È una nuova ondata tecnologica quella portata dall’AI. Non solo per il livello di innovazione, ma soprattutto per la rapidità con cui viene adottata e per il grado di fiducia che riesce a generare. In particolare nel mondo del Wealth Management, dove le aspettative sono già molto elevate.
«Secondo un’analisi di Forrester presentata alla nostra customer conference OWIN26, una quota significativa di operatori del settore si dichiara a proprio agio nell’utilizzo dell’AI in ambito informativo e operativo: il 49% è fiducioso nel suo impiego per sintetizzare ricerche su specifici investimenti – racconta Nicola Pepè, Business Development Director di Objectway –, mentre il 41% ne apprezza il ruolo di supporto all’advisor nella formulazione delle raccomandazioni».
I timori legati all’intelligenza artificiale
La fiducia, tuttavia, si riduce quando si entra nel terreno decisionale: solo il 37% si dice pronto a delegare all’AI attività più sensibili, come la consulenza finanziaria vera e propria.
«Accanto alle aspettative su efficienza, personalizzazione e capacità di innovazione, emergono quindi anche timori ben definiti: sicurezza e gestione dei dati, trasparenza dei processi decisionali e, non ultimo, il ruolo del consulente umano – sottolinea Pepè. In questo contesto, cresce l’attenzione sulla capacità delle istituzioni di integrare l’AI in modo coerente, con modelli di governance e controllo solidi».
L’approccio “solution first” di Objectway
Per rispondere a queste esigenze, l’integrazione dell’AI richiede un cambio di paradigma. L’approccio è quello del “solution first, technology follows”: partire dai casi d’uso e integrare l’intelligenza artificiale nelle funzionalità esistenti della piattaforma tecnologica come leva per amplificarne l’impatto.
«Questo passaggio segna anche un’evoluzione più ampia: dai tradizionali systems of operations, focalizzati su automazione ed efficienza, ai systems of action, in cui l’AI contribuisce direttamente all’esecuzione dei processi – chiarisce Pepè. Alla base resta un’infrastruttura solida di dati e sistemi, che garantisce coerenza, sicurezza e affidabilità. Su questo livello si innesta un secondo strato “intelligente”, in grado di utilizzare anche dati non strutturati e capacità avanzate di analisi per arricchire le decisioni. In questo contesto, gli agenti AI operano in modo coordinato, combinando analisi e supporto operativo all’interno di un perimetro di governance ben definito. Il risultato, per banche private e wealth manager, è una maggiore efficienza, decisioni più rapide e una client experience più evoluta, senza perdere controllo e trasparenza».
La relazione personalizzata evolve con la GenAI
È però sul fronte della relazione che l’impatto dell’AI appare più trasformativo. L’introduzione di strumenti basati su intelligenza artificiale consente agli advisor di lavorare in modo più efficace, migliorando al tempo stesso il livello di personalizzazione del servizio.
«In particolare, le interfacce conversazionali e le componenti di GenAI permettono di interagire con i sistemi in linguaggio naturale, ottenendo supporto immediato nell’analisi delle informazioni e nella preparazione delle interazioni con il cliente – spiega Pepè. Una parte crescente delle attività preparatorie, dalla raccolta dati alla sintesi delle informazioni fino alla produzione di insight, può così essere automatizzata. E il consulente può concentrarsi maggiormente sulla relazione, dedicando più tempo all’ascolto, all’analisi delle esigenze e alla consulenza olistica. L’AI conversazionale rappresenta, in questo senso, un’evoluzione chiave: non solo rende la tecnologia più accessibile, ma la integra direttamente nei flussi di lavoro quotidiani. Non si tratta solo di semplici strumenti analitici, ma di veri e propri assistenti capaci di supportare anche lo storytelling e la costruzione di proposte personalizzate».
Il modello multi-agent è già operativo
Objectway è già al lavoro anche sul fronte più avanzato dell’AI, oggi rappresentato dall’Agentic AI: un modello basato su ecosistemi di agenti intelligenti che collaborano tra loro, orchestrati da un agente centrale.
«Un esempio concreto è già operativo presso una delle principali banche FinTech europee, che ha adottato una soluzione in grado di integrare componenti di AI per ottimizzare i portafogli, mantenendoli sulla cosiddetta “frontiera efficiente”, ovvero nel punto ottimale tra rischio e rendimento, e adattandoli dinamicamente agli obiettivi del cliente – descrive Pepè. In questo modo, l’advisor dispone di un supporto evoluto, mantenendo il controllo finale sulle decisioni. Questa iniziativa è stata lo spunto per approcciare la nuova frontiera dell’Agentic AI. Su questa base si stanno sviluppando nuovi progetti orientati a un utilizzo end-to-end lungo l’intero ciclo di relazione e servizio».
Verso la consulenza aumentata
L’obiettivo è superare la logica della risposta puntuale per arrivare a un’interazione continua, in cui le informazioni vengono progressivamente arricchite e contestualizzate.
«In prospettiva – illustra Pepè –, i modelli multi-agent permetteranno di orchestrare più sistemi intelligenti in grado di interagire tra loro, trasformando la consulenza in un modello “augmented”: scalabile, ma sempre centrato sulla relazione umana».
La vera sfida è il modello di servizio
Questa evoluzione è resa possibile da tre elementi chiave: cloud, dati e servizi. Ciascuno con un ruolo specifico: il cloud garantisce scalabilità e flessibilità, i dati rappresentano la base per generare valore, mentre i servizi traducono la complessità tecnologica in strumenti concreti per l’operatività quotidiana.
«La sfida, però, non è solo tecnologica. Le soluzioni sono già disponibili: ciò che deve evolvere è il modello di servizio – conclude Pepè. È qui che si gioca la vera partita dell’intelligenza artificiale nel wealth management».
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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.
