciclo dell'hype ha portato molta attenzione positiva a questo spazio. Ora sono chief AI officer perché c'è stato un po' di hype cycle", ha detto Kristin Milchanowski, che è stata nominata nel ruolo presso BMO, una delle maggiori banche canadesi, in ottobre.

"Credo che le persone pensassero che avrebbe avuto un impatto sulle entrate o che avrebbe avuto un assorbimento dei costi diverso da quello che è stato l'effetto effettivo", ha detto Milchanowski, aggiungendo: "Non stiamo vedendo attività che generano entrate".

Finora, l'AI si è rivelata più utile in compiti come la riduzione del tempo necessario ai team azionari di BMO per produrre rapporti - una parte importante dell'offerta di molte banche d'investimento - da più di quattro ore al giorno a meno di una, lasciando gli analisti liberi di svolgere compiti più creativi.

È importante identificare casi d'uso specifici per l'AI in futuro, ha aggiunto Milchanowski, e ha individuato potenziali applicazioni nell'ottimizzazione delle operazioni e nella generazione di clienti.