Intelligenza Artificiale nelle Banche: soluzioni innovative per un settore in evoluzione

L'intelligenza artificiale (AI) sta trasformando in modo significativo il settore bancario in Italia, incidendo su diversi livelli operativi, strategici e di esperienza cliente.

Il mondo bancario italiano sta attraversando una fase di profonda trasformazione. 

L’intelligenza artificiale, oggi, è molto più di una semplice tendenza da monitorare: è una realtà concreta che sta già trasformando il modo in cui le banche lavorano, prendono decisioni e si rapportano con la clientela

I numeri, infatti, parlano chiaro: secondo una recente indagine di ABI Lab, il 38% delle banche italiane ha già integrato soluzioni di IA generativa nei propri processi, mentre l'88% prevede di farlo entro il 2025. Un cambiamento che arriva proprio mentre l'Europa introduce il Regolamento (UE) 2022/2554, noto come il Digital Operational Resilience Act (DORA), in vigore dal 17 gennaio 2023 e già pienamente applicabile dal 17 gennaio 2025.

Benefici concreti nei processi bancari

L’adozione dell’AI nel settore bancario ruota attorno a tre ambiti chiave, in cui la tecnologia si sta dimostrando particolarmente efficace:

1. Efficienza operativa - consente di automatizzare processi ripetitivi, ridurre i costi e accelerare le operazioni, ottimizzando le risorse interne;
2. Customer Experience - i clienti beneficiano di un supporto personalizzato e tempestivo, che migliora l’interazione in ogni fase: dall’onboarding all’assistenza post-vendita;
3. Gestione del rischio - le soluzioni AI rafforzano la capacità di analisi, elaborando grandi volumi di dati per anticipare segnali d’allarme e prevenire criticità.

Una governance tracciabile e trasparente per i processi decisionali

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle banche all’interno dei processi decisionali rappresenta una delle applicazioni più promettenti di questa tecnologia, sia in ottica previsionale che nelle operazioni quotidiane.

L’intelligenza artificiale può supportare le banche per:

• La valutazione creditizia dei clienti. Quando l’IA valuta le richieste di finanziamento incrocia dati di natura diversa, prendendo in considerazione anche abitudini di spesa della persona richiedente, pattern di comportamento e potenziali segnali di allarme.
• Fornire consulenze personalizzate. Creando profili di rischio realistici di ogni cliente, l’IA può elaborare indicazioni mirate sulle strategie di investimento, aggiornando i dati in tempo reale.

L’applicazione di queste tecnologie richiede, tuttavia, una forte attenzione sul piano della governance e della compliance normativa. In questo senso, assume importanza quanto stabilito dalla normativa DORA, che impone alle banche che utilizzano l’IA di garantire trasparenza e auditabilità dei modelli decisionali automatizzati. Questi processi devono essere tracciati, verificabili e conformi ai criteri di controllo del rischio ICT adottati. In qualsiasi momento deve essere possibile ricostruire il percorso che ha portato il sistema a prendere le decisioni e verificarne correttezza, imparzialità e coerenza con le policy della banca.

Altre applicazioni chiave

Non solo rilevante per i processi decisionali, l’intelligenza artificiale viene utilizzata su larga scala per automatizzare e velocizzare processi di altre aree.

Verifiche antifrode e antiriciclaggio

Permette di rafforzare i processi di analisi e di aggiornare costantemente i controlli KYC (Know Your Customer). Grazie all’AI, le banche sono in grado di riconoscere pattern sospetti, monitorare in tempo reale le transazioni e inviare segnalazioni automatiche in caso di anomalie, intercettando tempestivamente eventuali operazioni a rischio.

Elaborazione automatica di report

Una delle operazioni ripetitive che può essere affidata all’IA è l’elaborazione di report di monitoraggio o legati alle segnalazioni obbligatorie di sicurezza richieste dall’attuale normativa.

Per applicazioni di questo tipo si utilizzano generalmente sistemi di:

👉 RPA (Robotic Process Automation), che consentono di simulare l’interazione umana con interfacce software, automatizzando operazioni strutturate e ripetitive;

👉 NLP (Natural Language Processing), utili per comprendere e gestire contenuti testuali non strutturati, come e-mail, moduli digitali o messaggi in linguaggio naturale;

👉 Machine learning, fondamentali per l’analisi predittiva, la classificazione delle anomalie e l’ottimizzazione progressiva delle performance operative.

Customer Experience

L’AI gioca un ruolo chiave sia nell’ottimizzazione del percorso del cliente (customer journey) sia nella fornitura di servizi di supporto sempre più efficaci.

Le banche, infatti, adottano diverse soluzioni per gestire le relazioni con i clienti:

• Chatbot e assistenti virtuali: rappresentano spesso il primo punto di contatto, in grado di comprendere e rispondere alle domande grazie all’elaborazione del linguaggio naturale (NLP);
• IA predittiva: permette di anticipare bisogni e richieste dei clienti, offrendo un’assistenza proattiva;
• Servizi personalizzati: grazie all’analisi approfondita dei dati, è possibile individuare preferenze, abitudini e propensione al rischio dei clienti, consentendo così alle banche di creare offerte e prodotti su misura per loro.

Privacy e sicurezza

Accanto ai numerosi vantaggi, è essenziale tenere alta l’attenzione su aspetti fondamentali come la sicurezza e la privacy, nel pieno rispetto delle normative vigenti.

I due principali riferimenti normativi in questo ambito sono:

• Il GDPR, che impone regole precise per la gestione trasparente e sicura dei dati personali, introducendo concetti come privacy by design e privacy by default;
• Il già citato Regolamento DORA, che si affianca al GDPR e pone un’attenzione particolare alla protezione dei dati bancari in caso di attacchi informatici o vulnerabilità dei sistemi ICT.

Per essere conformi a queste norme, le banche devono adottare strategie robuste di gestione dei rischi digitali, rafforzando la resilienza dei sistemi informatici e le misure di protezione dei dati. Tra gli obblighi previsti dal Regolamento DORA ci sono:

• audit regolari per identificare eventuali rischi informatici (come violazioni dei dati o accessi non autorizzati);
• sistemi di notifica che informino prontamente autorità e clienti in caso di incidenti significativi;
• controlli sui fornitori di tecnologie, come servizi cloud e soluzioni IA, per verificare che rispettino gli standard di sicurezza;
• test periodici, inclusi i penetration test, per mettere alla prova la tenuta dei sistemi digitali.

Le soluzioni di Datlas

Come analizzato in questo articolo, l’intelligenza artificiale rappresenta uno strumento imprescindibile per rafforzare l’efficienza, la resilienza, la sicurezza e la governance decisionale delle banche. 

Datlas affianca le istituzioni finanziarie nell’adozione di soluzioni tecnologiche avanzate, offrendo competenze verticali in ambito IA, automazione dei processi e compliance normativa. Le nostre soluzioni sono progettate per assicurare continuità operativa, tracciabilità e sicurezza dei dati in ogni fase del processo bancario.

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