L’AI trasforma il settore bancario: ecco come BPER e Credem stanno innovando

LIntelligenza artificiale (AI) sta rapidamente rimodellando il panorama bancario europeo, con l’Italia che si distingue in questo processo evolutivo. BPER Banca SpA, settima banca italiana per capitalizzazione di mercato, ha recentemente lanciato il suo piano industriale “B:Dynamic Full Value 2027”, che include l’automazione e l’ottimizzazione dei processi attraverso l’AI e l’AI generativa. L’intenzione è quella di innalzare la produttività mediante un modello di servizio omnicanale e l’efficientamento dei processi, riducendo allo stesso tempo le spese amministrative. Entro il 2027, il gruppo prevede di ridurre la forza lavoro del 10%, pari a circa 3.100 uscite, ma si propone di compensare parzialmente attraverso 1.100 nuove assunzioni in aree strategiche come l’IT.

In Europa, altre banche stanno seguendo l’esempio di BPER. UBS ha sviluppato un’AI per elaborare proposte di fusioni e acquisizioni, mentre ING e Deutsche Bank impiegano l’AI per individuare possibili insolvenze e analizzare i portafogli dei clienti. Negli Stati Uniti, Citigroup prevede che l’AI avrà un impatto significativo sui licenziamenti nel settore bancario, con un aumento della redditività globale di 170 miliardi di dollari nei prossimi anni. Jamie Dimon, CEO di JPMorgan Chase & Co., ha persino ipotizzato che l’AI potrebbe ridurre la settimana lavorativa dei dipendenti bancari a 3,5 giorni.

Innovazioni e Sfide nellIntegrazione dellAI

Credem, un’altra banca italiana, ha implementato un nuovo assetto organizzativo centrato sull’AI tramite la creazione dell’area specializzata AINEXT e 20 unità di sviluppo verticali. Questo progetto coinvolge 350 persone e prevede un investimento di circa 10 milioni di euro nei prossimi anni. L’AI viene utilizzata per incrementare l’efficienza delle operazioni e la qualità dei servizi, con strumenti come il Service Level Indicator, capace di prevedere disservizi con l’85% di precisione, e il servizio Crypto Detection, che individua frodi nel mondo delle criptovalute.

La formazione è una componente essenziale per il successo di questi progetti. Credem ha già offerto oltre 8.000 ore di formazione sull’AI, con 26 corsi attivi per i 347 Data Specialist dell’azienda. L’integrazione dell’AI avviene attraverso la stessa piattaforma dati su cui si basano tutte le informazioni operative del gruppo, utilizzata da migliaia di dipendenti. Questo approccio mira a semplificare i processi interni e a fornire prodotti personalizzati per gli stakeholder.

Il Futuro del Sistema Bancario: Sfide e Opportunità

Il futuro del sistema bancario in Europa è al centro di un’indagine condotta con il metodo Delphi, che mira a prevedere le tendenze evolutive del settore nei prossimi dieci anni. Le banche sono alla ricerca di efficacia nei servizi offerti, sfruttando l’informatica per migliorare la professionalità del personale e adattarsi ai nuovi fabbisogni della clientela. Si prevede un ampliamento della gamma di servizi tradizionali, con l’ingresso di istituti finanziari non bancari nel mercato.

L’AI Act, la nuova normativa europea sull’intelligenza artificiale, stabilisce obblighi per i sistemi di AI ad alto rischio, promuovendo l’innovazione e garantendo la protezione dei diritti fondamentali. La legge, applicabile dal 2026, mira a ridurre gli oneri amministrativi per le imprese, in particolare per le PMI, e a creare un quadro normativo chiaro per l’uso dell’AI.

Conclusioni: Un Nuovo Paradigma per il Settore Bancario

L’integrazione dell’AI nel settore bancario rappresenta una sfida e un’opportunità senza precedenti. Le banche devono affrontare la trasformazione digitale con una strategia chiara, investendo in tecnologie innovative e formando il personale per sfruttare appieno il potenziale dell’AI. La normativa europea fornisce un quadro di riferimento per garantire un’adozione responsabile e sostenibile dell’AI, proteggendo al contempo i diritti dei cittadini.

In un contesto in cui l’AI sta ridefinendo il modo in cui le banche operano, è fondamentale comprendere sia le nozioni di base che quelle avanzate delle nuove strategie bancarie. Ad esempio, l’adozione di modelli di servizio omnicanale e l’automazione dei processi possono migliorare l’efficienza operativa e ridurre i costi. Tuttavia, è altrettanto importante considerare le implicazioni avanzate, come l’impatto dell’AI sulla forza lavoro e la necessità di una governance adeguata per gestire i rischi associati.

Riflettendo su queste dinamiche, emerge la necessità di un equilibrio tra innovazione e regolamentazione, tra efficienza e protezione dei diritti. Le banche devono navigare in questo nuovo paradigma con attenzione, sfruttando le opportunità offerte dall’AI per creare valore per gli stakeholder e garantire la sostenibilità a lungo termine.