Istituti Finanziari e integrazione della AI

Gli istituti finanziari stanno integrando l’intelligenza artificiale nel processo decisionale. Per i leader del settore finanziario, la fase sperimentale dell’intelligenza artificiale generativa si è conclusa e l’obiettivo per il 2026 è l’integrazione operativa. Mentre l’adozione iniziale si è concentrata sulla generazione di contenuti e sull’efficienza in flussi di lavoro isolati, l’esigenza attuale è quella di industrializzare queste capacità. L’obiettivo è creare sistemi in cui gli agenti di intelligenza artificiale non si limitino ad assistere gli operatori umani, ma gestiscano attivamente i processi all’interno di rigidi quadri di governance.

La collaborazione tra umani e AI è una realtà anche in ambito finanziario.

Gli Istituti Finanziari e l’integrazione dell’intelligenza artificiale

Questa transizione presenta specifiche sfide architettoniche e culturali. Richiede il passaggio da strumenti eterogenei a sistemi integrati che gestiscono simultaneamente segnali di dati, logica decisionale e livelli di esecuzione. Il principale ostacolo all’espansione dell’intelligenza artificiale nei servizi finanziari non è più la disponibilità di modelli o di applicazioni creative, ma il coordinamento. I team di marketing e customer experience spesso faticano a tradurre le decisioni in azioni concrete a causa dell’attrito tra sistemi legacy, approvazioni di conformità e silos di dati.

Saachin Bhatt, co-fondatore e COO di Brdge , sottolinea la differenza tra gli strumenti attuali e le esigenze future: “Un assistente ti aiuta a scrivere più velocemente. Un copilota aiuta i team a muoversi più velocemente. Gli agenti gestiscono i processi”. Per gli architetti aziendali, questo significa costruire quello che Bhatt definisce un “Moments Engine”. Questo modello operativo funziona attraverso cinque fasi distinte:

Segnali: rilevamento di eventi in tempo reale nel percorso del cliente. Decisioni: determinazione della risposta algoritmica appropriata. Messaggio: generare una comunicazione allineata ai parametri del brand. Instradamento: triage automatizzato per determinare se è necessaria l’approvazione umana. Azione e apprendimento: implementazione e integrazione del ciclo di feedback.

L’uso della AI velocizza anche i processi.

Bisogna ridurre l’attrito che rallenta le interazioni con i clienti

La maggior parte delle organizzazioni possiede componenti di questa architettura, ma non è dotata dell’integrazione necessaria per farla funzionare come un sistema unificato. L’obiettivo tecnico è ridurre l’attrito che rallenta le interazioni con i clienti. Ciò comporta la creazione di pipeline in cui i dati fluiscono senza soluzione di continuità dal rilevamento del segnale all’esecuzione, riducendo al minimo la latenza e mantenendo al contempo la sicurezza.

In contesti ad alto rischio come quelli bancari e assicurativi, la velocità non può andare a discapito del controllo. La fiducia rimane la principale risorsa commerciale. Di conseguenza, la governance deve essere considerata una caratteristica tecnica piuttosto che un ostacolo burocratico. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nel processo decisionale finanziario richiede “guardrail” codificati nel sistema. Ciò garantisce che, sebbene gli agenti di intelligenza artificiale possano eseguire compiti in modo autonomo, operino entro parametri di rischio predefiniti.

Farhad Divecha, CEO del Gruppo Accuracast , suggerisce che l’ottimizzazione creativa debba diventare un ciclo continuo in cui le informazioni basate sui dati alimentano l’innovazione. Tuttavia, questo ciclo richiede rigorosi flussi di lavoro di controllo qualità per garantire che il risultato non comprometta mai l’integrità del brand.

La differenza tra i grandi e i piccoli modelli.

Cosa comporta questo per i team tecnici degli Istituti Finanziari?

Per i team tecnici, ciò implica un cambiamento nel modo in cui viene gestita la conformità. Invece di un controllo finale, i requisiti normativi devono essere integrati nelle fasi di progettazione e messa a punto del modello.

“L’interesse legittimo è interessante, ma è anche il punto in cui molte aziende potrebbero inciampare”, osserva Jonathan Bowyer, ex Direttore Marketing di Lloyds Banking Group. Sostiene che normative come la Consumer Duty contribuiscono a imporre un approccio basato sui risultati.

I responsabili tecnici devono collaborare con i team addetti alla gestione del rischio per garantire che le attività basate sull’intelligenza artificiale siano in linea con i valori del brand. Questo include protocolli di trasparenza. I clienti devono sapere quando interagiscono con un’intelligenza artificiale e i sistemi devono fornire un chiaro percorso di escalation agli operatori umani.

L’80% delle Banche utilizzata già la AI.

L’architettura dei dati

Un errore comune nei motori di personalizzazione è l’eccessivo coinvolgimento. La capacità tecnica di comunicare con un cliente esiste, ma spesso manca la logica per determinarne la moderazione. Una personalizzazione efficace si basa sull’anticipazione. Jonathan Bowyer sottolinea che la personalizzazione si è spostata verso l’anticipazione. “I clienti ora si aspettano che i marchi sappiano quando non rivolgersi a loro e quando invece è il momento di farlo”.

Ciò richiede un’architettura dati in grado di incrociare il contesto del cliente su più canali, tra cui filiali, app e contact center, in tempo reale. Se un cliente è in difficoltà finanziarie, un algoritmo di marketing che promuove un prodotto di prestito crea una disconnessione che erode la fiducia. Il sistema deve essere in grado di rilevare segnali negativi e di sopprimere i flussi di lavoro promozionali standard.

“Ciò che uccide la fiducia è quando si passa da un canale all’altro e si deve rispondere alle stesse domande ogni volta”, afferma Bowyer. Per risolvere questo problema è necessario unificare gli archivi dati in modo che la “memoria” dell’istituzione sia accessibile a ogni agente (digitale o umano) nel punto di interazione.

Come sarà il futuro dell’intelligenza artificiale negli Istituti Finanziari?

Guardando al futuro, è probabile che l’ecosistema finanziario vedrà un’interazione diretta tra agenti di intelligenza artificiale che agiscono per conto dei consumatori e agenti che agiscono per conto delle istituzioni. Melanie Lazarus, Ecosystem Engagement Director presso Open Banking , avverte: “Stiamo entrando in un mondo in cui gli agenti di intelligenza artificiale interagiscono tra loro e questo cambia le basi del consenso, dell’autenticazione e dell’autorizzazione”.

I leader tecnologici devono iniziare a progettare framework che proteggano i clienti in questa realtà agente-agente. Ciò include nuovi protocolli per la verifica dell’identità e la sicurezza delle API, per garantire che un consulente finanziario automatizzato che agisce per conto di un cliente possa interagire in modo sicuro con l’infrastruttura di una banca.

Gli obiettivi per il 2026 sono chiari.

Gli obiettivi per il 2026

L’obiettivo per il 2026 è trasformare il potenziale dell’intelligenza artificiale in un affidabile motore di profitti e perdite. Per farlo, è necessario concentrarsi sulle infrastrutture anziché sull’hype, e i leader devono dare priorità a:

Unificazione dei flussi di dati: garantire che i segnali provenienti da tutti i canali vengano convogliati in un motore decisionale centrale per consentire azioni consapevoli del contesto. Governance hard-coding: integra le regole di conformità nel flusso di lavoro dell’intelligenza artificiale per consentire un’automazione sicura. Orchestrazione agentica: vai oltre i chatbot e scegli agenti in grado di eseguire processi end-to-end.

Oltre a questi anche l’ottimizzazione generativa: strutturare i dati pubblici in modo che siano leggibili e prioritari per i motori di ricerca AI esterni. Il successo dipenderà da quanto bene questi elementi tecnici saranno integrati con la supervisione umana. Le organizzazioni vincenti saranno quelle che utilizzeranno l’automazione basata sull’intelligenza artificiale per migliorare, anziché sostituire, la capacità di giudizio, particolarmente richiesta in settori come quello dei servizi finanziari.