(Immagine generata con AI)
Le banche italiane saranno rapide nell’adozione dell’intelligenza artificiale? E questa tecnologia sarà davvero trasformativa per il retail banking e per il settore del risparmio gestito? A leggere l’ultima ricerca di Visa sull’argomento, titolata “From AI Promise to AI Performance”, si direbbe di sì. Ma la risposta non è del tutto scontata, perché per una vera trasformazione sarà necessario correggere almeno in parte le attuali strategie.
Lo studio, realizzato da Visa Consulting and Analytics e basato sulle risposte di 325 dirigenti bancari di 17 Paesi europei (Italia inclusa), evidenzia che siamo nel mezzo del passaggio dalla fase di sperimentazione dell’AI a quella di esecuzione. L’AI è ormai pervasiva: oltre l’89% delle banche italiane la utilizza, nell'una o nell’altra forma, all’interno delle principali funzioni aziendali.
E c’è anche la convinzione diffusa, nell’89% dei dirigenti bancari italiani, che questa tecnologia trasformerà profondamente il retail banking entro il 2030. Inoltre il 83% prevede che i primi istituti ad adottare questa tecnologia domineranno i rispettivi mercati, un dato che suggerisce l’urgenza di definire delle strategie di adozione e investimenti per evitare di perdere terreno sulla concorrenza.
Esiste però un divario crescente tra le banche che si limitano a usare questa tecnologia per ottimizzare le proprie attività e quelle che considerano l’AI come una leva di cambiamento e che la utilizzano in attività chiave come i processi decisionali, il rilevamento delle frodi, la personalizzazione dei servizi offerti ai clienti. Il 40% delle banche italiane continua a concentrare gli investimenti sull’efficienza operativa o sulla produttività dei dipendenti, mentre poco più di una su tre, il 34%, indica l’esperienza del cliente o la prevenzione delle frodi come principale motore di adozione dell’AI.
“L’intelligenza artificiale definirà la prossima generazione del settore bancario”, ha commentato Stefano Stoppani, country manager di Visa Italia, “ma questa trasformazione non si concretizzerà in progetti pilota isolati o iniziative secondarie. Dipenderà dalla capacità delle banche di riorganizzare il nucleo della propria struttura per supportarla. L’opportunità attuale consiste nel puntare sulla scalabilità, con sistemi moderni e flessibili, dati interconnessi e l’intelligenza artificiale integrata direttamente nelle decisioni in tempo reale. Le banche che sapranno creare le giuste fondamenta potranno muoversi più velocemente, adattarsi più rapidamente e offrire le esperienze più sicure, pertinenti e fluide che i loro clienti stanno cercando”.
Quattro modelli di adozione dell'AI
Rispetto all’adozione dell’AI, la ricerca di Visa classifica le banche italiane in quattro categorie: quelle che ricercano soprattutto efficienza e taglio dei costi (sono la fetta maggiore della torta, il 40%), quelle che cercano di migliorare i servizi e la relazione con i clienti (34%), quelle che inseguono la concorrenza e investono in risposta alle pressioni del mercato (20%) e un piccolo gruppo focalizzato principalmente sul rispetto dei requisiti normativi (6%).
I diversi approcci producono vantaggi più o meno spinti e sostanziali. Le banche che usano l’intelligenza artificiale per migliorare le decisioni, per il rilevamento delle frodi e i servizi personalizzati hanno il 40% di probabilità in più di ottenere vantaggi trasformativi. Di contro, l’impatto dell’AI è più limitato e tende a stabilizzarsi prima nelle banche che usano questa tecnologia in modo circoscritto, in ambiti come lo sviluppo dei prodotti o nelle attività di concessione di credito.
“La nostra ricerca mostra che l’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore bancario è già diffusa anche in Italia, e i rappresentanti degli istituti finanziari del nostro Paese credono decisamente che i primi ad adottarla godranno di un maggiore vantaggio rispetto ai concorrenti”, ha detto Luca Gagliardi, senior director Visa Consulting and Analytics Italia. “Gli istituti che stanno guadagnando terreno integrano l’IA nei flussi decisionali operativi, estendendola a tutte le funzioni e attenendosi a chiari indicatori di performance. Non realizzano sperimentazioni marginali: rendono l’AI parte integrante del modo in cui la banca opera”.