Northern Trust implementa un agente IA per accelerare l’onboarding dei clienti

Northern Trust e Microsoft hanno annunciato il 9 novembre 2026 che un agente per l’onboarding dei clienti, sviluppato congiuntamente, ha ridotto dell’83% i tempi di preparazione dei dati, passando da circa due settimane e mezzo a tre giorni. L’implementazione segna l’avvio di una collaborazione più ampia nel campo dell’IA e serve i clienti della piattaforma Front Office Solutions di Northern Trust Asset Servicing.

Il sistema acquisisce registrazioni storiche di investimenti e transazioni che coprono più anni e le riformatta secondo la struttura dati standard di Northern Trust per la reportistica. I clienti istituzionali, come fondi pensione, fondi di dotazione, fondazioni e grandi family office, utilizzano Front Office Solutions per analizzare la performance degli investimenti e svolgere attività di analisi. Ricostruire la storia della performance di un nuovo cliente può richiedere ai team di implementazione di consolidare registrazioni provenienti da diverse fonti; la presenza di attività alternative aggiunge ulteriore complessità.

Misurazione in produzione e test di qualità

Dopo l’implementazione, Northern Trust ha misurato il risparmio di tempo in scenari reali di onboarding dei clienti. L’analisi ha preso in esame la trasformazione dei dati, la revisione degli analisti, la gestione delle eccezioni e la convalida finale, confrontando il valore di riferimento del flusso di lavoro precedente con il tempo medio di completamento dei casi di produzione assistiti dall’agente. La misurazione comprende quindi anche il lavoro degli analisti nelle fasi circostanti, anziché isolare il passaggio di conversione automatizzata.

Le aziende hanno inoltre riportato un punteggio di qualità al primo passaggio pari al 96,5% secondo la metrica F1, che combina precisione e richiamo. Il set di test comprendeva sette casi rappresentativi, ricavati da cartelle di lavoro storiche sulle transazioni dei clienti reali fornite da Northern Trust in forma anonimizzata.

I valori generati dall’agente sono stati confrontati con risultati di riferimento preparati dagli analisti e tenuti nascosti durante l’esecuzione. Il risultato al primo passaggio è stato registrato prima di qualsiasi riscontro o correzione da parte degli analisti: misura quindi il risultato iniziale dell’agente, non la qualità dopo la revisione umana. Questa distinzione separa il test di qualità controllato dalla misurazione dei tempi in produzione, che comprende la revisione e la convalida degli analisti.

Architettura Azure e controllo umano

Northern Trust ha sviluppato il sistema insieme ai team di Forward Deployed Engineering di Microsoft Frontier Company. Microsoft Foundry fornisce gli strumenti di IA per le imprese, mentre Microsoft Azure mette a disposizione la piattaforma sottostante. Le integrazioni con Excel, SharePoint e altri strumenti di Microsoft 365 consentono agli analisti di esaminare, modificare e approvare i risultati. Azure supporta inoltre un livello di intelligenza governato che conserva le conoscenze approvate sull’onboarding, affinché nel tempo il sistema possa attingere alle competenze istituzionali.

La supervisione prosegue lungo tutto il flusso di lavoro. Gli analisti possono valutare il ragionamento dell’agente, risolvere le eccezioni e fornire riscontri specialistici. Durante l’implementazione, prima che un cliente diventi operativo, possono usare l’agente per individuare e riconciliare gli errori mentre convalidano i dati iniziali del cliente. In questo modo, i team di implementazione possono verificare sia la cronologia dei dati in ingresso sia i risultati dell’agente.

Nel processo di sviluppo, Microsoft ha adottato quello che le aziende definiscono un approccio «eyes-off». Microsoft ha ottimizzato la qualità F1 al primo passaggio e altre metriche di valutazione utilizzando esclusivamente dati anonimizzati, mentre i dati dei clienti di Northern Trust sono rimasti soggetti alla governance e al controllo della società. L’accordo è stato concepito per rispettare i requisiti di privacy, sicurezza e gestione responsabile dei dati dei servizi finanziari, consentendo al contempo al team di ingegneria congiunto di migliorare il sistema.

Pete Cherecwich, Chief Operating Officer di Northern Trust, ha dichiarato che l’agente riduce il tempo necessario per preparare e convalidare i dati dei clienti «mantenendo al contempo la supervisione e i controlli che i nostri clienti si aspettano», creando capacità per consentire a entrambe le parti di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto. Nell’ambito dell’approccio più ampio della società all’intelligenza aumentata, l’IA estende le competenze umane, mentre il giudizio e la responsabilità restano affidati alle persone.

L’implementazione associa una riduzione misurabile dei tempi di preparazione a una precisa ripartizione delle responsabilità: l’IA gestisce la conversione dei dati, gli analisti si occupano delle eccezioni e della convalida e Northern Trust mantiene il controllo delle informazioni dei clienti. Per un utilizzo più ampio, la questione operativa è se il risparmio misurato e la qualità al primo passaggio restino costanti anche in presenza di storici dei clienti diversi, mantenendo gli stessi controlli.