Banche italiane e Intelligenza Artificiale : l’evoluzione che unisce tecnologia e relazione umana. L’analisi di Backbase

di Lisa Mervich (FOTO) , Senior Business Development Manager di Backbase 

Perché al Banking Summit è emerso che non ci si chiede più “se” usare l’IA, ma “come”?

Perché il settore ha superato la fase pionieristica. L’IA non è più percepita come tecnologia sperimentale: è diventata un’infrastruttura operativa che incide concretamente su compliance, antiriciclaggio, credito e customer service. Le banche ora ragionano su come integrarla in modo sistemico, responsabile e scalabile.

In che senso si parla di una svolta?

L’IA non è più uno slogan sull’efficienza, ma un vero framework decisionale. Dopo anni di POC e sperimentazioni, le banche cercano di standardizzare ciò che funziona, consolidare processi e costruire una governance che permetta di industrializzare l’innovazione. L’obiettivo non è “fare IA”, ma usarla come disciplina aziendale.

Quali cambiamenti infrastrutturali stanno abilitando questa nuova fase?

Molte istituzioni stanno rinnovando i core legacy, passando a architetture cloud-ready. Questo consente di accelerare i nuovi customer journey, ridurre i tempi di rollout e generare ritorni misurabili. In parallelo si rafforzano data governance, pipeline e modelli di approvazione.

Quali risultati concreti stanno emergendo?

I numeri parlano chiaro: i modelli di machine learning stanno riducendo i falsi positivi AML di oltre il 50% e comprimendo i cicli investigativi da settimane a pochi giorni. La compliance libera così capacità per i rischi reali. È la dimostrazione che innovazione e responsabilità possono convivere grazie a governance matura, approccio umano-centred e modernizzazione incrementale.

Che cosa accomuna le banche che si stanno muovendo più velocemente?

Tre fattori: Scalano solo ciò che crea valore, non ciò che è trendy; Investono nelle persone quanto nelle piattaforme; Mettono l’esperienza del cliente al centro di ogni innovazione.

Perché la tecnologia, da sola, non basta?

Perché il vero fattore critico è umano. Cultura, competenze, fiducia. Le banche più avanzate stanno adottando team cross-funzionali che uniscono data scientist, risk manager, IT e business. E promuovono percorsi di apprendimento in contesti accademici e di innovazione, reintegrando poi i talenti con nuove prospettive.

Che ruolo ha l’IA nel Private e nel Wealth Management, dove la relazione personale è centrale?

Un ruolo di amplificazione, non di sostituzione. Gli assistenti basati su IA supportano i banker nell’analisi dei portafogli, nell’individuare opportunità e nel preparare aggiornamenti in real time. Ma empatia, giudizio e fiducia restano umani. L’obiettivo non è ridurre il personale, ma permettere alle persone di fare meglio ciò che le distingue.

Cosa vogliono oggi i clienti wealth e private italiani?

Esperienze senza attriti, personalizzazione intelligente e risposte immediate. Ma senza rinunciare a una relazione umana di qualità. L’IA, quando orchestrata correttamente, permette proprio questo: offrire “intimità su larga scala”, con insight in tempo reale che abilitano interventi più tempestivi e pertinenti da parte dei relationship manager.

Possiamo dire che l’IA stia ridefinendo la relazione banca-cliente?

Sì, ma in modo invisibile. La tecnologia lavora dietro le quinte, mentre il cliente percepisce una relazione più personalizzata che mai. Insight tempestivi, anticipazione dei bisogni, proattività: tutto ciò potenziato dall’IA, non sostituito.

Qual è la vera discriminante competitiva nel nuovo scenario?

Non più l’IA in sé, ma la capacità di eseguirla bene: integrare tecnologia, persone e processi in modo coerente. L’accelerazione dell’IA è inevitabile; altrettanto lo è la responsabilità. A distinguere chi resterà rilevante sarà la qualità dell’implementazione, non la quantità delle iniziative.