La rivoluzione dell’ Intelligenza Artificiale e dell’ approccio Data Driven: come si trasformano Marketing, Sales e Customer Service
Intervista a:
Riccardo Grazzini, Responsabile Data for Business, Findomestic
Ha recentemente scritto un articolo per la rivista AIFIn “Marketing e Finanza”. Come l’intelligenza artificiale sta trasformando le operazioni di marketing, vendite e customer service?
L’intelligenza artificiale (AI) ha introdotto una trasformazione radicale nelle operazioni di marketing, vendite e customer service, portando efficienza e personalizzazione a nuovi livelli. Grazie all'adozione di approcci data-driven, le aziende possono analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, comprendendo meglio le esigenze dei clienti e anticipando le loro richieste. Per Findomestic, l’utilizzo dell’AI significa personalizzare le campagne di marketing con una precisione senza precedenti, segmentando i clienti in base ai loro comportamenti e preferenze. Questo consente non solo di migliorare l’efficacia delle strategie di marketing, ma anche di ottimizzare l’esperienza del cliente, garantendo che ogni interazione sia rilevante e mirata. Inoltre, l’AI consente di automatizzare processi operativi, riducendo i costi e migliorando l’efficienza delle operazioni di vendita e assistenza clienti. L’introduzione di chatbot e assistenti virtuali, ad esempio, ha permesso di offrire supporto immediato e personalizzato, migliorando significativamente l’esperienza complessiva.
Quali sono i principali rischi e sfide legate all’adozione dell’AI in un approccio data-driven?
L’adozione dell’intelligenza artificiale presenta enormi opportunità, ma porta con sé anche sfide complesse, soprattutto in termini di gestione etica e governance dei dati. Uno dei principali rischi è legato alla privacy e alla sicurezza delle informazioni: la raccolta e l’elaborazione di grandi quantità di dati richiede rigorosi sistemi di protezione per evitare violazioni e garantire la conformità normativa. Inoltre, un’eccessiva dipendenza dalla tecnologia può ridurre la capacità decisionale umana, portando a una perdita di controllo sui processi decisionali. Questo rischio è particolarmente evidente se gli algoritmi su cui si basano le decisioni sono distorti o parziali, introducendo potenziali bias e discriminazioni. Infine, l’introduzione di AI richiede competenze nuove e avanzate, come il machine learning e la gestione di big data, che richiedono investimenti continui in formazione e sviluppo. Per mitigare questi rischi, Findomestic ha implementato strategie di governance dell’AI, garantendo un equilibrio tra automazione e supervisione umana.
Quali sono i principali esempi di innovazione implementati da Findomestic grazie all’AI?
Un esempio rilevante di innovazione AI-based in Findomestic riguarda l’uso di algoritmi predittivi per migliorare la segmentazione dei clienti e personalizzare le offerte in maniera estremamente mirata. Attraverso l’analisi avanzata dei dati, Findomestic è in grado di anticipare le esigenze dei clienti e creare prodotti e servizi su misura, aumentando così la fedeltà e la soddisfazione della clientela. Un progetto chiave è stato lo sviluppo di sistemi di scoring evoluti che, grazie all’AI, migliorano l’accuratezza delle valutazioni di rischio e facilitano decisioni più rapide e informate in merito all’erogazione di credito. Questo approccio ha portato a un incremento significativo delle performance commerciali, ottimizzando il cross-selling e l’up-selling. Findomestic continua a esplorare nuovi casi d’uso dell’AI, con l’obiettivo di potenziare ulteriormente le capacità predittive e automatizzare i processi di vendita e assistenza clienti.
