Intelligenza artificiale agentiva nella finanza: come i leader dei dati stanno scalando in modo sicuro

In tutta Europa, i leader dei dati nei servizi finanziari si trovano a camminare su una corda tesa: desiderosi di implementare e scalare strumenti di intelligenza artificiale, ma vincolati dalla conformità, dalla gestione del rischio e dalla sfida di dimostrare un valore tangibile. Secondo il nostro Sondaggio CDO Insights 2025Oltre il 97% dei leader globali nel settore dei dati afferma di avere difficoltà a dimostrare chiaramente il valore commerciale dell'IA generativa. E, mentre l'87% prevede di accelerare gli investimenti nell'IA, il 67% ammette di aver trasferito meno della metà dei propri progetti pilota di IA a un'implementazione su larga scala.

Uno dei maggiori ostacoli è ottenere il consenso della leadership. Oltre un terzo (35%) afferma che ottenere supporto e dimostrare il valore è una sfida chiave che ostacola l'implementazione dell'IA. Ciò significa che molti rimangono bloccati in una situazione di stallo, esitanti a impegnarsi in implementazioni più ampie senza prove concrete.

Questa esitazione è in netto contrasto con il potenziale della tecnologia. McKinsey stima che l'intelligenza artificiale e l'analisi potrebbero generare fino a 1 trilione di dollari di valore annuo aggiuntivo per il settore bancario globale, mentre la sola intelligenza artificiale generativa potrebbe contribuire fino a $ 340 miliardi all'utile operativo. È un'opportunità troppo significativa per essere ignorata, ma che deve essere affrontata in modo da salvaguardare la conformità, creare fiducia e generare rendimenti comprovati.

Il percorso in avanti

Nonostante le forti difficoltà, ci sono organizzazioni in tutta Europa e nel resto del mondo che stanno portando avanti il loro rollout dell'IA, esplorando come sfruttarne i vantaggi. Quelle che stanno cambiando rotta non lo fanno tuffandosi a capofitto in implementazioni complesse e a lungo termine. Piuttosto, stanno adottando un approccio misurato: iniziare in piccolo, costruire fiducia, dimostrare il valore e ampliare solo quando la tecnologia dimostra la sua efficacia.

Le implementazioni di intelligenza artificiale di maggior successo non avvengono dall'oggi al domani. Iniziano con piccole azioni ad alto impatto che creano fiducia e producono risultati. Ecco tre passaggi per iniziare.

1. Utilizzare l'intelligenza artificiale per pulire i dati prima del ridimensionamento

Anche con l'approvazione della conformità, i sistemi di intelligenza artificiale sono efficaci solo quanto i dati su cui si basano. Una scarsa qualità dei dati comprometterà l'accuratezza, l'efficienza e l'affidabilità. Infatti, il 43% dei responsabili dei dati afferma che i problemi relativi ai dati rappresentano il principale ostacolo alla scalabilità dell'intelligenza artificiale generativa.

È incoraggiante notare che l'intelligenza artificiale stessa può contribuire a risolvere questi problemi di dati. Nei servizi finanziari, ad esempio, alcune aziende utilizzano strumenti di intelligenza artificiale per ripulire i dati dei crediti, rimuovendo i duplicati, correggendo le voci obsolete e risolvendo le discrepanze. Una volta che i dati sono allineati e affidabili, le aziende possono automatizzare i follow-up, migliorare il flusso di cassa e operare con maggiore fiducia nelle informazioni basate sull'intelligenza artificiale. Questa è anche una priorità di investimento. L'86% dei responsabili dei dati prevede di aumentare la spesa per la gestione dei dati, e quasi la metà cita l'adattamento dei dati all'intelligenza artificiale come principale motivazione.

2. Iniziare con agenti esecutori mirati

L'implementazione di agenti "executor" mirati è uno dei modi più rapidi per generare risultati misurabili. Questi agenti sono progettati per gestire attività molto specifiche e ben definite, come la compilazione di riepiloghi di riunioni, l'elaborazione di transazioni standard o la categorizzazione delle richieste dei clienti in arrivo.

Poiché gli agenti esecutori sono semplici da monitorare, producono output chiaramente tracciabili e più facili da convalidare per verificarne l'accuratezza. Questo non solo riduce il rischio operativo, ma fornisce anche elementi di prova tempestivi per gli stakeholder, contribuendo a garantire l'adesione per un'adozione più ampia.

Una volta dimostrato il successo degli agenti mono-attività, le organizzazioni possono introdurre strutture agentiche più complesse, come pianificatori e orchestratori, per gestire flussi di lavoro in più fasi.

3. Semplificare la reportistica sulla conformità attraverso l'automazione

La conformità è un'area che richiede un notevole dispendio di risorse nei servizi finanziari. La rendicontazione normativa richiede spesso la raccolta e la riconciliazione di dati da più fonti, un processo che può richiedere centinaia di ore e che si basa su un piccolo gruppo di specialisti qualificati. L'intelligenza artificiale eccelle in questo ambito, fornendo un eccellente punto di partenza per testare e scalare la tecnologia.

Una volta ripuliti e strutturati i dati sottostanti, l'intelligenza artificiale può farsi carico di parte del lavoro più impegnativo. Ad esempio, la generazione di report conformi allo standard BCBS 239 può essere parzialmente automatizzata utilizzando la mappatura dei metadati combinata con modelli di intelligenza artificiale agentica. Questi sistemi possono produrre prime bozze accurate che vengono poi riviste dai responsabili della conformità, riducendo i tempi di elaborazione e mantenendo al contempo il controllo di qualità.

Il potenziale in questo caso è notevole. McKinsey L'esempio di una banca globale che ha ottenuto incrementi di produttività dal 200% al 2,000% nei processi di conoscenza del cliente (KYC) adottando un approccio basato su "fabbrica di agenti di intelligenza artificiale". L'azienda ha mantenuto la supervisione umana, ma ha automatizzato i passaggi più dispendiosi in termini di tempo.

Lezioni dal percorso di una banca multinazionale nel campo dei dati

Una banca multinazionale olandese ha riconosciuto l' importanza di costruire le basi dei dati per il successo dell'IAHa compreso l'importanza della gestione dei dati, rendendola una priorità. Ha investito nei giusti processi organizzativi per consentire la distribuzione su larga scala, prendendo decisioni ponderate per potenziare i team. E ha fornito ai team una direzione chiara e una solida collaborazione interfunzionale per il successo. Questa combinazione di dati affidabili, team potenziati e una chiara direzione strategica è ciò che consente all'IA di generare valore aziendale, non solo risultati tecnologici.

Creare slancio senza perdere il controllo

Con 76% delle società di servizi finanziari Con l'intenzione di implementare soluzioni di intelligenza artificiale agentica nei prossimi 12 mesi, lo slancio sta crescendo. Tuttavia, è chiaro che le organizzazioni di maggior successo non si stanno affrettando verso una trasformazione su larga scala. Stanno implementando l'intelligenza artificiale in modo strategico, concentrandosi su casi d'uso limitati e ben definiti che offrano un valore misurabile e migliorino l'efficienza operativa. Stanno inoltre integrando la governance in ogni fase, garantendo il coinvolgimento tempestivo e frequente dei team di conformità.

Adottando questo approccio incrementale, le aziende possono accelerare l'adozione dell'IA senza sacrificare la fiducia o l'allineamento normativo, trasformando il "partire in piccolo" da una limitazione percepita in una strategia di crescita deliberata e comprovata. Nell'adozione dell'IA, la velocità è importante, ma la sicurezza e la scalabilità lo sono ancora di più. Gli istituti di servizi finanziari che partono in piccolo, dimostrano valore e crescono con fiducia saranno quelli nella posizione migliore per sbloccare il potenziale da mille miliardi di dollari dell'IA.