AI agentica, Banche retail: entro il 2030 fino al +30% di redditività e -40% di costi
(Teleborsa) - Dopo anni di investimenti in digitalizzazione, le banche retail continuano a scontare inefficienze strutturali nei passaggi intermedi dei processi, con impatti diretti su tempi, costi e pressione operativa, soprattutto nelle funzioni di compliance e controllo. È proprio in questi snodi che si apre oggi una nuova direttrice di trasformazione: superare modelli digitali ancora frammentati e abilitare sistemi realmente integrati, capaci di orchestrare le attività end-to-end. In questo scenario si inserisce l'AI agentica, ossia sistemi in grado non solo di analizzare dati ma anche di prendere decisioni e attivare processi complessi all'interno di framework controllati. Secondo il nuovo studio di Boston Consulting Group (BCG), realizzato in collaborazione con OpenAI, How Retail Banks Can Put AI Agents to Work, l'adozione di queste soluzioni può rappresentare un punto di svolta per il settore, con un potenziale aumento della redditività fino al 30% e una riduzione dei costi operativi tra il 30% e il 40% entro il 2030."La vera discontinuità dell'AI agentica non sta (solo) nei benefici economici, ma nella capacità di intervenire su quei colli di bottiglia invisibili che da anni limitano la produttività delle banche – spiega Matteo Radice, Managing Director e Partner di BCG –. Pensiamo, ad esempio, all'onboarding del credito: oggi i controlli su identità, antifrode e merito creditizio sono già automatizzati, ma il passaggio cruciale resta la sintesi manuale di queste informazioni. È qui che gli agenti AI introducono un salto di qualità, costruendo in tempo reale un profilo di rischio strutturato e verificabile che accelera il processo decisionale senza modificare i framework di controllo esistenti". Come evidenziato nel report, è proprio questa fase a rallentare il processo decisionale. Gli agenti AI consentono invece di integrare automaticamente i diversi flussi informativi, generando una valutazione strutturata e verificabile del profilo cliente. Il risultato è un processo di onboarding più rapido, trasparente e scalabile, che migliora l'esperienza dell'utente e libera risorse interne da attività a basso valore aggiunto, permettendo di concentrarsi su casi complessi, eccezioni e relazione con il cliente.
Se il front office evolve verso un modello di assisted service intelligente, in cui il cliente interagisce con assistenti finanziari in grado di comprendere il contesto e guidare le scelte, è nel back office che si concentra il maggiore impatto in termini operativi. "Lo stesso principio si applica al back office, dove molte attività richiedono interpretazione documentale e gestione delle eccezioni – continua Radice –. Gli agenti possono leggere documenti complessi, estrarre dati rilevanti, segnalare anomalie e attivare escalation quando necessario, mantenendo una piena tracciabilità delle decisioni". Questa evoluzione interviene direttamente sulle attività operative più complesse e ripetitive, consentendo alle banche di aumentare velocità, coerenza e tracciabilità dei processi senza modificare i framework esistenti di rischio, credito e compliance. Gli agenti AI operano infatti all'interno delle policy bancarie, producendo output strutturati, spiegabili e verificabili, che supportano il processo decisionale umano e ne rafforzano il presidio, in particolare nei contesti regolati.
Perché questo modello possa funzionare su larga scala, lo studio individua due leve abilitanti fondamentali. La prima è la capacità di valutare in modo continuo e sistematico le performance degli agenti AI su task reali, replicando le condizioni operative del back office. In questo contesto, l'approccio di evaluation-driven development (EDD) consente di misurare dimensioni chiave come accuratezza, coerenza con le fonti, qualità del ragionamento e capacità di gestire workflow complessi, fornendo evidenze concrete sulla solidità del sistema.
La seconda leva è rappresentata da un'infrastruttura tecnologica in grado di garantire controllo e uniformità. In particolare, il middleware assume un ruolo centrale come "punto di ingresso" unico per tutte le applicazioni AI, attraverso cui vengono gestiti accessi, autorizzazioni, standard di sviluppo e requisiti di compliance. Questo approccio permette non solo di scalare l'adozione dell'AI, ma anche di mantenerne il controllo. Centralizzando log, metadati e decisioni, le banche possono monitorare in tempo reale le performance degli agenti, intervenire rapidamente in caso di anomalie e garantire piena conformità ai requisiti regolatori. La trasformazione, tuttavia, non è solo tecnologica. Richiede anche un ripensamento dei modelli operativi e delle competenze interne. Lo studio evidenzia la necessità di creare team trasversali e centri di eccellenza dedicati all'AI, in grado di integrare skill tecnologiche, di business e di controllo e di guidare l'adozione in modo strutturato e coerente. In prospettiva, – conclude lo studio – il settore si muove verso un modello in cui front e back office diventano parte di un unico sistema integrato, alimentato dall'intelligenza artificiale. I clienti interagiranno sempre più con assistenti capaci di comprendere bisogni complessi, attivare processi e coordinare interventi umani quando necessario, mentre le banche potranno contare su flussi più efficienti, trasparenti e scalabili.
(Teleborsa) 24-03-2026 18:42