Cos'è l'automazione bancaria?

Le moderne iniziative di automazione bancaria si basano su tecnologie come la Robotic Process Automation (RPA) e l'intelligenza artificiale (AI), tra cui l' AI generativa e l'agentic AI. Questi strumenti automatizzano attività come l'inserimento dei dati, la revisione dei documenti, l'onboarding dei clienti e l'elaborazione delle transazioni. Aiutano le banche a completare il lavoro più velocemente, a ridurre gli errori e a consentire al personale di concentrarsi su attività più complesse o di alto valore.

Sebbene l'aumento della complessità comporti dei rischi, i benefici dell'automazione sono significativi. Le banche devono investire in una chiara governance della piattaforma per gestire la sicurezza, la conformità e la resilienza man mano che si afferma l'automazione. Uno studio IBM IBV del 2025 ha rilevato che oltre il 60% dei CEO bancari afferma di dover accettare rischi significativi per sfruttare i vantaggi dell'automazione e migliorare la competitività.¹

L'automazione svolge un ruolo chiave nella cybersecurity, come il rilevamento delle frodi e la gestione del rischio. I sistemi di AI analizzano i modelli delle transazioni in tempo reale per identificare attività sospette. I team di conformità utilizzano workflow automatizzati che si adattano rapidamente ai cambiamenti normativi, a volte in poche ore anziché in settimane.

Le piattaforme di automazione offrono interfacce low-code o no-code che consentono alle banche di creare e scalare l'automazione tra i reparti senza fare eccessivo affidamento sull'IT. Questo approccio consente una distribuzione più rapida di soluzioni in aree come il servizio clienti, la rendicontazione, il marketing e la contabilità.

Nel retail banking, l'automazione supporta processi come l'emissione di carte di credito, l'applicazione dell'account, le applicazioni di prestito e i controlli di conformità. I sistemi basati su RPA e AI estraggono e verificano i dati dei clienti, elaborano i moduli e supportano i sistemi di erogazione dei prestiti. Questa efficienza riduce significativamente i tempi di risposta e garantisce la coerenza su larga scala.

Molte banche utilizzano l'automazione e il fintech dietro le quinte. In passato, ad esempio, quando i clienti depositavano un assegno, un impiegato di banca doveva controllare l'immagine, inserire i dati corretti e spostare il denaro. Ora un sistema effettua la maggior parte del lavoro automaticamente. Quando i clienti utilizzano l'app, il software legge l'assegno, verifica e aggiorna il saldo, spesso in pochi secondi.

In tutto il settore, l'automazione intelligente può generare significativi risparmi sui costi. L'automazione migliora l'efficienza e ha dimostrato di evitare completamente gli errori in processi come le operazioni ipotecarie. E l'elaborazione di documenti su larga scala che richiederebbe anni per essere eseguita manualmente può essere completata in pochi giorni con l'aiuto dell'agentic AI e di un software intelligente.

A breve termine, si prevede che l'AI generativa e il machine learning (ML) svolgeranno un ruolo importante nella comunicazione con i clienti e nei servizi finanziari personalizzati. Queste tecnologie supportano operazioni bancarie più adattive e reattive mantenendo al contempo una solida sicurezza e conformità.

L'automazione bancaria è importante perché consente alle istituzioni finanziarie di operare in modo più rapido, preciso ed efficiente. Molti processi bancari tradizionali si basano su attività manuali che richiedono molto tempo e che sono soggette a errori, come ad esempio l'inserimento dei clienti, l'elaborazione dei prestiti e la gestione dei pagamenti. L'automazione snellisce questi compiti, riduce gli errori e migliora la coerenza.

Questa esigenza è importante nei settori bancari fortemente regolamentati, in cui i sistemi legacy spesso rallentano la trasformazione digitale e rendono la modernizzazione essenziale per trarre il massimo beneficio dalle nuove tecnologie.

L'automazione supporta una maggiore conformità e gestione del rischio. I sistemi automatizzati possono monitorare le transazioni in tempo reale, segnalare attività sospette e tenere il passo con le modifiche normative in modo molto più efficiente rispetto ai team umani. Ciò significa che le banche possono rispondere rapidamente alle regole di conformità e ridurre il rischio di multe o danni al marchio. L'automazione migliora anche la preparazione agli audit fornendo registri dettagliati di ogni azione del sistema, rendendo la supervisione e le recensioni più accessibili e affidabili.

L'automazione migliora anche l'esperienza del cliente. I clienti si aspettano risposte rapide, servizi digitali senza soluzione di continuità e interazioni personalizzate. L'automazione aiuta le banche a soddisfare queste aspettative, elaborando le richieste 24 ore su 24 e abilitando caratteristiche come l'approvazione istantanea del conto e gli avvisi di frode in tempo reale. Inoltre, libera il personale per gestire interazioni più complesse e di alto valore, migliorando la qualità complessiva del servizio.

Infine, l'automazione consente alle banche di scalare. I sistemi automatizzati possono aprire migliaia di conti ed elaborare milioni di transazioni senza richiedere un aumento equivalente del personale. Questa capacità aiuta le banche a ridurre i costi rimanendo competitive in un mercato in rapida evoluzione.

L'automazione nel settore bancario utilizza strumenti software come AI, RPA e piattaforme di automazione del workflow per gestire attività che seguono regole o schemi prestabiliti. Questi sistemi possono interagire con database, documenti, piattaforme rivolte ai clienti e sistemi interni proprio come farebbe un dipendente umano, ma più velocemente e senza fatica. L'RPA gestisce attività strutturate e ripetibili come l'immissione dei dati, mentre l'AI supporta l'interpretazione dei dati, la strategia e il processo decisionale, come il rilevamento delle frodi o l'analisi del comportamento dei clienti.

L'agentic AI estende queste funzioni consentendo ai sistemi di pianificare ed eseguire processi multifase in modo indipendente, adattandosi in tempo reale man mano che diventano disponibili nuove informazioni.

Il processo di automazione inizia in genere con l'identificazione di un'attività di routine che richiede molto tempo ma non molto giudizio umano. Gli sviluppatori o gli analisti aziendali progettano quindi un workflow di automazione con uso limitato di codice, indicando al sistema cosa fare passo dopo passo. Questo workflow può includere la copia dei dati da un sistema all'altro, la verifica dei dati del cliente o la generazione dei report.

Una volta implementati, questi programmi vengono eseguiti in background o su richiesta, spesso completando attività che una volta richiedevano ore in pochi secondi.

L'automazione bancaria funziona sia nelle operazioni di front-office che di back-office. Nel front-office, potrebbe coinvolgere chatbot o assistenti virtuali che rispondono alle domande di base dei clienti o moduli digitali che si compilano automaticamente in base ai dati dei clienti precedenti. Nel back-office, è possibile semplificare la riconciliazione degli account, l'elaborazione dei documenti e la rendicontazione della conformità.

Le banche spesso iniziano in piccolo e automatizzano alcune attività, per poi espandersi verso sistemi più ampi man mano che vedono i rendimenti. L'automazione può funzionare giorno e notte, migliorando sia la velocità del servizio che l'efficienza interna riducendo al contempo errori e costi operativi.

Ognuna di queste tecnologie contribuisce a semplificare le operazioni, riducendo il lavoro manuale, migliorando la precisione e consentendo un processo decisionale più intelligente e rapido. Insieme, costituiscono la base della moderna automazione bancaria.

L'AI è una tecnologia che consente ai computer e alle macchine di simulare l'apprendimento umano, la comprensione, la risoluzione dei problemi, il processo decisionale, la creatività e l'autonomia. Viene utilizzata per attività che vanno oltre le regole fisse, come la prevenzione e il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio di credito e l'analisi del sentiment dei clienti. L'AI può analizzare set di dati di grandi dimensioni, riconoscere modelli e decidere in base al comportamento precedente. Nel settore bancario, l'AI supporta chatbot e assistenti, prevede le esigenze dei clienti e aiuta a rilevare anomalie nell'attività finanziaria.

L'AI generativa estende queste funzionalità creando contenuti su misura come consulenza finanziaria personalizzata, messaggi di marketing mirati e comunicazioni personalizzate con i clienti. Può anche aiutare a produrre e adattare i report normativi o gli articoli della knowledge base.

L'agentic AI aggiunge un altro livello consentendo ai sistemi di automazione di funzionare in modo più autonomo. Anziché seguire istruzioni predefinite, l'agentic AI può fissare obiettivi intermedi, adattarsi alle nuove informazioni e regolare i workflow in tempo reale. Ad esempio, se l'applicazione di prestito di un cliente manca di documentazione, un sistema di agentic AI può rilevare il problema e richiedere i documenti richiesti direttamente al cliente. Verificherà quindi i documenti e continuerà automaticamente l'elaborazione del prestito.

Nel 2024, solo l'8% delle banche stava sviluppando sistematicamente l'AI generativa, mentre il 78% l'ha perseguita attraverso iniziative tattiche. Tuttavia, si prevede che l'adozione aumenterà drasticamente nei prossimi anni.¹ La ricerca mostra che le organizzazioni con AI completamente integrata nei processi IT investono complessivamente lo stesso importo in tecnologia rispetto alle altre organizzazioni, investendo però una parte maggiore del budget nell'AI generativa.

Queste organizzazioni superano le altre aziende in base a diverse metriche di prestazioni, registrando il 50% in meno di interruzioni del servizio e un aumento del 24% della soddisfazione del servizio clienti.⁴

Le API sono insiemi di regole o protocolli che consentono alle applicazioni software di comunicare tra loro e condividere i dati in modo sicuro. Nell'automazione, le API Connect collegano i principali sistemi bancari, CRM, gateway di pagamento e strumenti di conformità. Sono essenziali per la creazione di workflow integrati e servizi in tempo reale su più piattaforme.

Le piattaforme BPM impiegano metodi per scoprire, modellare, analizzare, misurare, migliorare e ottimizzare la strategia, i processi e i workflow aziendali. Aiutano le banche a mappare interi processi, identificare le aree di miglioramento e orchestrare il modo in cui interagiscono i diversi sistemi i e componenti di automazione. Il BPM è particolarmente utile per la gestione di processi complessi e in più fasi tra i reparti.

Il cloud computing è l'accesso on demand alle risorse di computing, inclusi server fisici o virtuali, data storage, funzionalità di rete  (networking) , strumenti di sviluppo di applicazioni, software, piattaforme di analisi basate su AI e altro ancora, il tutto su Internet con prezzi pay-per-use. Le piattaforme cloud forniscono l'infrastruttura necessaria per eseguire gli strumenti di automazione su larga scala. Supportano una distribuzione rapida, uno storage flessibile e un accesso sicuro ai sistemi da qualsiasi luogo. Le banche utilizzano i cloud service per ospitare i bot, i modelli AI e le piattaforme di analytics con un investimento hardware minimo.

L'IDP combina l'OCR con l'AI e elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per leggere, comprendere e classificare i documenti, anche formati con layout diversi o linguaggio non strutturato. Le banche utilizzano l'IDP per elaborare in modo accurato e automatico documenti complessi come applicazioni, rendiconti finanziari o moduli normativi.

Queste piattaforme consentono agli utenti business o agli analisti di progettare e distribuire workflow di automazione con una codifica minima. Le banche li utilizzano per creare rapidamente strumenti interni o automatizzare processi più piccoli senza dover fare troppo affidamento sui team IT. Questo approccio rende l'automazione scalabile e accessibile a tutti i reparti.

Il machine learning è una branca dell'AI incentrata sulla possibilità di consentire a computer e macchine di imitare il modo apprendono gli esseri umani. Consente loro di svolgere attività in modo autonomo e di migliorare le prestazioni nel tempo attraverso l'esperienza e l'esposizione a più dati. I modelli di machine learning (ML) sono addestrati per prevedere i risultati, classificare i rischi o raccomandare azioni.

Nel settore bancario, il machine learning (ML) aiuta a perfezionare i sistemi di rilevamento delle frodi, automatizzare la sottoscrizione dei prestiti e personalizzare le offerte per i clienti imparando dai modelli presenti nei dati storici. L'agentic AI può utilizzare gli output del machine learning (ML) per prendere decisioni autonome, richiedere informazioni mancanti o inoltrare casi complessi senza intervento umano.

L'NLP è un campo secondario dell'informatica e dell'AI che utilizza il machine learning per consentire ai computer di comprendere, interpretare e rispondere al linguaggio umano. È essenziale per i chatbot, gli assistenti vocali e la gestione automatica delle e-mail. Nel settore bancario, l'NLP aiuta ad automatizzare il supporto clienti, analizzare il feedback dei clienti ed estrarre insight da testo non strutturato come i reclami dei clienti o le trascrizioni del call center.

L'OCR viene utilizzato per convertire documenti o immagini scansionati in testo leggibile dalla macchina. Le banche utilizzano l'OCR per estrarre dati da moduli, assegni, fatture e documenti d'identità durante l'onboarding o l'elaborazione del prestito. Se combinato con l'AI o l'RPA, l'OCR consente di automatizzare workflow ricchi di documenti che in precedenza richiedevano la revisione umana.

L'RPA utilizza tecnologie di automazione intelligenti per eseguire attività ripetitive e basate su regole che gli esseri umani svolgerebbero normalmente su un computer, come l'estrazione di dati, la compilazione di moduli e lo spostamento di file. Nel settore bancario, l'RPA è ampiamente utilizzata per attività come l'onboarding dei clienti, la manutenzione dell'account e l'elaborazione delle transazioni. Richiede poche o nessuna modifica ai sistemi esistenti e può funzionare su più applicazioni.

Alcuni processi bancari sono obiettivi principali per le soluzioni di automazione perché sono compiti ripetitivi e basati su regole, critici per l'efficienza operativa e la soddisfazione del cliente. Grazie ai recenti progressi tecnologici, le banche possono automatizzare funzioni complesse tra i sistemi con maggiore velocità e precisione. I casi d'uso dell'automazione bancaria includono:

Gli aggiornamenti di routine come la modifica dell'indirizzo, la modifica delle informazioni di contatto o la reimpostazione della password comportano workflow semplici che seguono una logica rigorosa, rendendoli facili da automatizzare. Un chatbot o un modulo self-service raccoglie informazioni aggiornate dall'utente e un bot RPA aggiorna automaticamente i sistemi interni pertinenti, come il CRM, il sistema bancario principale e i registri di conformità. Questo processo end-to-end elimina la necessità di coinvolgere il call center, riduce i tempi di attesa e garantisce la coerenza tra le piattaforme.

L'onboarding è spesso un processo lento e manuale che coinvolge la verifica dell'identità, la raccolta dei documenti e l'inserimento dei dati. È un obiettivo ideale per l'automazione perché i passaggi sono altamente strutturati e basati su regole. Gli strumenti di automazione possono utilizzare il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per estrarre dati da documenti scansionati come passaporti o fatture delle utenze.

I bot verificano poi queste informazioni confrontandole con database interni o con provider terzi, come i registri di identità del governo. Il profilo del cliente viene creato automaticamente e i moduli sono precompilati. I controlli di conformità, come il KYC (Know Your Customer), vengono attivati in tempo reale. Queste automazioni riducono i tempi di onboarding da giorni a minuti, migliorando la soddisfazione del cliente e riducendo l'abbandono.

Circa il 65% dei leader del servizio clienti prevede di integrare l'AI generativa con i conversational AI chatbots per aumentare la soddisfazione dei clienti.² I chatbot basati su AI possono gestire le richieste di base del servizio clienti, come controllare il saldo, localizzare un bancomat nelle vicinanze o reimpostare un PIN, senza richiedere il giudizio umano. Questi bot comprendono le query in linguaggio naturale e forniscono risposte immediate accedendo ai dati estratti dai sistemi di back-end.

Se il bot non riesce a risolvere il problema, inoltra il caso a un agente umano con la cronologia delle conversazioni allegata, in modo che nessuna informazione vada persa. Questo modello ibrido migliora l'efficienza e consente al personale di concentrarsi su esigenze di supporto più complesse.

Le banche gestiscono un enorme volume di documenti, dalle applicazioni di mutuo alle pratiche di conformità. L'automazione utilizza l'OCR e l'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) per estrarre dati da file non strutturati come PDF o immagini scansionate. I programmi software classificano, memorizzano e indicizzano questi documenti nei sistemi di gestione dei contenuti, facilitandone il recupero e il controllo. L'automazione di questo processo riduce le esigenze di storage fisico ed elimina l'indicizzazione manuale che richiede tempo.

Il rilevamento delle frodi richiede la sorveglianza continua di grandi volumi di transazioni per identificare anomalie che suggeriscono attività dannose. Il monitoraggio manuale non è scalabile, ma l'automazione basata su AI eccelle in questo caso. I modelli di machine learning possono analizzare i modelli di comportamento dei clienti e segnalare li scostamenti, come un accesso da una posizione sconosciuta o un ingente prelievo improvviso.

Quando le soglie vengono superate, il sistema può attivare risposte automatiche come il blocco del conto, l'avviso del cliente o il trasferimento a un analista di frodi umano. Questi interventi in tempo reale riducono significativamente le perdite finanziarie e creano fiducia presso i clienti.

Ad esempio, la Aksari Bank del Pakistan ha collaborato con IBM per contribuire a soddisfare le nuove regole governative sulla cybersecurity. La nuova politica richiedeva alle banche di mantenere le capacità di sicurezza di base, compresi i centri delle operazioni di sicurezza (SOC) e gli strumenti di risposta automatica, attivi 24 ore su 24.

Il nuovo SOC risultante ha ridotto il numero di incidenti di sicurezza da circa 700 al giorno a meno di 20. Inoltre, ha ridotto il tempo medio di correzione da 30 a soli 5 minuti grazie all'implementazione della risposta automatizzata.³

I processi di conformità KYC e AML prevedono la raccolta di informazioni personali e finanziarie dettagliate, lo screening rispetto alle watchlist normative e l'esecuzione di un monitoraggio continuo delle transazioni. Questi processi sono funzioni ripetitive, governate da regole, che richiedono elevata accuratezza e tracciabilità. L'automazione aiuta raccogliendo e convalidando i documenti di identità, eseguendo controlli sulle watchlist in tempo reale e aggiornando i record KYC sulla base di nuove informazioni.

Gli algoritmi AI possono analizzare la cronologia delle transazioni per segnalare comportamenti sospetti, riducendo il rischio di reati finanziari e sanzioni normative. Il software genera automaticamente anche degli audit trail, supportando la trasparenza normativa.

L'elaborazione dei prestiti comporta in genere la raccolta di dati finanziari, la valutazione dell'affidabilità creditizia e la convalida dei documenti. Questo workflow è anche ripetitivo, ad alto tasso di documentazione e soggetto a colli di bottiglia, tutte caratteristiche che lo rendono adatto all'automazione. I bot RPA possono raccogliere i dati dei candidati da vari canali (ad esempio, moduli web, e-mail e CRM), controllare i punteggi di credito, verificare i record di reddito ed effettuare controlli incrociati con i criteri di prestito interni.

L'AI può persino aiutare a valutare il rischio in base a modelli storici. Questa modalità operativa semplifica l'intero ciclo di vita, dall'applicazione alla decisione, riducendo lo sforzo manuale e i tempi di elaborazione, mantenendo al contempo precisione e conformità.

Le banche raccolgono grandi quantità di dati dei clienti, ma spesso li sottoutilizzano. L'automazione consente la segmentazione dinamica dei clienti in base al comportamento, alle preferenze o alla cronologia delle transazioni. Gli strumenti di AI, inclusa l'AI generativa, possono creare e fornire offerte tempestive e personalizzate attraverso il canale preferito del cliente, come l'e-mail o l'app su dispositivo mobile.

L'automazione aiuta inoltre a monitorare le prestazioni delle campagne in tempo reale e ad adattare i messaggi in base alla risposta del destinatario, aumentando il coinvolgimento e migliorando i servizi bancari di cross-selling o upselling senza sforzi manuali.

Le banche elaborano migliaia, a volte milioni, di pagamenti al giorno e riconciliare queste transazioni tra i sistemi può essere noioso. I bot RPA possono abbinare i record dei pagamenti in entrata e in uscita, identificare le discrepanze e contrassegnare le eccezioni per la revisione umana. Possono anche generare automaticamente dei report di riconciliazione. Ad esempio, se un cliente paga con una carta di credito, il pagamento deve essere confrontato con l'estratto conto e registrato sul conto. L'automazione garantisce l'applicazione delle giuste quantità senza errori.

Gli organismi di regolamentazione impongono alle banche di inviare rapporti periodici con dati dettagliati e strutturati. Raccogliere questi dati da diversi sistemi, formattarli correttamente e rispettare scadenze ravvicinate sono compiti difficili per il personale. Le piattaforme di automazione estraggono dati in tempo reale da più sistemi, applicano la logica per ordinare e convalidare i dati e generano report standardizzati pronti per l'invio. Questo processo riduce il rischio di dichiarazioni tardive, errori o non conformità, tutti problemi che possono comportare delle sanzioni.

I vantaggi fondamentali dell'automazione bancaria includono:

Migliore conformità e gestione del rischio: i sistemi automatizzati seguono regole prestabilite e lasciano un audit trail, rendendo più facile per le banche rispettare le normative. Gli strumenti AI possono monitorare l'attività e segnalare immediatamente le transazioni sospette.

Coerenza tra i processi: i workflow automatizzati eseguono le attività sempre allo stesso modo, garantendo la coerenza nel modo in cui i servizi vengono forniti.

Esperienza del cliente: le interazioni con i clienti diventano più facili e soddisfacenti grazie al servizio più rapido, al minor numero di errori e all'assistenza giornaliera fornita da chatbot e strumenti self-service.

Processo decisionale più rapido: gli strumenti basati su AI possono analizzare rapidamente grandi set di dati per supportare l'affidabilità creditizia, l'analisi del rischio e il targeting dei clienti, accelerando le decisioni.

Miglioramento dell'accuratezza: l'automazione riduce al minimo gli errori umani nell'inserimento dei dati, nella gestione dei documenti e nell'elaborazione delle transazioni. Una maggiore precisione porta a dati più puliti e a risultati più affidabili.

Maggiore efficienza: l'automazione completa i compiti più velocemente degli esseri umani e può operare a tempo pieno senza pause. Ciò significa che processi come l'apertura del conto o l'approvazione del prestito avvengono in pochi minuti anziché in giorni.

Costi operativi ridotti: sostituendo il lavoro manuale con sistemi automatizzati, le banche possono ridurre i costi di manodopera e ridurre le spese relative a errori o ritardi.

Scalabilità: l'automazione consente alle banche di gestire volumi di lavoro crescenti, ad esempio un aumento delle richieste dei clienti o dei carichi di transazioni.