L’intelligenza artificiale può generare per il settore bancario italiano un valore addizionale stimabile di 8 miliardi di dollari in tre anni, pari a circa il 20% dell’utile netto aggregato, grazie a un mix di crescita dei ricavi, maggiore efficienza operativa e riduzione del rischio di credito.
Il nodo redditività
A rivelarlo, l’analisi presentata in occasione della nuova edizione dell’Accenture Banking Conference, durante la quale Accenture ha evidenziato un paradosso la cui risoluzione sarà determinante per il futuro del settore: nonostante i risultati estremamente positivi conseguiti negli ultimi anni, emergono fragilità strutturali sempre più evidenti.
In un contesto internazionale di crescente incertezza, infatti, la redditività è stata sostenuta principalmente da fattori esterni, come il margine d’interesse, mentre le leve tradizionali di efficienza risultano ormai in esaurimento e l’intelligenza artificiale resta spesso confinata a casi d’uso specifici, senza incidere in modo strutturale sui processi.
Le barriere all’integrazione dell’IA
Nonostante il forte livello di investimenti globali – solo nel 2024 il settore ha investito oltre 31 miliardi di dollari in IA – e la crescente maturità delle tecnologie, gli istituti bancari continuano a riscontrare difficoltà nell’integrare l’intelligenza artificiale in modo efficace.
Persiste infatti un divario significativo tra ambizione e applicazione: l’80% dei leader bancari considera l’IA fondamentale per la crescita, ma meno del 30% si ritiene pronto a integrarla su larga scala, un gap che spesso di traduce in un’integrazione limitata e frammentata.
Le cause dietro i tempi lunghi
Le cause affondano nelle caratteristiche stesse del settore, come i vincoli regolatori, la necessità di garantire elevati livelli di affidabilità, tracciabilità e supervisione e la presenza di architetture legacy complesse. A questi fattori si aggiungono elementi più strutturali, come la qualità e la gestione del dato e la necessità di sviluppare competenze specifiche che consentano di mantenere una supervisione umana su processi critici.
In questo contesto, l’IA viene spesso introdotta come un livello aggiuntivo all’interno di processi esistenti, senza modificarne realmente la struttura.
Il framework Art
La trasformazione necessaria per attuare il passaggio a una “reinvention” strutturale, segue generalmente una traiettoria evolutiva precisa: dalle prime applicazioni focalizzate sull’efficienza operativa e sulla produttività IT, fino al rafforzamento dei processi decisionali e della relazione con il cliente, per arrivare a modelli completamente nuovi di generazione dei ricavi basati su personalizzazione avanzata e servizi dinamici.
Per accompagnare le banche in questa evoluzione, Accenture ha quindi introdotto il framework Art (Artificial Reinvention Transformation), un modello operativo che intende rispondere alle barriere descritte andando ad agire su quattro dimensioni chiave:
Questo approccio consente quindi di affrontare in modo sistemico i principali ostacoli a un’adozione olistica, abilitando una trasformazione più solida e sostenibile nel tempo.
L’ecosistema di competizione
“La trasformazione che stiamo vivendo non riguarda solo le singole aziende o il settore bancario, ma il modo stesso in cui gli ecosistemi economici competono e creano valore. In un Paese come l’Italia, fondato sulle filiere produttive, l’intelligenza artificiale può diventare un potente acceleratore di competitività solo se la trasformazione riuscirà a diffondersi lungo l’intero sistema economico”, ha dichiarato Teodoro Lio, ad di Accenture Italia, “Per questo oggi non basta ottimizzare l’esistente: serve una vera reinvenzione delle organizzazioni, dei processi operativi, del lavoro e degli stack tecnologici. In questa fase le banche avranno un ruolo centrale, perché la loro capacità di innovare influenzerà direttamente velocità, resilienza e crescita delle imprese e dei territori che accompagnano. Le banche non saranno più soltanto infrastrutture finanziarie, ma infrastrutture di trasformazione”.
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