Intelligenza artificiale generativa per la banca sostenibile riduzione delle impronte di carbonio e promozione della spesa ecologica

Intelligenza artificiale generativa per la banca sostenibile Ridurre le impronte di carbonio e promuovere la spesa ecologica

Introduzione

“La Terra ha abbastanza risorse per i nostri bisogni ma non per la nostra avidità.” – Mahatma Gandhi

Di fronte alla crescente crisi climatica, individui e istituzioni stanno sempre più riconoscendo la necessità di ridurre le emissioni di carbonio e adottare pratiche più sostenibili. Le banche, come intermediari finanziari con una vasta base di clienti, si trovano in una posizione unica per incoraggiare e incentivare comportamenti ambientalmente consapevoli tra i loro clienti. L’Intelligenza Artificiale Generativa (AI), con la sua capacità di analizzare dati, fornire raccomandazioni personalizzate e facilitare l’interazione, offre uno strumento potente per le banche per aiutare i loro clienti a ridurre l’impronta di carbonio delle loro transazioni di spesa.

Questo articolo esplora alcuni casi d’uso in cui l’Intelligenza Artificiale Generativa può dare potere ai clienti delle banche di fare scelte ecologiche e consentire alle banche stesse di offrire incentivi per un comportamento sostenibile. Fornisce inoltre un’architettura di riferimento basata su servizi AWS per la creazione di un’applicazione bancaria sostenibile per questi casi d’uso.

I. Analisi dei dati e intuizioni

L’Intelligenza Artificiale Generativa può iniziare il percorso verso la riduzione dell’impronta di carbonio conducendo un’analisi completa della cronologia delle transazioni di un cliente. Può categorizzare le spese in diverse categorie di impronta di carbonio, come trasporti, cibo ed energia. In questo modo, offre un quadro chiaro di quale impatto ambientale ha le abitudini di spesa di un cliente.

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Ad esempio, l’AI può identificare che l’uso frequente da parte di un cliente dei servizi di condivisione di viaggi contribuisce in modo significativo alla sua impronta di carbonio. Armate di questa conoscenza, le banche possono fornire raccomandazioni personalizzate per ridurre questo impatto, ad esempio suggerendo il carpooling, l’uso dei mezzi pubblici o il passaggio a veicoli elettrici.

II. Raccomandazioni personalizzate

L’Intelligenza Artificiale Generativa può fornire ai clienti raccomandazioni pratiche personalizzate in base alle loro abitudini di spesa. Queste raccomandazioni vanno oltre i consigli generici e sono radicate nelle transazioni effettive del cliente, rendendole più pertinenti e probabili da adottare.

Immagina uno scenario in cui un cliente mangia spesso in ristoranti noti per le loro elevate emissioni di carbonio. L’AI potrebbe suggerire alternative con un minor impatto ambientale o incoraggiare il cliente a esplorare pasti cucinati in casa. Questi suggerimenti personalizzati danno potere alle persone di fare scelte informate senza alterare drasticamente il loro stile di vita.

III. Tracciamento dell’impronta di carbonio in tempo reale

Per influenzare realmente il comportamento, l’Intelligenza Artificiale Generativa può calcolare l’impronta di carbonio di ogni transazione in tempo reale. Ciò significa che, mentre un cliente effettua un acquisto, riceve un feedback immediato sull’impatto ambientale della sua decisione. Questa funzionalità può essere integrata senza soluzione di continuità nell’app bancaria del cliente, rendendola facilmente accessibile e attuabile.

Ad esempio, quando un cliente acquista un biglietto aereo, l’AI può calcolare le emissioni di carbonio associate e visualizzarle insieme alla transazione. Ciò non solo aumenta la consapevolezza, ma incoraggia anche i clienti a considerare alternative di viaggio con emissioni più basse.

IV. Programmi di incentivazione

Uno dei modi più convincenti in cui le banche possono sfruttare l’Intelligenza Artificiale Generativa è lo sviluppo di programmi di incentivazione per la spesa sostenibile. I clienti che riducono attivamente la loro impronta di carbonio o fanno scelte ecologiche possono guadagnare premi. Questi premi possono assumere forme diverse, come cashback, tassi di interesse più bassi sui prestiti o sconti su prodotti e servizi ecologici.

Considera un cliente che utilizza costantemente i mezzi pubblici anziché possedere una macchina. Il sistema AI della banca può monitorare questo comportamento e premiare il cliente con cashback o sconti su prodotti e servizi eco-friendly. Ciò non solo favorisce un comportamento sostenibile, ma anche favorisce la fedeltà del cliente.

V. Integrazione con la compensazione delle emissioni di carbonio

Anche se ridurre le emissioni di carbonio è cruciale, non sempre è possibile eliminarle del tutto. L’Intelligenza Artificiale Generativa può suggerire opzioni di compensazione delle emissioni di carbonio, consentendo ai clienti di compensare le loro emissioni. Queste compensazioni possono coinvolgere investimenti in progetti di energia rinnovabile, supporto a iniziative di riforestazione o finanziamento di altre iniziative sostenibili.

Le banche possono fornire un’integrazione senza soluzione di continuità con fornitori di compensazione di carbonio attraverso le loro piattaforme. In questo modo, i clienti possono calcolare facilmente le emissioni associate alle loro spese e scegliere di compensarle direttamente tramite l’app o il sito web della loro banca. È un modo pratico per le persone prendere responsabilità della propria impronta di carbonio.

VI. Gamification e coinvolgimento

Per rendere la spesa sostenibile coinvolgente e divertente, l’IA generativa può gamificare il processo. Impostando sfide e obiettivi legati alla riduzione delle emissioni di carbonio, i clienti possono guadagnare punti, medaglie o altre ricompense man mano che progrediscono. Ad esempio, raggiungere traguardi per una minore impronta di carbonio potrebbe sbloccare ulteriori ricompense o riconoscimenti all’interno della comunità bancaria.

La gamification non solo incoraggia comportamenti ecologici, ma favorisce anche un senso di competizione e realizzazione tra i clienti. Ciò può aumentare ulteriormente l’coinvolgimento e ispirare un impegno a lungo termine per la sostenibilità.

VII. Contenuti educativi

Informare i clienti sull’impatto ambientale delle loro scelte è un aspetto cruciale per ridurre l’impronta di carbonio. L’IA generativa può generare contenuti educativi sulla vita sostenibile, fornendo ai clienti informazioni su come le diverse scelte influenzano l’ambiente e come possono apportare cambiamenti positivi.

Ad esempio, se un cliente fa frequentemente acquisti online, l’IA può fornire informazioni sulle emissioni di carbonio associate alla spedizione e suggerire modi per ridurre questo impatto, come scegliere opzioni di spedizione ecologiche o consolidare gli ordini.

VIII. Feedback e monitoraggio del progresso

L’IA generativa può offrire un feedback continuo sul progresso di un cliente nella riduzione della propria impronta di carbonio nel tempo. Monitorando e visualizzando i loro miglioramenti, i clienti possono vedere l’impatto positivo delle loro scelte. Questo ciclo di feedback può essere estremamente motivante, incoraggiando i clienti a continuare a prendere decisioni eco-consapevoli.

Ad esempio, un cliente che passa a un fornitore di energia rinnovabile può vedere come le sue emissioni legate all’elettricità sono diminuite nel tempo. Questa rappresentazione visiva del progresso rafforza l’importanza delle loro scelte sostenibili.

IX. Costruzione della comunità

Le banche possono favorire un senso di comunità tra i loro clienti creando forum online o comunità in cui le persone possono condividere le loro esperienze e consigli sulla riduzione dell’impronta di carbonio. L’IA generativa può facilitare le discussioni e rispondere alle domande legate alla sostenibilità.

Queste comunità forniscono una piattaforma per i clienti per supportarsi e ispirarsi l’un l’altro nel loro percorso verso la sostenibilità. Inoltre, la banca può partecipare attivamente a questi forum, mostrando il suo impegno per la responsabilità ambientale.

X. Analisi predittiva

L’IA generativa può utilizzare l’analisi predittiva per anticipare potenziali future emissioni di carbonio in base ai modelli di spesa dei clienti e dati ambientali esterni. In questo modo, può suggerire azioni preventive per ridurre l’impatto ambientale degli acquisti imminenti.

Ad esempio, se l’IA prevede che una prossima vacanza di un cliente comporti un alto livello di emissione di carbonio, può suggerire opzioni per compensare queste emissioni o scegliere soluzioni di viaggio più eco-sostenibili.

Architettura di riferimento AWS per un’applicazione bancaria sostenibile

Ecco una breve panoramica dell’architettura AWS per ciascuno dei componenti funzionali:

1. Interfaccia utente:

I clienti possono accedere alle applicazioni globalmente da dispositivi multipli (Web, Mobile, ecc.) abilitati dai seguenti servizi AWS:

· Amazon Route 53 fornisce instradamento DNS per accedere alle applicazioni da Internet.

· Amazon CloudFront distribuisce contenuti statici (video, immagini) e ottiene risposte dinamiche (API) utilizzando la CDN di Amazon per un’esperienza utente senza soluzione di continuità.

· AWS Amplify è la piattaforma di sviluppo frontend e backend per l’hosting, l’autenticazione e il rilascio di funzioni serverless, per applicazioni web e mobili.

· AWS API Gateway consente la gestione delle API ed espone microservizi backend in modo sicuro.

· AWS Lambda fornisce il calcolo serverless per eseguire logiche backend in base alle richieste.

2. Integrazione dei sistemi di banking core (CBS):

Nel settore bancario, le principali fonti di dati interne sono le transazioni bancarie in tempo reale e le informazioni sui clienti offline memorizzate nei database bancari core. I seguenti servizi AWS vengono utilizzati per integrarsi con CBS per raccogliere dati per varie funzioni:

· AWS DMS viene utilizzato per replicare i dati offline necessari per scopi analitici da CBS in AWS RDS (in base alle esigenze, possono essere sostituiti altri DB adeguati).

· AWS Kinesis Firehouse cattura le transazioni bancarie per l’analisi e le previsioni in tempo reale.

· Amazon S3 il data lake scalabile memorizza tutti i dati grezzi provenienti da varie fonti per ulteriori elaborazioni.

3. Integrazione di terze parti:

Nel settore bancario, i dati di terze parti provengono principalmente da applicazioni SaaS e fornitori esterni (come Amenity, SASB e RepRisk per la sostenibilità). I seguenti servizi AWS aiutano a integrare questi dati:

· Amazon AppFlow automatizza la raccolta e la catalogazione dei dati da diverse SaaS (come Salesforce CRM).

· AWS Data Exchange consente di trovare e abbonarsi a più di 70 set di dati sulla sostenibilità, come dati ambientali, sociali e di governance (ESG), emissioni, meteo e satellitari.

4. Trasformazione dei dati e elaborazione di Big Data:

La trasformazione dei dati e l’elaborazione dei big data sono necessarie per curare i dati per l’addestramento di modelli AI generativi per generare previsioni e insight. I seguenti servizi AWS possono essere sfruttati:

· AWS Glue automatizza la trasformazione dei dati sui dati grezzi del data lake S3 e AWS RDS.

· I dati curati vengono archiviati in Amazon S3 per i servizi AWS successivi.

· I dati curati vengono anche caricati nel magazzino dati Amazon Redshift per le funzionalità di analisi e insight.

· Amazon EMR viene utilizzato per l’elaborazione dei big data, l’analisi mediante algoritmi statistici e i modelli predittivi, per trovare modelli di spesa, comportamenti dei clienti e raccomandazioni personalizzate.

· Amazon Athena viene utilizzato per preparare i dati per dashboard analitici da Amazon S3 e Redshift.

· Amazon DynamoDB (database No-SQL) archivia i dati per la gamification, il monitoraggio dei progressi, la creazione della comunità e la compensazione delle emissioni di carbonio.

5. Servizi di intelligenza artificiale generativa:

Utilizzando i dati curati e trasformati, il servizio AWS SageMaker consente di sviluppare, addestrare, distribuire e monitorare modelli AI generativi. Vengono utilizzate le seguenti funzionalità di AWS SageMaker:

· Modelli fondamentali (FMs), algoritmi integrati di Amazon SageMaker Jumpstart.

· Monitoraggio continuo degli output dei modelli AI generativi mediante Amazon SageMaker Model Monitor.

· Gestione end-to-end del flusso di lavoro di ML (con pratiche di CI/CD) mediante Amazon SageMaker Pipeline.

AWS ha annunciato nuovi servizi di intelligenza artificiale generativa come Amazon Bedrock, che fornisce accesso a FMs di Amazon e a principali aziende AI come AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta e Stability AI. Al momento della stesura di questo articolo, questi servizi sono in anteprima limitata e in attesa della disponibilità generale. Quando saranno disponibili, questi servizi potranno essere facilmente integrati utilizzando le API.

6. Insight e Notifiche:

I clienti ottengono previsioni e insight sotto forma di dashboard (punteggi, modelli di spesa), flussi di lavoro (azioni, stato) e allarmi (notifiche push, messaggi di testo) utilizzando i seguenti servizi AWS:

· Visualizzazioni dei dati ricchi e dashboard interattive incorporate nelle applicazioni Web e mobili utilizzando l’Embedded Analytics di Amazon QuickSight.

· Amazon Step Functions gestisce il flusso di lavoro orchestrato e avvia le notifiche.

· Amazon SNS invia allarmi e notifiche ai clienti tramite SMS e push mobile.

7. Autenticazione e crittografia:

I dati privati dei clienti devono essere altamente sicuri e conformi agli standard di sicurezza. Di seguito sono riportati alcuni servizi AWS che possono garantire ciò:

· Amazon Cognito offre l’autenticazione dei clienti (funzionalità di registrazione e accesso) e il controllo dell’accesso alle funzionalità delle applicazioni Web e mobili.

· AWS IAM per definire e gestire ruoli e accesso ai dati e alle risorse in AWS e prevenire l’accesso non autorizzato.

· AWS KMS viene utilizzato per generare chiavi per crittografare i dati per una maggiore sicurezza.

8. Audit e Monitoraggio:

I clienti hanno bisogno di accedere ai servizi bancari in modo fluido. I regolamenti richiedono alle banche di mantenere controlli di audit e conformità con logging. Questi possono essere implementati utilizzando i seguenti servizi AWS:

· Amazon CloudWatch osserva, monitora e visualizza continuamente le prestazioni dei servizi AWS, e segnala o attiva azioni automatizzate.

· AWS CloudTrail monitora continuamente eventi, attività e accessi degli utenti e li registra per scopi di audit.

Conclusioni

In un’era in cui la coscienza ambientale è fondamentale, le banche hanno un’opportunità unica di favorire un cambiamento positivo sfruttando l’IA generativa. Attraverso iniziative guidate dall’IA, le banche possono permettere ai loro clienti di ridurre la propria impronta di carbonio e fare scelte eco-friendly. Questi sforzi beneficiamo non solo l’ambiente, ma anche posizionano le banche come istituzioni socialmente responsabili che danno priorità alla sostenibilità. Inoltre, questo può favorire una maggiore fedeltà e coinvolgimento del cliente, poiché i clienti apprezzano i servizi con valore aggiunto che si allineano ai loro valori.

Le banche che abbracciano l’IA generativa per iniziative di sostenibilità sono probabilmente destinate a vedere impatti positivi sia sulle loro linea di fondo che sulla loro reputazione come cittadini aziendali responsabili. Lavorando a stretto contatto con i loro clienti, le banche possono svolgere un ruolo vitale nel mitigare il cambiamento climatico e promuovere un mondo più verde e sostenibile.