Banche e intelligenza artificiale: la rivoluzione tecnologica tra opportunità e sfide

La rivoluzione dell’intelligenza artificiale è già in corso nel settore bancario. Le tecnologie AI stanno riscrivendo i modelli operativi, rendendo più efficiente la gestione dei rischi, più smart l’assistenza ai clienti e più veloci i processi interni. Anche il lavoro degli operatori evolve: l’AI affianca le persone, offrendo strumenti predittivi e decisionali. Ma insieme alle opportunità, crescono anche le sfide, soprattutto su temi come sicurezza, trasparenza e governance.

 Secondo un recente rapporto di Abi Lab, il 69% delle banche italiane sta già sperimentando progetti di intelligenza artificiale. Le applicazioni più comuni riguardano il credit scoring, la gestione delle anomalie e l’assistenza clienti tramite chatbot intelligenti. E c’è sempre più attenzione anche verso l’AI generativa: modelli capaci di creare contenuti, analizzare dati complessi e supportare le decisioni strategiche. Per le banche, infatti, l’intelligenza artificiale rappresenta un’occasione concreta per innovare i modelli di servizio. Migliora l’efficienza, taglia i costi e permette di offrire esperienze sempre più personalizzate. 

 Le stime dicono che l'AI potrebbe ridurre i costi dei controlli di rischio e compliance del 60% entro il 2028, con un contributo concreto alla lotta al riciclaggio di denaro e all'individuazione delle frodi, nonché alla valutazione dinamica del rischio e alla prevenzione delle frodi assicurative. Inoltre, il costo di utilizzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni sta crollando di oltre il 50% all'anno, rendendo gli investimenti in AI sempre più vantaggiosi. Ma il beneficio più rilevante, secondo molte analisi di settore, è rappresentato dall’aumento diretto delle entrate. L’intelligenza artificiale, infatti, consente al personale di liberarsi da mansioni ripetitive e a basso valore aggiunto: questo si traduce in più tempo da dedicare alla relazione con il cliente, alla consulenza finanziaria personalizzata e a una maggiore efficacia delle attività commerciali. Non si tratta solo di efficienza, ma di impatto economico tangibile: l’introduzione della GenAI potrebbe arrivare a incidere per circa il 30% sui ricavi delle aziende di servizi.

 L’adozione dell’intelligenza artificiale in ambito bancario si scontra con alcune criticità infrastrutturali: molte banche operano ancora su sistemi core banking datati, con un’età media di circa 30 anni, e su architetture complesse che ostacolano l’integrazione di nuove tecnologie. Oltre agli aspetti tecnologici, sono centrali quelli normativi e organizzativi: l’implementazione dell’AI richiede processi formalizzati, controlli adeguati e modelli di governance evoluti. La trasparenza e la sicurezza rappresentano due punti chiave: i sistemi AI devono essere spiegabili, monitorabili e costruiti su dataset di qualità, per evitare bias e decisioni opache. L’entrata in vigore dell’AI Act europeo rafforza questi principi, imponendo requisiti stringenti soprattutto per gli usi ad “alto rischio”, come la concessione di crediti o il monitoraggio dei comportamenti finanziari.

 L’intelligenza artificiale rende i servizi bancari più rapidi, precisi e personalizzati. Può anticipare bisogni, offrire consulenze automatizzate, bloccare frodi in tempo reale. Ma tutto questo ha senso solo se i clienti si fidano. Uno studio ha rivelato che il 62% dei clienti sarebbe disposto a utilizzare un "agente intelligente" come proprio assistente finanziario personale. È fondamentale però che sappiano quando parlano con un sistema automatizzato, come vengono usati i loro dati e quali limiti ha l’intelligenza artificiale. Per quanto avanzati, inoltre, i sistemi intelligenti non sono infallibili. In banca, dove ogni decisione può avere un impatto importante, il controllo umano resta indispensabile per garantire un equilibrio tra innovazione e responsabilità che consenta di affrontare il futuro con visione e consapevolezza.