Autore: Matteo Guarino

  Data: 13-05-2025

 

Il settore bancario, storicamente noto per la sua complessità e le sue rigide procedure, ha intrapreso una significativa evoluzione negli ultimi anni. In passato, i processi bancari dipendevano in larga misura da catene di approvazione manuali che rallentavano il servizio offerto, aumentando la possibilità di errori umani. Grazie ai processi tecnologici, le banche più grandi hanno digitalizzato e ottimizzato le loro attività utilizzando l’Intelligenza Artificiale (I.A.) in diversi modi per gestire i rischi e migliorare l’efficienza operativa.

Esegue rapidamente compiti cognitivi che di solito richiedono menti umane, il che significa che potenti algoritmi entrano nel software, si relazionano istantaneamente a richieste specifiche e mostrano diverse capacità come il ragionamento, l’apprendimento e l’elaborazione delle risposte.

Per garantire la sicurezza dei dati informatici nell’interesse di tutti, gli intermediari finanziari seguono un approccio responsabile basato su quattro principi: Explainability, per assicurarsi che le soluzioni generate dall’I.A. siano chiare e trasparenti per tutti gli utenti; Fairness, per utilizzarle in modo non discriminatorio; Data-quality, per dimostrare l’affidabilità dei loro risultati; Human-in-the-Loop, per assicurare che ci siano sempre degli esseri umani a supervisionare le decisioni prese dai sistemi di I.A.

Le banche hanno iniziato a implementare i Robo-Advisors, piattaforme digitali che integrano gestioni patrimoniali personalizzate senza l’intervento umano e, con minori costi operativi correlati, analizzano il profilo finanziario del cliente. Il credit scoring, una delle principali applicazioni dell’I.A. nel settore bancario, si riferisce alla valutazione matematica del rischio di insolvenza di un’azienda che non ripaga l’intero debito nei confronti della banca. Utilizzando variabili statistiche e dati finanziari, il sistema si basa precisamente su quattro fattori (storia creditizia, livello di indebitamento, puntualità nei pagamenti e composizione dell’attivo), in modo che le istituzioni finanziarie stabiliscano strategicamente la flessibilità e la struttura di rimborso adeguate al proprio cliente.

I modelli di I.A. vengono utilizzati anche per prevenire le frodi bancarie, dove gli strumenti più avanzati sono in grado di monitorare miliardi di transazioni in tempo reale al secondo e di identificare le attività sospette che si discostano dal normale comportamento dei clienti. Il Chatbot, poi, consiste in una funzione di live chat automatizzata che consente ai clienti di chiedere assistenza alla banca 24 ore su 24, 7 giorni su 7, grazie alla capacità dell’algoritmo di comprendere e generare risposte secondo l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), indipendentemente da come sono formulate.

INDAGINE QUALITATIVA

• Interviste effettuate: [5,10]
• Persone: Dirigenti e dipendenti della divisione Retail Banking
• Età: 25≤ X ≤ 55
• Tempo: 30-45 minuti ciascuna
• Periodo: Luglio 2024

Un’indagine qualitativa, condotta tra dirigenti e dipendenti dei due principali istituti finanziari italiani (Intesa Sanpaolo e UniCredit), ha evidenziato i seguenti aspetti:

• L’Intelligenza Artificiale è parte integrante delle attività lavorative quotidiane ed è presente in quasi tutte le aree bancarie (Asset Management, Debt Financing, Risk & Compliance, Cybersecurity).
• Facilita il processo di prestito, offre soluzioni di investimento personalizzate e si rivela un potente strumento nella lotta contro le frodi bancarie.
• In generale, c’è un atteggiamento favorevole verso i nuovi strumenti e una percezione positiva nei confronti dell’Intelligenza Artificiale, che viene vista soprattutto come un’opportunità e un supporto per la professione e non come una minaccia.
• Il potenziale dell’I.A. risiede principalmente nella sua capacità di svolgere compiti complessi in tempi brevi, lasciando all’uomo il compito di controllare e interpretare i risultati prodotti dalle tecnologie e di prendere la decisione finale, corretta e appropriata per il cliente.
• Le soluzioni di I.A. sono percepite come un fattore competitivo che può migliorare significativamente la redditività della banca.
• I dipendenti più giovani sembrano essere più entusiasti nei confronti di queste nuove tecnologie, tendono a fidarsi maggiormente delle soluzioni prodotte dall’I.A. e sentono la necessità di una formazione mirata all’uso di questi strumenti rispetto ai colleghi più esperti.
• I dipendenti più anziani, invece, hanno un atteggiamento più scettico nei confronti di questa tecnologia, sono in grado di essere più critici, riflessivi e si fidano maggiormente della loro professionalità ed esperienza.
• Il ruolo umano è considerato insostituibile perché possiede qualità come l’empatia, l’intuizione e l’etica che l’I.A. non può replicare; gli esseri umani sono in grado di comprendere più a fondo le esigenze e le emozioni specifiche del cliente.
• Tra i vantaggi dell’Intelligenza Artificiale vi sono la semplificazione e l’ottimizzazione dei vari processi bancari, la velocità di risposta, la riduzione dell’errore umano, il grande supporto nel processo decisionale, la capacità di prevedere le esigenze dei clienti e di cogliere le migliori opportunità di mercato.
• Tra i rischi si annoverano la dipendenza dall’I.A. stessa con conseguente riduzione delle capacità analitiche umane, l’eccesso di automazione con perdita di competenze e posti di lavoro, la violazione della privacy e dei dati personali dei clienti, la standardizzazione delle soluzioni, la spersonalizzazione del rapporto cliente-consulente e l’errata interpretazione, senza spirito critico, dei risultati prodotti dall’I.A.
• Lo strumento di Intelligenza Artificiale più utilizzato sembra essere il Robo Advisor, una piattaforma digitale che offre una consulenza finanziaria automatizzata e soluzioni di investimento personalizzate in base al profilo di rischio e agli obiettivi finanziari dell’utente. Un grande aiuto viene fornito anche dai Chatbot, assistenti virtuali avanzati utilizzati per rispondere alle domande dei clienti e fornire loro assistenza.
• Comune tra i dipendenti bancari è la preoccupazione per l’impatto dell’I.A. sull’occupazione e il timore che possa sopprimere la loro professionalità.
• Il grado di soddisfazione e di consapevolezza dei clienti nell’utilizzo delle procedure di Intelligenza Artificiale nel settore bancario è ancora basso, poiché non sono ben informati e coinvolti nel processo.
• È fondamentale che le banche, per rimanere competitive e offrire un servizio di alta qualità ai clienti, inizino a riqualificare i propri dipendenti offrendo loro corsi di formazione specifici per sviluppare le competenze necessarie a comprendere e interpretare al meglio tali strumenti.
• Cruciale per le banche è un maggiore coinvolgimento dei clienti in questo processo tecnologico: i clienti vogliono capire la logica che sta dietro alle decisioni prese dall’I.A. ed essere informati su come tali tecnologie possono influenzare le loro decisioni di investimento.
• Per quanto riguarda gli sviluppi futuri di questa tecnologia, tra le grandi banche c’è una crescente attenzione verso l’I.A. generativa e il suo potenziale. Grazie alla sua capacità di produrre sintesi automatizzate e report finanziari in tempi molto brevi, potrebbe migliorare in modo significativo la funzione di rischio e conformità delle banche.

La sfida per il futuro è trovare una giusta sinergia tra l’efficienza dell’I.A. e l’affidabilità del fattore umano, mantenendo sempre l’utente finale al centro di tutto.