Chatbot bancari: 8 strumenti, 5 casi d'uso e pratiche

I settori in cui il servizio clienti è una priorità assoluta affrontano costi crescenti a causa della richiesta di un eccellente servizio clienti. I chatbot bancari consentono ai clienti di completare le transazioni tramite voce o testo, riducendo i costi operativi e aumentando la soddisfazione dei clienti.

Nel 2026, l'assistente virtuale Erica di Bank of America elabora 2 milioni di interazioni giornaliere con i consumatori, facendo risparmiare alla banca l'equivalente del lavoro quotidiano di 11.000 dipendenti.¹ La banca sta investendo $13 miliardi di dollari in tecnologia in ogni linea di business nel 2026, con una spesa in intelligenza artificiale e machine learning aumentata del 44% nell'ultimo decennio. Erica si è evoluta oltre un semplice "chatbot potenziato" per diventare un risolutore di punti critici, collegando i clienti senza soluzione di continuità tra i canali senza richiedere una nuova autenticazione. Il sistema si sta espandendo dal retail banking al supporto anche dei clienti business.

Abbiamo compilato i 7 migliori chatbot con alfabetizzazione finanziaria, incluse le loro funzionalità, confronti e migliori pratiche per l'implementazione al fine di affrontare i problemi di costi e servizio.

I 7 migliori chatbot nel settore bancario

*L'ordinamento si basa sulla valutazione media.

1. Tidio Lyro

Tidio può gestire richieste bancarie di routine, fornire informazioni finanziarie di base e supportare istituti bancari di piccole e medie dimensioni e unioni di credito nelle loro esigenze di servizio clienti.

Caratteristiche principali:

• Template di conversazione specifici per il settore bancario per richieste comuni come saldi dei conti, cronologia delle transazioni e dettagli di base sui prestiti.
• Creare i propri agenti IA e implementarli con Lyro.
• Compatibile con i popolari strumenti bancari e sistemi CRM utilizzati dagli istituti finanziari più piccoli.
• Le funzionalità essenziali di conformità includono la crittografia dei dati e la gestione sicura delle informazioni dei clienti.
• Design responsive mobile pensato per i clienti bancari su smartphone e tablet.

Figura 1. Il chatbot bancario di Tidio.²

2. Boost.ai

Boost.ai è una piattaforma di intelligenza artificiale conversazionale per i servizi finanziari, con una forte presenza nel settore bancario europeo. Gestisce richieste normative, esegue calcoli finanziari complessi e tratta dati sensibili dei clienti nel rispetto degli standard bancari.

Caratteristiche principali:

• Gli strumenti API self-service consentono alle banche di personalizzare le conversazioni senza il coinvolgimento degli sviluppatori.
• Supporta oltre 30 lingue con traduzioni specifiche per il settore bancario.
• Include analisi conversazionali con KPI bancari e mappatura del percorso del cliente.
• Offre un coinvolgimento proattivo per notifiche, promemoria di pagamento e opportunità finanziarie.

Riconoscimento del settore: Boost.ai è stata nominata Leader nel Magic Quadrant di Gartner 2025 per le piattaforme di intelligenza artificiale conversazionale, convalidando la sua posizione di soluzione IA conversazionale aziendale di prim'ordine.³ La piattaforma è stata lanciata su AWS Marketplace a luglio 2025 e ha stretto partnership strategiche con SwitchThink per fornire agenti GenAI alle unioni di credito e con Ciklum per ampliare l'accesso aziendale all'IA conversazionale.

3. Intercom

Intercom è una piattaforma di coinvolgimento del cliente progettata per applicazioni bancarie, rivolta agli istituti finanziari digital-first. Enfatizza il coinvolgimento dei clienti bancari, migliora le esperienze di digital banking e aiuta nell'adozione dei prodotti finanziari e nella fidelizzazione dei clienti.

Caratteristiche principali:

• Gli strumenti di marketing conversazionale sono progettati per promuovere prodotti finanziari e attirare clienti.
• Automatizza il coinvolgimento dei clienti tramite messaggi sul ciclo di vita per le relazioni bancarie e le tappe finanziarie importanti.
• Segmenta i clienti in base ai comportamenti bancari e a come utilizzano i prodotti finanziari.
• Supporta l'onboarding dei clienti bancari con messaggi di benvenuto automatizzati e indicazioni per la configurazione degli account.

4. IBM Watsonx Assistant

IBM WatsonX Assistant ora fa parte del più ampio ecosistema WatsonX Orchestrate, che riunisce tutti gli agenti IA per un'orchestrazione multi-agente.⁴ La piattaforma enfatizza un'integrazione "no rip and replace", consentendo alle banche di portare l'IA agentica nei flussi di lavoro, automazioni e app attuali senza vincoli al fornitore. Watsonx Orchestrate supporta l'implementazione ibrida tra ambienti cloud e on-premises, soddisfacendo i requisiti di sicurezza, conformità e residenza dei dati per gli ambienti bancari regolamentati.

Caratteristiche principali:

• Builder di conversazioni visive progettato per flussi di lavoro dei servizi finanziari.
• Garantisce la conformità di sicurezza e governance con le normative bancarie e gli standard di audit
• Si integra con l'ecosistema dei servizi finanziari di IBM.
• Dispone di un'architettura scalabile che supporta milioni di clienti bancari.
• Include analisi avanzate con metriche specifiche per il settore bancario, approfondimenti sui clienti e reporting operativo.

Figura 2. Pagina demo del builder visivo di chatbot di IBM.⁵

5. Piattaforma BFSI di Yellow.ai

La piattaforma BFSI di Yellow.ai è una soluzione IA completa progettata per i settori bancario, servizi finanziari e assicurativo. Comprende le complessità dei prodotti finanziari, gestisce interazioni sensibili alla conformità e automatizza i flussi di lavoro specifici del settore bancario.

Caratteristiche principali:

• La tecnologia DynamicNLP è addestrata in modo unico sui modelli di conversazione BFSI e sulla terminologia finanziaria.
• Offre modelli bancari predefiniti per casi d'uso comuni, come apertura di conti, richieste di prestito ed elaborazione dei pagamenti.
• 100 lingue con localizzazione specifica per il settore bancario e funzionalità di conformità regionale.
• Fornisce strumenti di gestione delle campagne per promuovere prodotti finanziari e identificare opportunità di cross-selling.

Figura 3. Servizio misto di agenti IA e umani di Yellow.ai.⁶

6. LivePerson Conversational Cloud

LivePerson Conversational Cloud è un'IA conversazionale di livello aziendale progettata per il settore bancario, con varie implementazioni e partnership. Rileva i livelli di urgenza, inoltra correttamente le questioni finanziarie sensibili e preserva il contesto tra i diversi canali bancari.

Caratteristiche principali:

• Piattaforma omnichannel che supporta web, app di mobile banking, voice banking e piattaforme di messaggistica.
• Dispone di funzionalità di transizione voce-digitale, consentendo il passaggio dal phone banking alla chat.
• Dataset specifici per il settore bancario e modelli di conversazione guidano gli approfondimenti dall'intelligenza artificiale generativa.
• Il supporto agli agenti in tempo reale fornisce informazioni contestuali sui clienti e risposte consigliate.

Figura 4. Prevenzione delle frodi del chatbot bancario di LivePerson.⁷

7. Kasisto KAI

La piattaforma è progettata specificamente per i servizi finanziari, sfruttando un'ampia conoscenza del dominio bancario ed è addestrata su terminologia bancaria, standard normativi e procedure finanziarie.

Caratteristiche principali:

• Architettura IA multi-agente: Agenti specializzati per varie funzioni bancarie collaborano per ottenere risultati intelligenti tramite elaborazione parallela, evitando allucinazioni attraverso il coordinamento multi-agente mentre gestiscono flussi di lavoro complessi a più fasi in modo autonomo.
• KAI-GPT: Un grande modello linguistico specifico per il settore bancario creato appositamente per l'industria finanziaria, che offre accuratezza, trasparenza, affidabilità e personalizzazione che i LLM generici non possono fornire per ambienti bancari regolamentati.
• KAI Answers: Un'applicazione di intelligenza artificiale generativa basata su KAI-GPT che si integra con i repository di conoscenza degli istituti finanziari, fornendo accesso immediato alle informazioni, recupero rapido dei documenti e operazioni semplificate sia per i dipendenti sia per i clienti.
• Motore di personalizzazione comportamentale: Perfeziona la personalizzazione in tempo reale usando anni di comportamenti bancari reali, migliorando il coinvolgimento sfruttando modelli di comportamento finanziario reali anziché interazioni generiche.

Figura 5. Agent Assist di Kasisto KAI.⁸

8. Piattaforma IA agentica di Oracle

Oracle Financial Services ha lanciato una piattaforma di intelligenza artificiale agentica di classe enterprise specifica per il settore bancario con agenti IA predefiniti e orchestrazione multi-agente.⁹ La piattaforma va oltre l'automazione delle attività per offrire business intelligence, agilità e fiducia su larga scala.

Caratteristiche principali:

• Collaborazione multi-agente: Agenti IA specializzati che lavorano insieme tramite elaborazione parallela per un'esecuzione più rapida e accurata, evitando allucinazioni attraverso un coordinamento collaborativo.
• Agenti bancari retail predefiniti: l'agente di generazione brochure prodotto garantisce informazioni di prodotto coerenti; Smart Assist per Application Insights fornisce risposte in tempo reale; Application Tracker prevede ritardi e raccomanda i passaggi successivi; l'agente di analisi qualitativa e decisione creditizia semplifica scorecard complesse.
• Agenti di dominio per il recupero crediti: la sintesi delle chiamate dei recuperatori riduce i tempi di post-elaborazione; il controllo di conformità delle chiamate analizza tono e sentiment per valutare la conformità normativa (ad es., Fair Debt Collection Practices Act).
• Governance human-in-the-loop: Consente ai banchieri di mantenere supervisione e governance etica mentre gli agenti IA gestiscono flussi di lavoro autonomi.
• Roadmap: Oracle prevede di rilasciare centinaia di agenti bancari retail e corporate entro i prossimi 12 mesi.

I 4 principali casi d'uso dei chatbot bancari

1. Generazione e qualificazione dei lead

I chatbot possono coinvolgere i visitatori sulle piattaforme digitali della banca per generare lead e valutarli con domande pertinenti.

Esempio: Dopo che un cliente completa una transazione sull'app mobile della banca, il chatbot avvia una breve conversazione chiedendo un feedback. Invece di compilare un lungo sondaggio, il cliente risponde a poche domande in modo conversazionale, rendendo il processo di feedback più coinvolgente e meno dispendioso in termini di tempo.

2. Servizio clienti

24/7 disponibilità e la natura instancabile e coerente dei chatbot per l'assistenza clienti sono importanti vantaggi dei chatbot nel settore bancario.

3. Raccolta di feedback

I moduli di feedback lunghi e i sondaggi possono essere una seccatura da completare. Un chatbot può coinvolgere i clienti con la sua comprensione e generazione del linguaggio naturale.

Esempio: Dopo che un cliente completa una transazione sull'app mobile della banca, il chatbot avvia una breve conversazione chiedendo un feedback. Invece di compilare un lungo sondaggio, il cliente risponde a poche domande in modo conversazionale, rendendo il processo di feedback più coinvolgente e meno dispendioso in termini di tempo.

4. Strategie di marketing personalizzate

Le conversazioni dei clienti con i chatbot possono essere analizzate per personalizzare i messaggi della banca per il cliente.

Esempio: Un cliente interagisce frequentemente con il chatbot della banca per chiedere informazioni sui tassi ipotecari. La banca analizza queste conversazioni e invia e-mail personalizzate con informazioni su prodotti ipotecari, tassi e offerte che corrispondono agli interessi del cliente.

5. Guida finanziaria basata sull'IA

La prossima ondata di IA bancaria va oltre la risposta alle domande per offrire guida nei momenti di incertezza del cliente, in particolare nelle decisioni finanziarie ad alto rischio.¹⁰

Esempio: Quando i clienti aprono la loro app bancaria, affrontando decisioni che plasmano la vita, l'acquisto di una casa, la gestione del debito, la gestione dello stress di cassa o la pianificazione della pensione, i sistemi di intelligenza artificiale possono interpretare il contesto, comprendere la storia finanziaria e gli obiettivi e spiegare le opzioni in un linguaggio semplice. Questi sistemi sintetizzano informazioni complesse per aiutare a guidare decisioni importanti, fornendo al contempo la rassicurazione, la chiarezza e la fiducia di cui i clienti hanno bisogno nei momenti finanziari emotivi.

Come implementare un chatbot bancario?

1. Valutazione e pianificazione

Specifica le esigenze del tuo chatbot bancario: inizia identificando i requisiti particolari della tua organizzazione e stabilendo obiettivi definiti per il successo. Considera questi fattori decisivi critici:

• Casi d'uso prioritari: seleziona quali servizi finanziari, come richieste di informazioni sul conto, richieste di prestito, avvisi di frode, elaborazione dei pagamenti o onboarding dei clienti, forniranno il massimo ritorno sull'investimento. Concentrati sulle interazioni frequenti e ad alto volume che attualmente gravano sui tuoi agenti umani.
• Prerequisiti di integrazione: crea una mappa della tua attuale infrastruttura finanziaria, inclusi processori di pagamento, piattaforme CRM, app di mobile banking e sistemi core bancari come Temenos, FIS e Jack Henry. Assicurati che la piattaforma scelta possa connettersi facilmente con questi sistemi essenziali.
• Standard per sicurezza e conformità: determina le condizioni necessarie, come la conformità al GDPR, la certificazione SOC 2, il livello 1 PCI DSS e le leggi bancarie locali. Pensa alle capacità di audit trail e ai requisiti di residenza dei dati.
• Aspettative di prestazione: stabilisci standard realistici per uptime del sistema, valutazioni di soddisfazione dei clienti, tempi di risposta e tassi di completamento delle conversazioni. Considera i picchi di utilizzo e il volume dei clienti.
• Tempistiche e budget: calcola il costo totale di proprietà, incluse licenze della piattaforma, costi di integrazione, formazione e manutenzione continua. Tieni conto dei requisiti di conformità che potrebbero allungare i tempi di implementazione.

2. Selezione della piattaforma

Valuta le piattaforme in base alle tue specifiche esigenze bancarie. Puoi richiedere demo dettagliate personalizzate sui tuoi principali casi d'uso alla maggior parte dei fornitori. Alcuni aspetti che potresti chiedere ai fornitori di dimostrare includono:

• Capacità: la capacità della piattaforma di gestire procedure bancarie complesse, conformità normativa e terminologia finanziaria. Testa utilizzando scenari reali dei clienti della tua organizzazione.
• Complessità di integrazione: richiedi dettagli tecnici per la connessione con i tuoi sistemi core bancari. Esamina la documentazione delle API e chiedi informazioni su supporto e tempi di implementazione.
• Stabilità del fornitore: valuta la salute finanziaria dei fornitori, la loro esperienza nel settore bancario e la loro sostenibilità a lungo termine. Controlla referenze e casi di studio di clienti bancari esistenti.
• Analisi dei costi totali: confronta le spese relative a licenze, implementazione, formazione, integrazione e supporto continuo. Calcola metriche come costo per conversazione e ROI previsto.

3. Integrazione tecnica e configurazione del sistema

Collabora con il tuo team IT e gli specialisti del fornitore per integrare il chatbot.

• Integrazione core: collega il sistema core bancario creando collegamenti API per richieste di saldo, cronologia transazioni e accesso al conto. Imposta procedure di autorizzazione e autenticazione adeguate.
• Connessione al sistema di pagamento: abilita funzionalità di transazione in tempo reale per elaborare transazioni, pagare bollette e inviare denaro, e integra con i processori di pagamento.
• CRM e integrazione dei dati dei clienti: collega le piattaforme di gestione delle relazioni con i clienti per fornire supporto in base alle preferenze dei clienti e alla cronologia degli account.
• Test e garanzia di qualità: testa ogni scenario cliente e flusso di lavoro bancario, inclusi la convalida dell'integrazione e il test di carico.

4. Formazione, lancio e monitoraggio

Dopo aver completato l'integrazione tecnica, l'implementazione di un chatbot è simile all'implementazione di qualsiasi altro chatbot.

Dovresti addestrare il tuo chatbot con dati pertinenti e progettare flussi di conversazione che corrispondano agli standard di servizio della tua istituzione attraverso la progettazione delle conversazioni, lo sviluppo della knowledge base e la voce e il tono preferiti del tuo marchio. Dai un'occhiata a come creare un chatbot.

Quindi, prepara il tuo team ai cambiamenti che il chatbot porterà e forma i tuoi agenti per massimizzare l'efficienza. Successivamente, puoi lanciare il tuo chatbot e monitorarne le prestazioni. Una delle pratiche più importanti è testare continuamente e monitorare attentamente il chatbot per ottimizzarne le prestazioni.

Migliori pratiche per i chatbot bancari

1. Implementazione orientata alla sicurezza

Recentemente, test avversariali su 24 modelli di chatbot bancari basati su IA dei principali fornitori hanno rivelato che ogni modello è risultato sfruttabile, con tassi di successo compresi tra l'1% e oltre il 64%.¹¹ I test hanno rivelato modelli di "rifiuto ma coinvolgimento" in cui i chatbot dichiaravano "Non posso aiutarti in questo" ma poi rivelavano immediatamente informazioni sensibili. Ciò sottolinea la necessità critica di misure di sicurezza robuste che vadano oltre il semplice affidarsi alle protezioni e ai messaggi di rifiuto del fornitore di GenAI. Quando un chatbot fornisce una guida errata o induce in errore un mutuatario sui suoi diritti di contestazione, le autorità di regolamentazione lo trattano come una violazione di conformità, non come un esperimento tecnologico.

I chatbot bancari gestiscono dati finanziari sensibili che richiedono i più alti standard di sicurezza. Ecco alcune misure che puoi implementare nel tuo chatbot per garantire il massimo livello di sicurezza dei clienti.

1. Autenticazione multilivello: per transazioni critiche e accesso al conto, utilizza l'autenticazione a più fattori insieme a una forte verifica del cliente. Quando possibile, utilizza la verifica biometrica e mantieni la sicurezza della sessione durante tutte le comunicazioni.
2. Crittografia end-to-end: verifica che tutta la corrispondenza con i clienti sia crittografata sia in transito sia a riposo. Per gestire nuove minacce, utilizza standard di crittografia di livello bancario e aggiorna frequentemente le procedure di sicurezza.
3. Integrazione del rilevamento frodi: per individuare attività sospette, modelli di transazione anomali e possibili violazioni della sicurezza, integra i chatbot con sistemi di rilevamento frodi in tempo reale. Quando vengono identificati rischi, attiva procedure automatiche di protezione dell'account.
4. Manutenzione della pista di controllo: per la sicurezza e la conformità normativa, conserva registri completi di ogni interazione con il chatbot. Assicurati che le piste di controllo siano conformi alle normative bancarie e, se necessario, assistano con l'analisi forense.
5. Valutazioni di sicurezza frequenti: esegui regolarmente valutazioni delle vulnerabilità, penetration test e audit di sicurezza. Rimani informato sugli ultimi sviluppi delle minacce alla sicurezza informatica e adegua di conseguenza le tue difese.

2. Soddisfare gli standard e le normative bancarie

1. Conformità alla protezione dei consumatori: verifica che i chatbot aderiscano ai principi di prestito equo, ottengano il consenso appropriato per la raccolta dei dati e facciano le informative richieste. Come stabilito dalle norme bancarie, implementa funzionalità di accessibilità per supportare i clienti con disabilità.
2. Aderenza alla privacy dei dati: quando tratti dati dei consumatori, rispetta CCPA, GDPR e altre leggi sulla privacy pertinenti. Come stabilito dalle autorità bancarie, fornisci informative sulla privacy esplicite, soddisfa le richieste di cancellazione dei dati e tieni traccia dei registri di trattamento dei dati.
3. Conformità transfrontaliera: assicurati che i chatbot utilizzati da banche estere rispettino le leggi di ogni paese in cui operano. Considera i criteri di residenza dei dati e le disparità nelle normative sulla privacy tra le nazioni.

3. Ottimizzare le interazioni con i clienti

1. Consulenza finanziaria personalizzata: utilizza transazioni passate e modelli bancari per fornire analisi finanziarie pertinenti, raccomandazioni di prodotto e supporto proattivo. Fornisci servizi a valore aggiunto rispettando la privacy e gli interessi dei tuoi clienti.
2. Integrazione dei canali: assicurati che tutti i canali bancari, inclusi siti web, app mobili, phone banking e servizi in filiale, offrano esperienze utente coerenti. Quando i clienti passano da un canale all'altro, mantieni intatto il contesto della loro interazione.
3. Servizio clienti proattivo: utilizza i chatbot per avvisare tempestivamente i clienti su attività del conto, pagamenti imminenti, transazioni insolite e aggiornamenti finanziari. Per evitare di sovraccaricare i clienti, trova un equilibrio tra comunicazione proattiva e preferenze dei clienti.

4. Massimizzare le prestazioni operative

Metti in atto protocolli operativi per garantire prestazioni affidabili e superiori del chatbot utilizzando:

1. Monitoraggio delle prestazioni: tieni traccia degli indicatori chiave, tra cui uptime del sistema, valutazioni di soddisfazione dei clienti, accuratezza delle risposte e tassi di completamento delle conversazioni. Stabilisci obiettivi e migliora continuamente le prestazioni in linea con gli standard del settore bancario.
2. Gestione della conoscenza: mantieni registri aggiornati e accurati di politiche, procedure, servizi e prodotti bancari per garantire conformità continua ed erogazione efficace dei servizi. Per garantire accuratezza e conformità, implementa processi di controllo delle versioni e approvazione per gli aggiornamenti della knowledge base.
3. Collaborazione del personale: promuovi una cooperazione efficace tra esperti bancari umani e tecnologia chatbot. Forma i dipendenti su come utilizzare in modo efficiente i sistemi automatizzati e sfruttare le informazioni del chatbot per migliorare il servizio clienti complessivo.

5. Utilizzare innovazioni strategiche

Utilizza i chatbot strategicamente per migliorare il vantaggio competitivo della tua istituzione tramite:

1. Innovazione finanziaria: utilizza i chatbot per introdurre nuovi servizi bancari, migliorare quelli esistenti e rispondere rapidamente alle opportunità di mercato. Identifica esigenze non soddisfatte e lacune di servizio analizzando i dati delle interazioni con i clienti.
2. Ottimizzazione dei costi: identifica sistematicamente modi per automatizzare le attività bancarie ripetitive, riallocando le risorse umane verso ruoli ad alto valore che richiedono conoscenze specialistiche e competenze interpersonali.
3. Pronto per il futuro: rimani aggiornato sui progressi nel settore bancario e tecnologico che possono migliorare le prestazioni del chatbot. Pianifica di incorporare nuove tecnologie, tra cui servizi basati su blockchain, consulenza finanziaria basata sull'IA e voice banking.

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Ulteriori letture

• Aziende di chatbot da adottare
• IA personalizzata: quando creare le proprie soluzioni?

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@misc{dilmegani2026,
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Registro delle modifiche

7 aggiornamenti

1. 202611 Feb

   Aggiunti riconoscimenti del settore e partnership strategiche alla descrizione del prodotto Boost.ai.

2. 202523 Giu

   Sostituita la sezione "I 15 migliori chatbot nel settore bancario" con "I 7 migliori chatbot nel settore bancario".

3. 20249 Lug

   Aggiunta la sezione FAQ.

4. 8 Lug

   Aggiunte due tabelle, "15 chatbot bancari e funzionalità" e "9 chatbot bancari: prezzi e piani spiegati", alla sezione "I migliori chatbot nei servizi bancari".

5. 202312 Ott

   Rimosso il prodotto Haptik dalla sezione Chatbot Bancari.

6. 8 Mag

   Aggiunto Salesforce Service Cloud Contact Center alla sezione del servizio clienti.

7. 20228 Ago

   Aggiunto un caso di studio alla sezione sui chatbot bancari.

Collegamenti di riferimento

1.

BofA Spends Billions on Erica and Other Leading-Edge Tech

2.

Banking Chatbot: Examples, Use Cases & Best Practices

Tidio

3.

2025 Gartner Magic Quadrant for Conversational AI

boost.ai

4.

IBM watsonx Orchestrate

5.

IBM watsonx Assistant Lendyr Demo Site

6.

AI-powered CX for BFSI - Yellow.ai

Yellow.ai

7.

Conversational AI in Financial Services: Solutions for Digital Engagement

LivePerson

8.

Kasisto | The Trusted Agentic AI Platform for Financial Services

Kasisto

9.

Oracle Reimagines Banking for the AI Era with New Agentic Platform

10.

3 Key Shifts Will Make 2026 the Inflection Point for AI in Banking

11.

I Tested 24 AI Banking Chatbots; They Were All Exploitable | Corporate Compliance Insights

Corporate Compliance Insights

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di modelli di IA, infrastrutture di IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali dell'IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di approvvigionamento e nella sostenibilità.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.

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