Negli ultimi anni le banche hanno aumentato in modo significativo gli investimenti in intelligenza artificiale (AI). La spinta arriva da diverse direzioni: la necessità di migliorare l’efficienza operativa, gestire una crescente complessità normativa e sostenere la redditività in un contesto di margini sempre più ridotti.
In questi scenari, l’AI si sta affermando come una leva di business strategica, capace di incrementare l’efficienza nel settore bancario, ottimizzare il ciclo di vita delle transazioni sui mercati, potenziare le funzioni di rischio, controllo e finance, e semplificare l’onboarding dei clienti.
Investimenti in AI per 97 miliardi di dollari
Il settore finanziario è oggi tra i principali investitori globali in soluzioni di intelligenza artificiale. Le stime IDC (Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide) indicano che la spesa in AI da parte delle istituzioni finanziarie supererà i 97 miliardi di dollari entro il 2027, confermando il banking tra i comparti più dinamici nell’adozione di queste tecnologie.
Nonostante questo impegno, molte organizzazioni faticano ancora a trasformare gli investimenti in risultati economici concreti. I dati di mercato mostrano come oltre l’80% delle banche abbia aumentato la spesa in AI nell’ultimo anno, mentre gli investimenti globali in generative AI nel settore bancario potrebbero raggiungere gli 85 miliardi di dollari entro il 2030.
Il potenziale economico è rilevante. Le stime McKinsey indicano che l’intelligenza artificiale potrebbe generare tra 200 e 340 miliardi di dollari di valore annuo per il settore bancario globale, soprattutto grazie all’automazione dei processi operativi, al miglioramento del risk management e alla personalizzazione dei servizi finanziari.
Tuttavia, il passaggio dalla sperimentazione alla creazione di valore su larga scala rimane complesso. Solo il 26% delle aziende è riuscito finora a scalare l’AI generando benefici tangibili a livello enterprise, secondo i dati della ricerca di Boston Consulting Group, Banking on Generative AI: Maximizing the Financial Impact, evidenziando un divario significativo tra investimenti tecnologici e risultati di business.
AI ROI gap: la differenza tra aspettative e realtà
Questo fenomeno viene spesso definito AI ROI gap: il divario tra le aspettative legate all’intelligenza artificiale e il valore effettivamente generato dalle sue applicazioni.
Nel settore bancario la difficoltà non riguarda tanto la disponibilità di dati o soluzioni AI, quanto l’integrazione di queste capacità all’interno di processi operativi complessi. Le banche operano infatti su architetture IT stratificate nel tempo, dove sistemi legacy, applicazioni verticali e organizzazioni a silos rendono difficile ottenere una visione unificata delle operazioni.
Emergono gli AI Agent
Allo stesso tempo, stanno emergendo nuovi modelli di utilizzo dell’intelligenza artificiale. Una ricerca PwC (AI agents are here. How agentic AI will transform business) evidenzia che il 79% delle aziende ha già iniziato ad adottare AI agent, sistemi in grado di svolgere autonomamente determinate attività operative o decisionali. Le previsioni Gartner (Top Strategic Technology Trends for 2025: Agentic AI) indicano inoltre che entro il 2028 circa un terzo delle applicazioni enterprise integrerà agenti AI autonomi.
Utilizzo isolato, benefici limitati
L’introduzione di questi strumenti, tuttavia, non è sufficiente a generare risultati trasformativi. Quando l’AI viene utilizzata in modo isolato all’interno delle applicazioni esistenti, i benefici restano limitati. Il vero impatto emerge quando queste capacità vengono integrate lungo l’intero flusso operativo e coordinate all’interno dei processi aziendali.
L’efficienza potenziale è significativa. Si stima che l’integrazione tra automazione e intelligenza artificiale nei processi bancari possa ridurre i costi operativi fino al 20–25% (secondo la ricerca di Accenture Banking in the Age of Generative AI), mentre McKinsey indica che fino al 40% delle attività operative nel banking è potenzialmente automatizzabile. Tuttavia, questi risultati diventano concreti solo quando l’AI viene applicata con una comprensione chiara di come funzionano realmente le operazioni aziendali.
La Process Intelligence
In questo contesto stanno emergendo approcci che aiutano le organizzazioni a comprendere meglio il funzionamento dei propri processi. Tra questi, c’è la Process Intelligence, una tecnologia che consente di ricostruire e osservare il flusso delle attività aziendali a partire dai dati generati dai sistemi informativi.
Attraverso l’elaborazione dei log dei sistemi e dei dati operativi è possibile creare una rappresentazione digitale delle operazioni — digital twin dei processi. Questo consente alle banche di ottenere una visione oggettiva di come il lavoro scorre tra reparti, sistemi e checkpoint di compliance.
Una maggiore trasparenza sui processi permette di individuare colli di bottiglia, inefficienze e deviazioni operative che spesso rimangono nascoste in organizzazioni strutturate per silos. Monitorando il flusso delle attività lungo l’intero ciclo operativo, le istituzioni finanziarie possono comprendere con maggiore precisione dove intervenire per migliorare efficienza, ridurre i rischi e aumentare la qualità del servizio.
L’utilizzo nella compliance e nella gestione del rischio
Questa transizione è sempre più guidata da un cambiamento nel focus normativo. Con costi globali legati alla compliance e alla gestione del rischio che superano i 270 miliardi di dollari l’anno, secondo le stime di LexisNexis Risk Solutions (True Cost of Financial Crime Compliance Study – Global Report), le banche devono passare da una mentalità di “difesa a tutti i costi” a un approccio orientato a quella di “riduzione dei controlli”.
Combinando l’AI con la Process Intelligence, gli istituti possono sostituire il controllo manuale con una supervisione automatizzata, rafforzando non solo la gestione delle attività regolamentate, ma trasformando la compliance da centro di costo a fonte di valore operativo.
Un esempio concreto arriva dal settore KYC. L’integrazione tra modelli di intelligenza artificiale e strumenti di analisi dei processi consente in alcuni casi di prevedere i requisiti dei casi e ottimizzare la pianificazione dei carichi di lavoro. Questo approccio permette di passare da una gestione reattiva delle attività a una gestione più proattiva, in cui i problemi possono essere anticipati prima che si manifestino.
Per i business leader la sfida non è più se adottare l’intelligenza artificiale, ma come governarla in modo efficace. Per generare valore reale, l’AI deve comprendere il contesto operativo in cui viene applicata, essere implementata in modo strategico e integrarsi con l’insieme dei processi aziendali.
In altre parole, il vero valore dell’intelligenza artificiale nel banking non dipende solo dagli algoritmi, ma dalla capacità delle banche di comprendere e governare i propri processi operativi. Solo quando questa base è solida l’AI può generare un ritorno concreto sugli investimenti e sostenere l’evoluzione della banca del futuro: sempre più data-driven, flessibile e guidata dall’intelligenza artificiale.
