L’intelligenza artificiale rappresenta un abilitatore digitale strategico per la trasformazione del banking e sia come strumento di automazione, sia sulla base di modelli di apprendimento automatico sofisticati, sta ridefinendo le modalità operative degli istituti di credito. Con l’avvento dell’AI generativa si assiste oggi ad un salto qualitativo in avanti anche nella gestione dei processi interni, nella relazione con i clienti e nella possibilità di pensare nuovi modelli di business.
L’impatto della GenAI
Nel contesto bancario, l’AI generativa offre possibilità complementari rispetto alle tradizionali soluzioni di machine learning. Oltre all’elaborazione di grandi quantità di dati per prevedere trend e gestire il rischio, la GenAI consente di produrre in autonomia contenuti di varia natura, dai documenti di sintesi per la conformità normativa alle risposte automatiche, fino alla creazione di prototipi di prodotti finanziari innovativi. Un ambito particolarmente promettente è la capacità di automatizzare e semplificare molte operazioni di front e back-office: dalle proposte di investimento personalizzate (basate sui profili di rischio dei singoli clienti) alla generazione di report periodici, sia tecnici sia commerciali. Soprattutto, oltre ancora l’efficienza dei processi, l’AI generativa guadagna spazio come strumento di trasformazione culturale, poiché stimola gli istituti di credito a ripensare l’organizzazione del lavoro e a promuovere la collaborazione tra esseri umani e macchine. La banca del futuro si prepara così a operare in sinergia con algoritmi capaci di fornire supporto decisionale in tempo reale, con riflessi che riguardano la produttività e la qualità dei servizi offerti.
A fotografare questa svolta è l’ultimo rapporto Ascendant di Minsait (Gruppo Indra), dal titolo AI: Radiografia di una Rivoluzione in Corso, che prende in esame il grado di adozione dell’intelligenza artificiale nelle aziende private e nelle istituzioni pubbliche, con un focus specifico sul settore bancario. Dallo studio emerge un quadro di rapida evoluzione, in cui l’AI si sta imponendo come uno dei motori principali della trasformazione digitale. La ricerca coinvolge diversi attori del comparto finanziario, ed evidenzia come gli istituti bancari stiano già utilizzando l’intelligenza artificiale per ottimizzare i processi interni. La percentuale rappresenta un progresso significativo e testimonia come lo strumento AI, almeno nelle sue prime fasi di adozione, abbia già messo radici solide nelle realtà bancarie. Tuttavia, il rapporto sottolinea anche la necessità di un quadro normativo chiaro e di investimenti in infrastrutture digitali, poiché l’assenza di alcuni requisiti tecnici e normativi rischia di rallentare la piena integrazione dell’AI nelle attività strategiche. Nei numeri del report i dettagli.
Come AI e GenAI trasformano i comparti del banking
L’80% delle banche del campione utilizza l’AI per i processi interni e si focalizza in particolare sull’ottimizzazione delle operazioni core. Sono comprese la gestione e l’elaborazione di una mole crescente di documenti, la standardizzazione di procedure e la riduzione dei tempi di approvazione, tutti ambiti dove gli algoritmi di AI offrono un’efficacia immediatamente percepibile. Un’ampia fetta del settore si sta concentrando su casi d’uso specifici, ma la percentuale in questo caso scende al 56%, in particolare l’AI viene utilizzata per il miglioramento dell’elaborazione delle transazioni, come la gestione delle domande di finanziamento, la lettura automatica dei documenti e la verifica delle identità. Task per i quali l’AI offre un consistente risparmio di tempo e risorse, rendendo più fluido il rapporto con il cliente.
E’ invece ancora appena del 33% la percentuale degli istituti impegnati in progetti con l’AI per la gestione del rischio e delle conformità: la rilevanza di AI e GenAI non si limita ai soli processi operativi, ma riguarda anche il presidio di aree strategiche come la risk governance. Fra le iniziative emergenti spiccano il rilevamento di possibili irregolarità nei processi di ammissione del credito, il monitoraggio continuo per prevenire frodi, riciclaggio di denaro e le violazioni delle norme di compliance.
Di poco superiore (38%) la percentuale delle realtà che sfruttano l’AI, invece, nell’ambito della cybersecurity. L’analisi intelligente dei pattern di attacco e la tempestiva identificazione di potenziali vulnerabilità si rivelano centrali per preservare l’integrità dei dati e la sicurezza delle operazioni. In un contesto di continua evoluzione delle minacce informatiche, l’AI funge quindi da vero e proprio “scudo dinamico”, in grado di apprendere e aggiornarsi di fronte a nuove modalità di attacco. Infine, quasi un istituto su due sfrutta l’AI per migliorare la relazione con i clienti. Uno dei dati di maggior spicco riguarda la volontà di impiegare l’AI non solo come strumento di ottimizzazione interna, ma anche come leva di differenziazione del servizio al cliente.
Grazie a modelli di AI in grado di comprendere e anticipare le abitudini e i bisogni degli utenti, le banche possono proporre soluzioni su misura, tradizionalmente riservate a segmenti “premium” come il private banking o il corporate banking. Questa estensione della personalizzazione a una fetta più ampia di clientela rende l’offerta più inclusiva e competitiva.
In parallelo, lo studio evidenzia tuttavia anche una serie di barriere significative all’adozione su larga scala dell’AI generativa. Fra queste, la carenza di professionisti specializzati, la scarsa disponibilità di infrastrutture tecnologiche adeguate e, ancora, l’assenza di standard normativi e regolamentari stabili. Tuttavia, l’evoluzione del mercato lascia intravedere una progressiva riduzione di tali ostacoli, favorita anche dall’interesse crescente di banche e governi nel promuovere progetti di digitalizzazione avanzata.
I trend di sviluppo dei progetti
Secondo Minsait, la tendenza è che il comparto bancario prosegua verso una sempre maggiore integrazione dell’AI, rendendola un vero e proprio “asset strategico” e non soltanto un elemento di efficientamento. Nell’ottica di un’adozione matura, ogni progetto di AI deve essere affiancato da una solida supervisione umana, in grado di monitorare l’affidabilità delle previsioni algoritmiche, correggere eventuali bias e garantire un approccio etico e trasparente nei confronti di clienti e dipendenti.
“L’intelligenza artificiale sta ridisegnando il futuro delle banche, trasformando dati e automazione in intelligenza decisionale – commenta Roberto Scorzoni, direttore Financial Services di Minsait in Italia -. Il vero vantaggio competitivo non sarà solo nell’adozione della tecnologia, ma nella capacità di reinventare i modelli di servizio, creando esperienze più intelligenti, sicure e personalizzate per i clienti”.
Alla base la convinzione che il mondo bancario non possa più considerare l’AI – e ancor meno la GenAI – come un semplice strumento di supporto, quanto piuttosto che il vero cambiamento avvenga quando l’AI genera nuove opportunità di business, e apre le porte a un modo inedito di raccogliere e interpretare i dati, di anticipare i desideri dei clienti e di rispondere agli stimoli del mercato. Nel dettaglio i possibili sviluppi anche nel breve-medio termine riguardano per esempio, la redazione di bozze di contratti, rapporti di compliance e documentazione relativa alla governance, riducendo tempi e margini di errore, ancora sotto il controllo umano che resta essenziale, ma abbattendo in maniera significativa i carichi di lavoro ripetitivi. Già di attualità invece sono per esempio i casi d’uso per generare raccomandazioni mirate, come proposte di investimento calibrate sul profilo di rischio, piani di risparmio personalizzati o soluzioni di mutuo flessibile, così come l‘utilizzo dei chatbot resi intelligenti nella qualità delle risposte. Infine, l’AI generativa consentirà di prototipare rapidamente nuovi prodotti o servizi bancari, testando ipotesi e simulando scenari di mercato in un ambiente virtuale. Ciò abilita strategie più agili, basate su dati empirici e sulla capacità di apprendere dai tentativi.
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