AI nel settore bancario

Per stare al passo con le tendenze della fintech, aumentare il vantaggio competitivo e fornire servizi di valore e migliori esperienze per i clienti, le banche e altre società di servizi finanziari hanno adottato iniziative di trasformazione digitale.

L'avvento delle tecnologie di AI ha reso la trasformazione digitale ancora più importante e sta ridefinendo il settore. L'AI non è più un'opzione, bensì un imperativo, e le istituzioni finanziarie che investono in piattaforme di IA hanno maggiori possibilità di guidare il mercato e prosperare.

I fornitori di servizi finanziari tradizionali hanno sempre avuto difficoltà a innovare. Uno studio di McKinsey ha rilevato che le grandi banche erano meno produttive del 40% rispetto a quelle native digitali.¹ Molte startup emergenti nel settore bancario stanno sperimentando casi d'uso dell'AI, amplificando la necessità, per le banche tradizionali, di recuperare il ritardo e di innovare a loro volta.

I professionisti del settore bancario utilizzano da tempo l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare le grandi quantità di dati di cui dispongono internamente o che estraggono da fonti terze. Utilizzano strumenti di data analytics per rilevare insight e tendenze e prendere decisioni più informate sugli investimenti chiave e sulla gestione patrimoniale.

Il settore bancario, in particolare, si affida sempre più ai vantaggi delle tecnologie di AI per rimanere competitivo. I clienti desiderano esperienze digitali senza interruzioni: app in grado di anticipare le loro esigenze e di offrire la capacità di interagire con persone o assistenti virtuali a seconda della complessità del problema. Le aziende devono migliorare l'esperienza dell'utente per mantenere felici i clienti. L'adozione e l'implementazione di soluzioni di AI generativa, insieme a una gestione efficace dei dati, è un passo fondamentale verso questo obiettivo.

Sebbene l'AI sia potente di per sé, la combinazione con l'automazione sblocca un potenziale ancora maggiore. L'automazione basata su AI combina l'intelligenza dell'AI con l'affidabilità dell'automazione. Strumenti tradizionali come la Robotic Process Automation (RPA) si sono rivelati utili per semplificare le attività ripetitive, tuttavia le banche stanno iniziando ad adottare sistemi di agentic AI per gestire i workflow più complessi.

Un agente AI è in grado di prendere decisioni in modo autonomo e, ad esempio, può guidare una richiesta di prestito dall'inizio alla fine. Può interagire con il cliente, verificare i documenti, controllare l'affidabilità creditizia consultando banche dati interne ed esterne e segnalare eventuali criticità a livello di conformità. Si adatta al cambiamento delle informazioni e decide in tempo reale, anziché limitarsi a seguire regole predefinite, il tutto con un intervento umano minimo.

Le organizzazioni nel ramo dei servizi bancari e finanziari stanno adottando l'AI per vari motivi, tra cui la gestione del rischio, il miglioramento dell'esperienza del cliente e la semplificazione dei processi di front, middle e back-office.

L'AI aiuta i clienti a migliorare il loro processo decisionale in materia finanziaria. È più probabile che rimangano con banche che utilizzano una tecnologia di AI all'avanguardia che li aiuti a gestire meglio il proprio denaro.

Tuttavia, data l'ampia regolamentazione del settore, le banche e le altre organizzazioni di servizi finanziari hanno bisogno di una strategia completa per approcciare l'AI. L'uso dell'AI richiede una strategia e un framework di implementazione che massimizzino il valore aziendale e riducano i rischi.

L'IBM Institute for Business Value (IBV) ha pubblicato una guida per le banche che vogliono integrare strumenti e pratiche di IA nelle loro operazioni, nel suo report Global Outlook for Banking 2025.² Alcune delle azioni chiave sono:

Adatta il modello di business per cogliere appieno i vantaggi della digitalizzazione dei servizi finanziari. Rivedi le tue strategie aziendali trasformando il modo in cui ti rivolgi ai clienti. Amplia le tue funzionalità per servire i clienti con servizi finanziari integrati, consentendo loro di effettuare operazioni bancarie sempre e ovunque. Migliora le offerte di consulenza con l'AI per generare nuove entrate derivanti da commissioni di servizio, rivolgendoti ai consumatori, alle imprese e ad ambiti specializzati come l'investment banking. Rivaluta le iniziative di pagamento come elemento fondamentale per generare nuovi dati utili a rafforzare la gestione del rischio basata sull'AI in tutto l'ecosistema.

Aumentare l'efficienza operativa utilizzando l'AI. Concentrati sui workload ad alto impatto per semplificare e migliorare le offerte, rendendole perfettamente digital-friendly. Impiega l'AI per ridefinire i processi end-to-end, promuovendo l'efficienza e l'innovazione. Progetta soluzioni per l'hybrid cloud, in modo da ottimizzare i costi e semplificare le operazioni.

Rinnova la tua cultura di gestione del rischio: tutti i professionisti del settore devono diventare esperti nell'uso dell'AI per la gestione del rischio. Accelera lo sviluppo software con l'AI, ma non sottovalutare il rischio di una maggiore complessità: investi in una governance chiara della piattaforma per gestire sicurezza, conformità e resilienza man mano che l'innovazione cresce. Dai priorità alla governance dei dati per garantire riservatezza, integrità e disponibilità, assicurandoti che i modelli AI siano basati su solidi framework per attenuare rischi come violazioni dei dati, incertezze legali e derive dei modelli.

Implementare programmi di formazione efficaci, al passo con i progressi tecnologici. Riteniamo che l'AI rappresenti un vantaggio nell'automazione e un'opportunità di potenziamento e che consenta ai professionisti del settore bancario di reinventare il loro ruolo in un settore digitalmente trasformato. Questo approccio si applica ugualmente sia ai domini aziendali che ai reparti tecnologici. Le banche potrebbero avere difficoltà a trovare le competenze giuste e non possono permettersi di ritardare la riqualificazione dei dipendenti, che spesso sono bloccati in attività di routine e incapaci di tenere il passo con l'innovazione.

Avanza con l'AI o rimani indietro. Nell'era dell'AI, le banche devono articolare chiaramente la propria strategia aziendale per distinguersi dai concorrenti: l'innovazione tecnologica da sola non basta. Passare dall'innovazione con l'AI all'innovazione basata su AI richiede un approccio "AI-first", con la piattaforma di AI al centro di tutte le strategie aziendali e operative 

Ci sono diversi vantaggi chiave per le banche che adottano e implementano l'AI.

Miglioramento delle API: le operazioni bancarie dipendono sempre più dall'uso di application programming interface (API) per consentire ai clienti di tenere traccia del proprio denaro su varie applicazioni. Ad esempio, le banche devono concedere l'autorizzazione API alle app di budgeting di terze parti in modo che i clienti possano monitorare più conti bancari. L'AI migliora l'utilizzo delle API abilitando più misure di sicurezza e automatizzando le attività ripetitive, rendendole più potenti.

Strumenti più intelligenti per i clienti:  l'ascesa dell'AI generativa e dell'agentic AI basate sul deep learning consentono ai settori degli investimenti e delle banche di implementare strumenti più sofisticati per semplificare il servizio clienti. I chatbot e gli assistenti virtuali basati su AI possono migliorare l'assistenza clienti, aiutandoli a risolvere piccoli problemi da soli. L'AI può anche potenziare le app di budgeting che aiutano i clienti a gestire meglio le proprie finanze e a risparmiare di più.

Credit scoring più intelligente: la determinazione dell'affidabilità creditizia è un'attività critica dei servizi bancari. Le banche devono elaborare quantità significative di dati dei clienti per prendere decisioni importanti sul credito, ad esempio se accettare una richiesta di carta di credito o approvare un aumento del credito. Gli algoritmi di AI e le tecniche di machine learning possono aiutare gli istituti finanziari ad approvare o rifiutare carte di credito, aumenti del credito e altre richieste dei clienti a velocità elevate.

Miglioramento della cybersecurity e del rilevamento delle frodi: i criminali informatici ricorrono sempre più spesso all'AI per creare metodi più sofisticati per frodare gli istituti finanziari. Possono usare tracce audio create con l'AI³ per imitare i clienti, confondendo gli agenti del servizio clienti. Possono utilizzare l'AI per far sembrare più autentiche le e-mail di phishing. Queste istituzioni finanziarie possono quindi utilizzare algoritmi di AI per proteggere i propri dipendenti dalle minacce di cybersecurity in tempo reale, creando al contempo strumenti per aiutare i clienti a evitare gli stessi inganni. Gli istituti finanziari e le agenzie governative possono anche utilizzare i sistemi di AI per contrastare altri reati finanziari come il riciclaggio di denaro o l'impersonificazione.

Banking integrato: si tratta dell’introduzione dei servizi bancari in esperienze non tradizionali, come quando Starbucks ha lanciato la propria app di pagamento.⁴ Si prevede che il banking integrato cresca come servizio. L'AI svolge un ruolo importante in questa crescita, poiché aiuta i rivenditori e altre aziende ad acquisire e analizzare dati sulle potenziali opportunità di mercato, a prevedere l'affidabilità creditizia e a personalizzare meglio i servizi per i clienti.

Nuovi mercati e opportunità: gli strumenti di analytics predittiva e di forecasting basati su AI possono identificare nuove aree di crescita, migliorare i processi di underwriting e stimare con maggiore precisione quali clienti sono a rischio di abbandono. Ad esempio, le banche possono analizzare le abitudini dei propri clienti e confrontarle con altri dati per determinare se i singoli clienti sono a rischio di chiudere i propri conti.

L'introduzione dell'AI nel settore bancario non è priva di rischi e complicazioni. Uno studio IBM IBV del 2025 ha rilevato che il 55% dei CEO di aziende e mercati finanziari afferma che i potenziali guadagni di produttività derivanti dall'automazione sono così grandi che devono accettare rischi significativi per rimanere competitivi.⁵  Alcuni di questi rischi includono:

Cybersecurity: la tecnologia di AI generativa può essere utilizzata per la prevenzione delle frodi e la gestione della conformità, ma comporta anche dei rischi. L'integrazione di strumenti e tecnologie di AI aperti nei sistemi IT bancari crea alcune sfide di sicurezza perché i modelli AI sono obiettivi particolarmente preziosi per i malintenzionati. Ecco perché le banche hanno bisogno di un approccio olistico alla governance dell'AI che bilanci efficacemente innovazione e gestione del rischio.

Incertezza sulle normative relativa alle operazioni: i modelli di AI generativa necessitano di essere addestrati su set di dati esistenti per essere efficaci. Ci sono ancora alcune questioni irrisolte circa il fatto che l'analisi di dati disponibili pubblicamente, come le notizie e i video esplicativi, costituisca una violazione del copyright. ⁶ Il 77% dei CEO del settore bancario e dei mercati finanziari afferma che standard e normative incoerenti ostacolano la capacità di far crescere il proprio business.² Un modo per evitare questo problema è quello di utilizzare modelli AI addestrati su dati di proprietà della banca, come le interazioni con il servizio clienti o le ricerche proprietarie.

Difficoltà nel controllare l'accuratezza dei risultati: attualmente, i modelli AI non ragionano né "comprendono" i loro output. I modelli AI rilevano pattern nei dati forniti e generano risultati. Pertanto, il modello non può dire al dipendente umano se i dati sono errati o imprecisi. Queste circostanze rendono la spiegabilità fondamentale, specialmente in un settore regolamentato come quello bancario, dove è fondamentale capire come un modello sia arrivato alla sua decisione.

Pregiudizi derivanti da distorsioni del modello: le banche investono sempre più spesso in iniziative ambientali, sociali e di governance (ESG) per dimostrare trasparenza e responsabilità delle proprie azioni. Poiché i modelli AI sono addestrati su dati creati dall'uomo, possono ereditare alcuni dei pregiudizi che influenzano gli esseri umani. Le banche devono eliminare i pregiudizi nel modo in cui commercializzano i prodotti e determinano fattori come l'affidabilità creditizia, che hanno spesso avuto un impatto negativo su determinati gruppi demografici.

Gli istituti bancari avvertono sempre più l'urgenza di attuare una trasformazione digitale. I clienti chiedono esperienze automatizzate con funzionalità self-service, ma vogliono anche che le interazioni siano personalizzate e assolutamente umane.

Le banche continuano a dare priorità agli investimenti nell'AI per rimanere all'avanguardia rispetto alla concorrenza e offrire ai clienti strumenti sempre più sofisticati per gestire il loro denaro e i loro investimenti. I clienti continuano a dare priorità alle banche in grado di offrire applicazioni di AI personalizzate che li aiutino a ottenere visibilità sulle loro opportunità finanziarie.

Il futuro dell'AI nel settore bancario vedrà probabilmente le istituzioni promuovere il proprio utilizzo dell'AI e la capacità di adottare innovazioni più rapidamente rispetto ai concorrenti. L'AI aiuterà le banche a passare a nuovi modelli operativi, ottimizzare i workflow, implementare la digitalizzazione e l'automazione intelligente e conseguire una redditività costante in una nuova era del settore bancario commerciale e retail.

Utilizzare set di dati diversificati e rappresentativi ed eseguire test continui di bias algoritmico per rilevare impatti differenti tra le classi protette. Integrare i controlli all'interno di un framework formale di model risk management (MRM) per convalidare, monitorare e documentare i modelli. Garantire la conformità alle leggi sul prestito equo e all'Equal Credit Opportunity Act (ECOA), che insieme vietano decisioni creditizie discriminatorie e richiedono spiegabilità.

Adottare un approccio API-first che stratifichi i servizi di AI sui sistemi bancari core esistenti, anziché sostituirli del tutto. Utilizzare middleware e microservizi per disaccoppiare le nuove funzionalità di AI dalle architetture legacy, modernizzare le pipeline di dati per l'accesso in tempo reale e implementare in fasi per gestire il rischio operativo e normativo.

Per supportare la iper-personalizzazione, l’AI utilizza modelli di machine learning addestrati su cronologia delle transazioni, segnali comportamentali e dati su eventi di vita per offrire proposte, prezzi e consulenze finanziarie personalizzate. Gli agenti AI possono quindi agire su questi insight in tempo reale, coinvolgendo proattivamente i clienti o modificando le raccomandazioni. L’analytics predittiva anticipa le esigenze dei clienti (come le opportunità di rifinanziamento), garantendo al contempo una solida privacy dei dati.

Definire KPI chiari per ciascun caso d’uso, collegati al valore aziendale, come crescita dei ricavi, riduzione dei costi, diminuzione delle frodi, miglioramento delle perdite creditizie o della customer retention e confrontare le prestazioni di base con quelle abilitate dall’AI. Il ROI dovrebbe anche tenere conto dei rendimenti rettificati per il rischio, inclusi i guadagni in efficienza del capitale e la riduzione delle perdite operative derivanti da un migliore processo decisionale.

Le organizzazioni possono mantenere la fiducia dei clienti trattando l'AI sia come una funzionalità strategica, sia come un rischio gestito, supportata da chiare strutture di governance dell'AI che definiscono responsabilità, supervisione e standard etici. Integrare la gestione del rischio dei modelli, i controlli di cybersecurity e la governance dei dati nei processi di gestione del rischio aziendale, insieme a report trasparenti e monitoraggio delle prestazioni, aiuta a garantire che i sistemi di AI siano sicuri e allineati alle aspettative dei clienti.