CSE. Dagli ingranaggi alla fabbrica: come industrializzare l’AI nel banking

CSE: come industrializzare l’AI nel banking
Lorenzo Mazzilli, Responsabile Architetture e Innovation Hub di CSE

In ogni grande trasformazione tecnologica, dalla rivoluzione industriale alla logistica avanzata di Amazon, c’è un momento in cui si smette di guardare alle singole macchine e si inizia a progettare l’intera fabbrica.

È il passaggio da soluzioni isolate a un sistema integrato, dove contano meno le prestazioni del singolo ingranaggio e più la capacità dell’insieme di funzionare in modo coordinato. È esattamente il punto in cui si trova oggi il settore bancario rispetto all’intelligenza artificiale.

«In CSE – racconta Lorenzo Mazzilli, Responsabile Architetture e Innovation Hub di CSE –, l’enfasi non è più sull’introduzione della specifica tecnologia, ma su come portare su una scala più ampia l’intelligenza artificiale. Se inizialmente l’attenzione si è concentrata sui casi d’uso più evidenti della Generative AI, oggi il tema centrale diventa come rendere queste tecnologie scalabili e governabili nel tempo, in un ecosistema multi-cliente fortemente regolato».

Verso l’AI Platform

Le applicazioni già operative di CSE, dall’efficientamento dei processi AML ai presidi sul controllo degli accessi, hanno già sbloccato il potenziale dell’AI nel supportare attività ad alta intensità informativa.

«A queste si aggiungono ulteriori fronti quali analisi documentale, sintesi di contenuti complessi, supporto alla produzione di codice (anche come leva strategica per bilanciare lo skill shortage su tecnologie legacy) – osserva Mazzilli. L’introduzione diffusa di questi strumenti pone nuove esigenze, come la capacità di orchestrare e integrare l’AI nei processi. In questo contesto nasce il percorso di CSE per la creazione di una AI Platform».

Il modello più adatto, a prescindere dal provider

Uno degli elementi centrali della piattaforma AI è l’LLM Proxy, un layer architetturale che abilita l’accesso a diversi Large Language Model in modo configurabile.

«Questo approccio consente di astrarre le applicazioni dalla scelta del provider, rendendo possibile selezionare dinamicamente il modello più adatto in funzione del caso d’uso, dei requisiti di costo, delle performance o dei vincoli normativi – sottolinea Mazzilli. In un contesto bancario, dove coesistono esigenze differenti, dal trattamento di dati sensibili alla necessità di ottimizzare i costi operativi, questa flessibilità rappresenta un fattore abilitante».

Come gestire l’intelligenza artificiale

Parallelamente, il CSE ha in piano di introdurre un modello di AI Governance che, oltre a controllare gli accessi ai modelli, permette di definire regole, processi e strumenti per garantire un utilizzo sicuro, tracciabile e conforme.

«Questo include la gestione centralizzata dei permessi, il monitoraggio dei consumi, nonché meccanismi di auditing delle interazioni – chiarisce Mazzilli. In prospettiva, la governance dovrà estendersi anche alla qualità delle risposte generate, introducendo controlli e validazioni soprattutto nei contesti più critici».

Equilibrio tra standardizzazione e flessibilità nell’era dell’Agentic AI

Questi elementi diventano ancora più rilevanti alla luce dell’evoluzione verso l’Agentic AI. Gli agenti intelligenti, infatti, non si limitano a generare contenuti, ma sono in grado di orchestrare azioni, interagire con sistemi applicativi e attivare processi.

«In questo scenario, il ruolo della AI Platform e della governance si rafforza ulteriormente: ogni azione intrapresa da un agente deve essere tracciabile, controllabile e coerente con le policy aziendali – precisa Mazzilli. Per un outsourcer come CSE, questo richiede un equilibrio tra standardizzazione e flessibilità, oltre a una integrazione con i sistemi core. E il valore generato verso i clienti è molteplice: da un lato, costruire una piattaforma comune che consenta economie di scala e velocità di adozione; dall’altro, garantire la possibilità di configurare soluzioni aderenti alle specificità delle singole banche clienti, anticipando le future traiettorie, come per l’Agentic AI, in cui l’intelligenza artificiale diventerà sempre più parte integrante dei processi».

 

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Questo articolo è stato pubblicato sul numero di maggio 2026 di AziendaBanca ed è eccezionalmente disponibile gratuitamente anche sul sito web. Se vuoi ricevere AziendaBanca, puoi abbonarti nel nostro shop.

 

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