Dalla data science alla nuova alleanza uomo-macchina, quando l’intelligenza non è solo calcolo, ma diventa visione strategica e vantaggio competitivo. L’AI è molto più di un driver operativo
Per decenni, il settore finanziario si è basato su modelli statistici e analisi quantitative per guidare le decisioni. Tuttavia, questi approcci tradizionali, sebbene efficaci, sono intrinsecamente limitati dalla loro dipendenza da dati strutturati e dalla loro incapacità di interpretare le complesse correlazioni non lineari presenti nei vasti oceani di informazioni odierni. L’intelligenza artificiale (AI), in particolare attraverso le sue sottodiscipline più mature come il machine learning (ML), l’image recognition e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ha infranto queste barriere.
Il ML consente ai sistemi di apprendere dai dati, identificare pattern e prendere decisioni con un intervento umano minimo. A differenza della programmazione tradizionale, in cui le regole sono esplicite, i modelli di ML scoprono le proprie regole analizzando milioni di esempi. Per esempio, un modello di credit scoring tradizionale potrebbe basarsi su un numero limitato di variabili (reddito, storia creditizia, età). Un modello basato su AI, invece, può analizzare centinaia o migliaia di punti dati, inclusi dati non strutturati come il comportamento di spesa online o l’interazione con i servizi digitali, per produrre una valutazione del rischio molto più granulare e predittiva. Questa transizione segna un passaggio epocale: dalla semplice elaborazione dei dati a una vera e propria intelligenza predittiva. Non si tratta più di guardare allo specchietto retrovisore per analizzare le performance passate, ma di utilizzare l’AI per creare modelli predittivi che illuminano la strada da percorrere, anticipando le fluttuazioni del mercato, i rischi di frode e le future esigenze dei clienti.
LA NUOVA EFFICIENZA OPERATIVA
L’adozione strategica dell’intelligenza artificiale si fonda su tre pilastri fondamentali che, insieme, creano un circolo virtuoso di valore e differenziazione. La prima e più tangibile applicazione dell’AI in finanza è stata l’automazione. La Robotic Process Automation (RPA), potenziata dall’AI (perché l’RPA in sé non è AI), sta liberando migliaia di ore di lavoro umano da compiti ripetitivi e soggetti a errori, come la riconciliazione dei conti, l’inserimento di dati e la generazione di report standard. Ma il vero vantaggio competitivo emerge quando si va oltre la semplice automazione e si introduce l’intelligenza. Gli algoritmi di AI possono analizzare interi processi operativi, identificare colli di bottiglia e suggerire ottimizzazioni che un team umano potrebbe non notare. Per esempio, nel processing dei mutui, l’AI può estrarre e verificare automaticamente le informazioni da decine di documenti diversi (estratti conto, dichiarazioni dei redditi, perizie immobiliari), riducendo i tempi di approvazione da settimane a giorni e minimizzando il rischio di errori manuali. Questa efficienza si traduce in una drastica riduzione dei costi operativi, in una maggiore agilità aziendale e in un’esperienza cliente più fluida e rapida. In un mondo digitale dove le minacce sono sempre più sofisticate, l’AI rappresenta la difesa più potente.
I sistemi di rilevamento delle frodi basati su AI sono già ora in grado di analizzare miliardi di transazioni in tempo reale: un’impresa impossibile per l’operatore umano. Questi algoritmi non si basano su regole fisse (per es. “blocca le transazioni sopra i diecimila euro provenienti dall’estero”), ma apprendono i modelli di comportamento unici di ogni cliente. Quando una transazione si discosta da quel modello – anche in modo minimo – il sistema la segnala istantaneamente come potenziale frode, con una precisione e una velocità ineguagliabili. Allo stesso modo, nelle pratiche antiriciclaggio (AML), l’AI può setacciare reti complesse di transazioni e relazioni per identificare schemi che sfuggirebbero all’analisi tradizionale. Riducendo i falsi positivi, l’AI consente ai team di compliance di concentrarsi sulle minacce reali, trasformando un centro di costo normativo in un asset strategico per la protezione dell’integrità dell’istituzione.
PERSONALIZZAZIONE E RELAZIONE
I tempi in cui un solo prodotto poteva bastare per tutti gli investitori sono alle spalle. Le nuove generazioni, più consapevoli e digitalmente esigenti, cercano soluzioni finanziarie che parlino la loro lingua: personalizzate, rilevanti, calate nel momento giusto. L’AI è la tecnologia chiave per offrire questa iper-personalizzazione su larga scala. I robo-advisor, per esempio, utilizzano algoritmi di AI per creare e gestire portafogli di investimento personalizzati basati sugli obiettivi, la tolleranza al rischio e l’orizzonte temporale di un individuo, a una frazione del costo di un consulente umano. Le banche utilizzano l’AI per analizzare la cronologia delle transazioni di un cliente e offrire prodotti e consigli proattivi come un’offerta di consolidamento del debito quando rileva pagamenti su più carte di credito, un piano di risparmio prima di un acquisto importante oppure avvisi personalizzati sul budget. I chatbot, potenziati dall’NLP, forniscono assistenza 24/7, risolvendo problemi comuni e liberando gli agenti umani per gestire le questioni più complesse. Questo approccio non solo aumenta la soddisfazione e la fedeltà del cliente, ma trasforma ogni interazione in un’opportunità per creare valore, passando da un modello di business transazionale a uno relazionale.
TRASPARENZA, BIAS E TALENTO
Nonostante l’enorme potenziale, l’integrazione dell’AI non è priva di sfide significative. Una delle sfide principali è il cosiddetto problema della “scatola nera” (black box). I modelli di deep learning più complessi possono raggiungere livelli di precisione straordinari, ma il loro processo decisionale interno può essere opaco e difficile da interpretare (se non impossibile). Questo rappresenta un ostacolo normativo significativo, poiché i regolatori richiedono che le decisioni finanziarie (come la negazione di un prestito) siano spiegabili. Le aziende stanno investendo pesantemente in Explainable AI (XAI) per rendere questi modelli più trasparenti e affidabili. Un’altra preoccupazione critica è il bias dei dati. Un algoritmo di AI addestrato su dati storici che riflettono pregiudizi sociali può perpetuare e persino amplificare tali pregiudizi, portando a risultati discriminatori. Assicurare l’equità e l’imparzialità dei modelli di AI non è solo un requisito etico, ma una necessità di business per evitare danni reputazionali e sanzioni legali. Infine, l’adozione dell’AI richiede un investimento massiccio non solo in infrastrutture tecnologiche, ma anche nel capitale umano. Il mismatch tra domanda e offerta è in crescita: la richiesta di data scientist, ingegneri di machine learning ed esperti di etica dell’AI supera di gran lunga la disponibilità. Le aziende di successo si distinguono per la capacità di attrarre i talenti e di creare una cultura aziendale basata sui dati.
COME ORCHESTRARE IL FUTURO
Stiamo forgiando il DNA del settore finanziario per le generazioni future. L’intelligenza artificiale può aprire la strada a un modello finanziario più efficiente e sicuro, capace però anche di abbattere barriere, rispondere con prontezza alle esigenze reali e, soprattutto, tornare a mettere al centro le persone. Le tecnologie come l’AI generativa continueranno a espandere i confini del possibile, ma la direzione di questo progresso rimane una scelta umana. La responsabilità di plasmare questo futuro ricade sui leader di oggi. Il loro compito è di orchestrare una nuova, potente alleanza tra l’intuizione, la creatività e l’empatia umane e la velocità, la precisione e la scala degli algoritmi. I protagonisti di questa nuova era non saranno coloro che avranno accumulato potenza di calcolo, ma coloro che avranno dimostrato la più profonda saggezza nel suo impiego. Stiamo gettando le fondamenta di un futuro in cui l’AI non si limiterà a ottimizzare il mondo finanziario, ma contribuirà a elevarlo. I protagonisti di questa nuova era non saranno coloro che detengono la maggiore potenza di calcolo, ma coloro che sapranno usarla con saggezza.
Dr. Devid Jegerson
Architetto dell’evoluzione dei Pagamenti Digitali e del Banking, Devid è da oltre 25 anni in prima linea nell’innovazione FinTech, trasformando idee visionarie in realtà di mercato di successo nell’E-commerce e nel Banking.
Dal lancio della prima carta prepagata ricaricabile in Italia (2002) e del primo conto di moneta elettronica (2006), alla creazione di gateway di pagamento con licenza acquiring (2008) e all’introduzione dei pagamenti istantanei P2P (Jiffy, 2014) e delle prime piattaforme di pagamento cloud in Medio Oriente (noon.com, 2016), il suo focus è sempre stato sul costruire ‘il nuovo’.
Il suo percorso include ruoli di leadership e contributi fondamentali in noon.com, PayPal, Fastweb, IWBank, e UBI Banca, dove ha guidato l’innovazione nei pagamenti mobile e ha contribuito alla gestione della normativa PSD2.
Oggi, applica questa combinazione di visione strategica ed eccellenza nell’esecuzione come Membro del CdA di diverse società, guidando la Trasformazione Digitale nel FinTech. La sua passione è supportata da un PhD, un EMBA, una laurea magistrale in strategia e una laurea in economia, dalla pubblicazione del libro (“Pagamenti elettronici. Dal baratto ai portafogli digitali” 2016, goWare).
Appassionato nel costruire il futuro della finanza, Devid rappresenta un punto di riferimento nel settore.
