Il settore banking sta vivendo una trasformazione epocale, in cui AI e i big data generano un impatto che va oltre la semplice ottimizzazione dei processi e ridefinisce profondamente i modelli di business.
L’adozione di queste tecnologie non è più un’opzione, bensì un’esigenza strategica per le istituzioni finanziarie che necessitano di rispondere con tempestività alle mutevoli dinamiche di mercato e alle aspettative sempre più sofisticate dei clienti. La vera sfida non risiede nell’implementazione fine a sé stessa di AI e data analytics, ma nella capacità di sfruttare appieno il loro potenziale per generare un vantaggio competitivo duraturo, che – in un settore altamente regolamentato come il banking – non perda mai di vista gli aspetti normativi e di sicurezza.
Secondo il rapporto ABI Lab “Scenari e trend del mercato ICT per il settore bancario”, il 68% degli istituti di credito italiani sta investendo in intelligenza artificiale. Tuttavia, gli investimenti sono spesso limitati a piccoli progetti pilota e a casi d’uso di nicchia, con un approccio ancora cauto verso l’adozione su larga scala.
Sul fronte del governo dell’AI, il 30% delle banche presidia l’AI all’interno di una struttura dedicata all’innovazione (Innovation Center, Innovation Hub), mentre il 22% ha definito un presidio accentrato o un centro di competenza sull’intelligenza artificiale.
Per quanto concerne le applicazioni, il 48% delle banche utilizza l’AI per la gestione della sicurezza, il 43% per fornire assistenza interna alla rete/dipendente oppure esterna al cliente/contact center, e il 29% per le operation.
Indice degli argomenti:
Dalla sicurezza alla customer experience: l’impatto concreto dell’AI nel banking
AI e data analytics stanno già dimostrando il proprio valore in molteplici ambiti: nella gestione del rischio, ad esempio, i modelli predittivi consentono di anticipare le minacce finanziarie globali, ottimizzando l’allocazione del capitale e migliorando la redditività.
Sul fronte della sicurezza, gli algoritmi di machine learning analizzano in tempo reale milioni di transazioni, individuando tentativi di frode con precisione straordinaria e garantendo al contempo un’esperienza utente fluida.
L’analisi avanzata dei dati consente, inoltre, di personalizzare l’offerta bancaria con proposte su misura, rafforzando la fidelizzazione della clientela e massimizzando le opportunità di cross-selling.
In un contesto normativo sempre più stringente, le tecnologie di AI permettono di monitorare e recepire automaticamente le evoluzioni legislative, riducendo i costi operativi e minimizzando il rischio di sanzioni.
Infine, l’intelligenza artificiale applicata alla gestione degli investimenti sta trasformando l’ottimizzazione dei portafogli, offrendo ai clienti soluzioni sempre più mirate e sofisticate tramite un approccio proattivo che sta trasformando la percezione del servizio bancario, rendendolo più simile a un coach finanziario personale.
Persone, competenze e cultura del dato: le fondamenta dell’AI nel banking
L’integrazione dell’AI presenta anche delle complessità. Secondo un sondaggio condotto da BearingPoint (“Chief Data Officer – Leaders of data-driven enterprises”) coinvolgendo 116 CDO di Europa e Africa, il 56% ha citato una resistenza culturale e al cambiamento come ostacolo principale e il 49% degli intervistati ha confermato una carenza di competenze interne come un problema chiave. I dati dimostrano che è necessaria un’evoluzione dei ruoli e delle skill degli operatori bancari, ancora restii al cambiamento.
Tuttavia, se è vero che la crescente domanda di competenze avanzate, come la data science e la cybersecurity, sta ridisegnando il ruolo dei professionisti finanziari, offrirà anche l’opportunità di un’evoluzione dei profili professionali e la creazione di nuove posizioni come quelle di “AI process manager” o “data transformation consultant”.
Le mansioni ripetitive, come l’elaborazione delle richieste di prestito o la verifica di conformità, saranno progressivamente automatizzate e questo consentirà ai professionisti di concentrarsi su compiti a maggior valore aggiunto, come la consulenza al cliente e l’elaborazione strategica.
In definitiva, questa transizione non è soltanto tecnologica, ma anche culturale: le organizzazioni bancarie dovranno abbracciare una mentalità data-driven e un approccio agile, favorendo una sinergia sempre più profonda tra intelligenza artificiale e competenze umane.
AI banking e approccio value-driven: trasformare dati e tecnologie in vantaggio competitivo
Per trasformare l’AI e i big data in asset strategici, le istituzioni finanziarie devono, quindi, adottare un approccio strutturato e orientato al valore, anche grazie al supporto di partner qualificati, che possono supportare l’evoluzione del banking con un framework che bilancia innovazione e compliance, prestando particolare attenzione alle normative emergenti, come il GDPR e l’AI Act.
Il tutto seguendo un approccio value-driven che si fonda su cinque pilastri fondamentali: una comprensione approfondita dell’ecosistema dati, l’utilizzo della tecnologia per rafforzare l’agilità operativa e generare un vantaggio competitivo, l’allineamento con gli obiettivi di business, una governance efficace per garantire trasparenza e affidabilità e la valorizzazione delle competenze interne.
GenAI e scenari emergenti: l’evoluzione dell’AI banking tra rischi e opportunità
Il percorso di trasformazione del settore bancario è quindi solo all’inizio. L’influenza della tecnologia, delle nuove politiche e normative e dell’evoluzione dei comportamenti dei consumatori porterà all’emergere di nuovi trend che rivoluzioneranno profondamente il comparto, a partire da una convergenza sempre più marcata tra banche tradizionali e digitali e dall’ingresso delle Big Tech nel settore, con l’AI e i big data a ridisegnare i confini tra fisico e virtuale.
Assisteremo a un aumento degli investimenti in sistemi connessi contro la criminalità finanziaria e a una semplificazione della regolamentazione bancaria e dei sistemi legacy anche con il supporto della GenAI. Inoltre, oltre a rivoluzionare il modo di lavorare dei dipendenti e creare altri nuovi ruoli ancora impensabili, l’AI sarà sempre più un’alleata chiave nella relazione coi clienti, per comprendere meglio le loro esigenze e aiutarli a migliorare i loro obiettivi finanziari.
Tuttavia, l’adozione massiva di modelli di GenAI sviluppati da attori globali, principalmente statunitensi e cinesi, apre una riflessione critica sul rischio di concentrazione tecnologica. L’affidamento a piattaforme e modelli proprietari stranieri, spesso “black box” e allenati su dataset non localizzati, può generare una dipendenza strutturale e compromettere la sovranità digitale del settore bancario europeo.
Oltre agli aspetti normativi e di compliance (come il rispetto dell’AI Act), le banche dovranno valutare con attenzione le implicazioni strategiche di una standardizzazione su logiche di mercato esterne, che potrebbero non riflettere le specificità del contesto economico, sociale e regolatorio europeo. Costruire e investire in modelli di GenAI nativamente europei, trasparenti e integrabili, rappresenta quindi una priorità per garantire resilienza e autonomia nel lungo periodo.
Conclusioni
In un’epoca di trasformazione accelerata, le banche che sapranno integrare con visione strategica AI e Big data non saranno semplicemente più efficienti, ma diventeranno i veri protagonisti della rivoluzione finanziaria in atto, trasformando ogni sfida in un’opportunità di crescita e leadership nel mercato.
