Banche: l'AI porta valore se coinvolge tutti, non solo gli smanettoni

“Nel mondo del wealth management è in atto una trasformazione importante. Il più grande apporto dell'AI in questo ambito? L'intelligenza artificiale agentica a supporto del banker: un assistente in grado di eseguire report in modo sofisticato, ad esempio, non un semplice esecutore di compiti ripetitivi”, racconta a We Wealth Marco Zaffaroni, Chief Operating Officer di Mediobanca Premier. La cornice è quella del Banking Summit, l'appuntamento che a settembre riunisce alcuni dei top manager delle maggiori banche italiane a Baveno, sulle rive del Lago Maggiore. Il tema portante, anche quest'anno, è l'intelligenza artificiale: non più come test di casi d'utilizzo, ma come racconto di applicazioni già portate a regime. Dall’anti-riciclaggio all’integrazione nei processi Alcuni numeri riassumono bene questa svolta. “I benchmark dicono che oggi circa il 30% delle attività di anti-riciclaggio è gestito con l’AI, con l’obiettivo di arrivare al 70%”, spiega Massimo Proverbio, Chief IT Digital and Innovation Officer di Intesa Sanpaolo. “Ma se consideriamo l’AI come una clessidra da mettere sul tavolo, è chiaro che non funziona. Nel caso dell’Anti-Money Laundering, che tutti in qualche modo hanno sperimentato, abbiamo imparato che serve innanzitutto raccogliere in un unico ambiente tutti i dati provenienti da diverse fonti informative — non solo quelli di compliance ma anche di rischio, commerciali e di altra natura. Su questi dati è necessario applicare l’AI tradizionale per trovare le correlazioni, e solo successivamente usare la GenAI per sintetizzare e sommarizzare le informazioni”. Insomma, “non è l’AI da sola a portare il risultato, ma la revisione del processo e la sua integrazione con i sistemi esistenti”. Le nuove competenze dell’AI in banca Se la sfida tecnologica è centrale, non meno rilevante è l’impatto sulle competenze. “Negli ultimi tre anni abbiamo portato in Intesa circa 2.500 persone nel mondo tecnologico, con diverse ondate finalizzate a ottenere risultati molto più ambiziosi rispetto al passato”, ricorda Pierluigi Dialuce, Group Head of People Management di Intesa Sanpaolo. Nella prossima fase di assunzioni, “l’attenzione si è spostata sulle competenze in ambito intelligenza artificiale” con numeri “più contenuti rispetto a quelli della prima ondata, perché si tratta di attività ancora in parte di studio e di integrazione nei processi del gruppo”. “Negli ultimi anni”, aggiunge Dialuce, “siamo arrivati a 250-300 persone che si occupano di intelligenza artificiale, e questo numero è destinato a crescere”. Si parla di profili che provengono in parte dal mondo bancario, “ma anche in misura significativa dalle università e dai contesti di ricerca, perché ci siamo resi conto che in questo campo è fondamentale essere sempre esposti a innovazione e progetti sperimentali”. Dall’élite tecnologica all’adozione diffusa Uno degli aspetti condivisi fra i manager che hanno sperimentato l’AI nei processi bancari è che il vero beneficio arriva solo quando a utilizzarla non è un gruppo ristretto di specialisti, ma l’intera organizzazione. “All’inizio ci siamo concentrati su motori di intelligenza artificiale più tradizionali, usati per progetti complessi e ad alto impatto. Ora l’obiettivo è diffondere l’adozione dell’AI — anche quella generativa — in modo più ampio”, racconta Zaffaroni. “Per farlo, abbiamo creato un panel di circa cinquanta colleghi, divisi in dieci gruppi interfunzionali, con a disposizione una ‘palestra’ tecnologica sicura e controllata. In tre mesi hanno sviluppato diversi casi d’uso: dal machine learning ai chatbot, dalla classificazione automatica dei reclami all’analisi di portafoglio”. Questi progetti hanno prodotto prototipi funzionali, che Mediobanca Premier ha poi valutato nel lavoro quotidiano per capire quanto valore aggiunto possano generare e se valga la pena portarli in produzione, anche in termini di costi e benefici. “Cosa abbiamo imparato? Prima di tutto, che è fondamentale mettere la tecnologia a disposizione di tutti, non di pochi specialisti”, afferma Zaffaroni. “La conoscenza diffusa è la chiave per un’adozione efficace”. Resistenze culturali e best practice: il caso MPS Estendere l'AI oltre i gruppi di esperti o di entusiasti comporta inevitabili frizioni, osserva Mariagrazia Silvestro, CIO di Banca MPS. Nel definire i 150 utenti pilota che avrebbero testato le nuove soluzioni “siamo stati molto attenti a creare un gruppo eterogeneo: sarebbe stato troppo semplice includere soltanto persone che sapevamo avrebbero abbracciato con entusiasmo il nuovo strumento. Abbiamo volutamente inserito persone che sapevamo avrebbero manifestato delle resistenze. E infatti le hanno manifestate”. Ma le obiezioni restavano generiche, dovute a una conoscenza solo parziale delle potenzialità dell'AI. “Se mi deve aiutare a scrivere una mail, sono capace di scriverla anch'io”, è stata una delle frasi tipiche. Per superare queste resistenze, prosegue Silvestro, è stato fondamentale il percorso svolto insieme a specialisti esterni e alla community interna moderata da una serie di “champions” con il compito di individuare best practice trasversali. “Non si tratta solo di chiedere all'AI di fare il riassunto di una riunione o di sintetizzare un flusso di mail, attività che banalizzavano lo strumento e alimentavano le resistenze. L’obiettivo era invece far emergere casi d’uso di reale valore, che nascono in un’area — per esempio l’immobiliare — ma possono essere adottati anche in altri ambiti come operations o acquisti”. Un esempio concreto? L’analisi contrattuale: “Si possono confrontare due contratti differenti e, grazie a prompt ben impostati, ottenere un’analisi automatica delle divergenze, con la possibilità poi di armonizzarle”. Le resistenze iniziali, conclude Silvestro, “sono state dovute soprattutto alla scarsa conoscenza delle potenzialità dello strumento”. Un tempo si diceva: conoscere per deliberare. Nell'era dell'intelligenza artificiale è più: conoscere per generare.

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di Alberto Battaglia

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