Il settore dei servizi finanziari oggi è potenziato dall’AI. Si pensi al caso di una grande banca che utilizza chatbot basati su AI per comprendere e rispondere alle richieste dei clienti, in linguaggio naturale, con un livello crescente di autonomia. I tempi di attesa dei clienti sono più brevi che mai e la soddisfazione complessiva è in aumento.
Oltre al contact center, l’AI viene impiegata nella gestione del rischio e nella compliance, nella gestione dei portafogli, nel rilevamento delle frodi, nel credit scoring e nella reportistica regolamentare — le applicazioni sembrano infinite.
In un recente webinar di IDC con NTT DATA e Cisco, Accelerating AI in FSI with network modernization, abbiamo esplorato come l’AI stia trasformando i servizi finanziari — e perché le istituzioni del settore devono definire con urgenza la propria strategia in merito.
Un aspetto importante emerso è cosa significhi pensare come un’organizzazione AI-first. L’AI non è più un progetto parallelo: è il tuo prossimo collega. Il cambiamento è evidente: non serve più una roadmap per l’AI — è la roadmap aziendale ad aver bisogno dell’AI. Dall’automazione di base ai collaboratori agentici specializzati per dominio, l’AI oggi rappresenta un continuum. Tuttavia, per sbloccarne tutto il potenziale servono fiducia, comprensione e governance.
Vediamo più da vicino questi e altri temi chiave emersi dal webinar.
AI nei servizi finanziari: livelli di adozione, opportunità e rischi
L’AI è la tendenza IT più significativa emersa negli ultimi vent’anni. Alcuni potrebbero sostenere che sia la più grande di sempre. Oggi, la maggior parte delle istituzioni finanziarie ha già adottato l’AI in una certa misura. Secondo un sondaggio IDC*, il 50% delle banche adotterà la GenAI entro i prossimi 24 mesi — sia per migliorare il servizio clienti attraverso l’iperpersonalizzazione, ottimizzare l’esperienza dei dipendenti, rafforzare la postura di sicurezza o rendere le operazioni più efficienti.
Tuttavia, come per ogni grande rivoluzione tecnologica, l’AI comporta anche dei rischi potenziali. Le nostre conversazioni con clienti del settore finanziario hanno evidenziato alcune domande e preoccupazioni ricorrenti, tra cui:
- Shadow AI (uso non autorizzato di strumenti AI). I dipendenti vogliono usare questi strumenti per lavorare più rapidamente e in modo più efficace. Come possono i team IT gestire, monitorare e governare questo utilizzo?
- L’uso dell’AI e della GenAI da parte dei cybercriminali. Le istituzioni finanziarie sono bersagli privilegiati per gli attacchi informatici. Come possono difendersi dagli attori delle minacce che sfruttano le tecnologie AI per creare — e automatizzare — attacchi di social engineering sempre più sofisticati?
- L’implementazione di solide linee guida per la governance dell’AI. Come possiamo utilizzare, archiviare e gestire i dati di dipendenti e clienti in modo responsabile, conforme ed etico?
Le istituzioni finanziarie devono inoltre valutare se la loro infrastruttura attuale sia effettivamente predisposta per eseguire progetti basati su AI e per supportare le tecnologie, i carichi di lavoro e i servizi correlati.
Per ottenere prestazioni ottimali, l’AI necessita di un’infrastruttura di rete in grado di fornire dati di alta qualità, in modo rapido e su larga scala — non solo all’interno del data center, ma anche fino ai dispositivi edge e al cloud. Tutto questo esercita una forte pressione sulla resilienza dell’infrastruttura.
L’era dell’AI offre quindi alle istituzioni finanziarie l’opportunità di ripensare e riprogettare la propria infrastruttura dalle fondamenta.
Diventare un’organizzazione AI-first: un playbook strategico
NTT DATA e Cisco promuovono un approccio all’adozione dell’AI basato su sei pilastri fondamentali, fondato su chiarezza strategica e prontezza operativa:
- Strategia e obiettivi di business: partire da priorità aziendali chiare. Identificare dove l’AI può generare valore misurabile — ad esempio, attraverso insight sui clienti, rilevamento delle frodi o miglioramento dell’efficienza operativa.
- Prontezza infrastrutturale e integrazione dei processi: valutare se i sistemi attuali possono supportare i carichi di lavoro AI. Investire in servizi gestiti e piattaforme con funzionalità AI integrate e capacità di scalabilità efficace.
- Integrazione dei processi: l’AI non prospera in ambienti isolati. Per diventare un principio operativo fondamentale, deve essere incorporata nei flussi di lavoro, nei cicli decisionali e nei ritmi operativi dell’azienda.
- Fiducia e governance: definire framework etici per l’AI e comitati di governance (che coinvolgano team legali, HR e di sicurezza) basati sui principi e sull’architettura zero trust. In definitiva, la fiducia è la valuta del business. Costruiscila. Comunicala. Standardizzala. Il Cisco Trust Center è un esempio di come le organizzazioni possano formalizzare un uso responsabile dell’AI.
- Qualità dei dati: la pietra angolare di un’AI affidabile e ad alte prestazioni. Senza dati di qualità, i modelli rischiano distorsioni, fallimenti e danni reputazionali. Rilevanza contestuale e tracciabilità mantengono i sistemi AI resilienti, conformi e allineati alle aspettative degli stakeholder.
- Persone e competenze: la formazione è il cuore umano della preparazione all’AI. Oltre all’assunzione di data scientist o all’aggiornamento degli ingegneri, si tratta di favorire un cambiamento di mentalità a livello aziendale: dall’AI come strumento all’AI come collaboratore. L’“AI Academy” interna di NTT DATA rappresenta un modello di come le organizzazioni possano accrescere le competenze della propria forza lavoro e promuovere una cultura dell’innovazione.
Agentic AI: la prossima frontiera
Nessuna discussione sull’AI sarebbe completa senza approfondire il tema dell’Agentic AI — sistemi di intelligenza artificiale in grado di agire in modo autonomo all’interno di parametri definiti.
Cisco è all’avanguardia con lo sviluppo dell’Internet of Agents, un framework che consente a diversi agenti AI specializzati, provenienti da domini differenti, di comunicare e collaborare tra loro, in modo simile a come il protocollo Internet consente la connessione in rete. Questo apre nuove possibilità per l’automazione intelligente, il processo decisionale decentralizzato e l’innovazione su larga scala.
Man mano che gli agenti AI assumono compiti ripetitivi, i ruoli umani evolveranno verso funzioni di supervisione strategica e risoluzione creativa dei problemi. Abbiamo sottolineato l’importanza di mantenere l’uomo nel loop — costruendo la fiducia in modo graduale, prevedendo approvazioni umane nelle fasi iniziali e aumentando il livello di automazione man mano che cresce la fiducia nei sistemi AI.
Questo articolo include contributi di Hendrik Blokhuis, Director e CTO per la Partner Organization in Europa, Medio Oriente e Africa presso Cisco.
COSA FARE ORA
Guarda il webinar per scoprire di più sul potere trasformativo dell’AI nel settore dei servizi finanziari e sulla necessità di disporre di infrastrutture robuste, sicurezza avanzata, governance etica e un approccio strategico centrato sull’uomo per una sua adozione efficace.
* IDC. AI and GenAI Adoption in Corporate Banking: From Experimentation to Industry Transformation. Document number US52805325. March 2025.