di Ivo Invernizzi*

    Le banche italiane stanno integrando rapidamente l’intelligenza artificiale al fine di ottimizzare i meccanismi operativi interni, automatizzare alcune operazioni di routine e rafforzare la conformità alla normativa. Secondo autorevoli ricerche, oltre il 59% degli istituti bancari italiani utilizza l’IA, con le grandi banche che hanno più che quadruplicato gli investimenti al fine di automatizzare la valutazione del credito, combattere la criminalità finanziaria e mitigare i pregiudizi legati alla concessione di crediti basati puramente sulle relazioni non su rigorosi criteri di rischio di credito oggettivo. Lo studio svolto da OCSE in collaborazione con Banca d’Italia sullo sviluppo dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale sui mercati finanziari italiani offre uno spunto di analisi interessante. Affrontiamo per punti i momenti di attività di gestione caratteristica operativa nella formula imprenditoriale di alcune banche italiane nei quali l’intelligenza artificiale può intervenire in modo incisivo.

Alcuni casi d’uso di IA  

• Valutazione del credito e rischio: circa il 75% delle principali banche italiane utilizza l’intelligenza artificiale (IA) al fine di elaborare i dati della clientela relativi a prestiti e mutui. I modelli di machine learning valutano la solvibilità in modo più efficiente, attenuando i vincoli anticiclici del credito tradizionale basato sulle relazioni. Tuttavia, lo svantaggio della valutazione del credito mediante IA è la ridotta trasparenza, che può ostacolare la conformità normativa, la comprensibilità, la fiducia dei clienti e la responsabilità.
• Prevenzione delle frodi e antiriciclaggio: gli algoritmi di IA analizzano enormi flussi di transazioni al fine di individuare anomalie, rilevare frodi e contrastare i reati finanziari nelle partnership pubblico-private. L’utilizzo dell’IA nella prevenzione delle frodi e nell’antiriciclaggio può portare a falsi positivi. I falsi positivi aumentano significativamente i costi di indagine, le difficoltà con i clienti e le inefficienze operative.
• Assistenza clienti: se da un lato chatbot e assistenti virtuali gestiscono le richieste di routine dei clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, d’altro lato, una scarsa empatia può frustrare i clienti durante interazioni complesse, delicate o emotivamente intense.
• Compliance normativa: strumenti avanzati di IA leggono le pubblicazioni di vigilanza e trasformano i quadri normativi in linee guida comprensibili alle macchine. Gli svantaggi di tale meccanismo operativo che si avvale di IA, consistono nel fatto che gli errori del modello rischiano di portare a valutazioni di compliance imprecise, innescando violazioni normative e sanzioni.

Sector Strategy & Regulation

• Attori principali: alcune banche a rilevanza nazionale stanno implementando strumenti verticali (come GenAI per la consapevolezza a fini di vigilanza) e software specializzati o modelli specifici finalizzati alla elaborazione della documentazione bancaria. Attenzione però ai potenziali effetti ingannevoli dell’IA: un’errata interpretazione dei documenti può causare errori di elaborazione, ritardi, rischi di compliance e insoddisfazione dei clienti.
• Vigilanza regolamentare: La Banca d’Italia collabora attivamente con gli sviluppatori globali e monitora i rischi (come le vulnerabilità di sicurezza informatica e le distorsioni dei dati). Le banche che utilizzano IA devono mantenere la supervisione umana e valutare l’impatto degli algoritmi in conformità con la normativa europea sull’IA. In definitiva, un eccessivo affidamento sull’IA potrebbe ridurre l’efficacia operativa del giudizio umano nelle decisioni di vigilanza.

Per comodità del lettore, sintetizziamo alcune delle conclusioni desumibili dallo studio ‘L’intelligenza artificiale nei mercati finanziari italiani’ svolto da Banca d’Italia in collaborazione con OCSE, che ovviamente non riguarda le sole banche ma tutti gli attori del mercato dei capitali italiano, incluse le imprese non financial, coinvolti dall’adozione di intelligenza articficiale rimandando il lettore a una attenta lettura ed analisi sui dettagli di tale documento.

• IA in crescita in Italia, banche al 59%, assicurazioni al 70% di adozione
• Casi d’uso prevalenti: efficienza interna, analisi dati, generazione contenuti testuali
• Mercati finanziari adottano IA più lentamente, ancora in fase sperimentale
• Tre quarti delle imprese riportano miglioramenti nell’efficienza operativa
• Forte dipendenza da fornitori terzi, concentrazione su pochi grandi player
• Solo 39% usa GPAI di terze parti, scarso utilizzo open source
• Governance eterogenea, supervisione umana resta presidio principale diffuso
• Quasi metà delle imprese priva di protezioni cyber specifiche per IA
• Incertezza normativa principale ostacolo, specialmente per imprese piccole
• Mancano competenze IA, dati frammentati, costi elevati frenano diffusione

In conclusione, per noi di AnalisiBanka APS, l’adozione dell’IA nelle banche italiane permane disomogenea a seconda delle dimensioni dell’istituto bancario, del suo grado di digitalizzazione, del mercato di riferimento e del modello di business e delle risorse disponibili a budget dedicabili a progetti IA: se alcuni istituti di credito di fatto oggi sono all’avanguardia e in stadio avanzato nell’implementazione interna di IA con benefici operativi e reddituali già evidenti, nel caso di altri istituti permane l’esternalizzazione dei servizi di IA oppure tuttora la limitata introduzione di IA. E’ da segnalare inoltre l’importanza della formazione e della sensibilizzazione del personale bancario all’intelligenza artificiale e al suo uso oculato e razionale: non tutte le banche adottano programmi di formazione sull’uso interno della IA che coinvolgano tutto il personale abilitato all’uso dell’IA massivamente (impiegati, quadri, dirigenti e top management)ma talvolta i programmi di formazione sono limitati a una parte del personale e per solo alcune aree di business oppure si ricorre ad external provider. Infine, la cautela normativa (rischio modello, GDPR, linee guida EBA) rallenta l’implementazione della IA. Il valore reale si concentrerà nell’efficienza del back-office e nel rischio di credito, mentre l’IA rivolta al cliente e una vera trasformazione organizzativa sono ancora talvolta allo stato embrionale.

*Ivo Invernizzi: “opera dell’ingegno umano realizzata con il solo supporto di sistemi di IA sotto supervisione editoriale”

*“i contenuti sono riferibili unicamente all’autore ed esprimono la sua personale opinione  al 26/06/2026, non costituiscono alcuna raccomandazione d’investimento e non impegnano le società e istituzioni di appartenenza”

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