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Le banche retail hanno investito miliardi nella digitalizzazione, ma molte attività chiave continuano a dipendere da passaggi manuali. I controlli su identità, rischio e compliance sono spesso automatizzati, ma la sintesi delle informazioni, l’interpretazione dei documenti e l’avvio delle decisioni restano affidati a team operativi. È proprio in questi snodi che si concentrano costi, ritardi e pressione organizzativa.
Secondo il report How Retail Banks Can Put AI Agents to Work, iniziativa congiunta di BCG e OpenAI, la nuova frontiera è l’AI agentica: sistemi capaci non solo di analizzare dati, ma anche di coordinare attività e attivare processi complessi in modo controllato. L’impatto potenziale è significativo: fino al +30% di redditività e una riduzione dei costi operativi tra il 30% e il 40% entro il 2030.
Il limite della digitalizzazione: troppi passaggi manuali
Come spiega il report, negli ultimi anni le banche hanno automatizzato molti singoli processi – onboarding digitale, verifiche antifrode, scoring creditizio – ma il flusso complessivo resta frammentato. Anche quando i controlli sono già completati, le informazioni devono essere ricomposte manualmente prima di arrivare a una decisione finale.
“La vera discontinuità dell’AI agentica non sta (solo) nei benefici economici, ma nella capacità di intervenire su quei colli di bottiglia invisibili che da anni limitano la produttività delle banche”, spiega Matteo Radice, Managing Director e Partner di BCG. “Pensiamo, ad esempio, all’onboarding del credito: oggi i controlli su identità, antifrode e merito creditizio sono già automatizzati, ma il passaggio cruciale resta la sintesi manuale di queste informazioni. È qui che gli agenti AI introducono un salto di qualità, costruendo in tempo reale un profilo di rischio strutturato e verificabile che accelera il processo decisionale senza modificare i framework di controllo esistenti”.
Gli agenti AI possono infatti raccogliere i dati dai diversi sistemi, generare una sintesi strutturata del profilo cliente e supportare la decisione umana. Il risultato è un processo più rapido e trasparente, con minore carico operativo e maggiore tracciabilità.
Dalla customer experience al back office
L’impatto – spiega lo studio – riguarda sia il front office sia il back office. Dal punto di vista del cliente, l’evoluzione è verso assistenti finanziari intelligenti in grado di comprendere il contesto e guidare l’utente nelle scelte: apertura di credito, gestione liquidità, richiesta mutuo o risoluzione di problemi. Ma è nel back office che si concentra il maggiore beneficio operativo.
“Lo stesso principio si applica al back office, dove molte attività richiedono interpretazione documentale e gestione delle eccezioni”, continua Radice. “Gli agenti possono leggere documenti complessi, estrarre dati rilevanti, segnalare anomalie e attivare escalation quando necessario, mantenendo una piena tracciabilità delle decisioni”.
Automatizzando attività ripetitive e documentali, le banche possono ridurre errori, accelerare i tempi e liberare risorse da destinare a casi complessi e relazione con il cliente.
Due condizioni per scalare davvero l’AI
Per passare dai progetti pilota all’adozione su larga scala, lo studio individua due leve principali. La prima è la valutazione continua delle performance degli agenti AI su attività reali, che misurano accuratezza, coerenza e capacità di gestire workflow complessi.
La seconda è la creazione di un’infrastruttura centralizzata, un middleware che funzioni da punto di ingresso unico per tutte le applicazioni AI. Questo consente di standardizzare controlli, autorizzazioni e requisiti di compliance, oltre a monitorare in tempo reale il comportamento degli agenti.
La sfida è anche organizzativa. Lo studio evidenzia la necessità di team trasversali e centri di eccellenza dedicati all’AI, capaci di integrare competenze tecnologiche, di business e di controllo. L’obiettivo è ripensare i processi end-to-end e portare l’intelligenza artificiale nel cuore delle operazioni. In prospettiva, front e back office convergeranno in un unico sistema integrato, alimentato dall’AI. I clienti interagiranno con assistenti capaci di attivare processi e coordinare interventi umani, mentre le banche potranno contare su flussi più efficienti, scalabili e tracciabili.
Per ora, però, l’intelligenza artificiale resta per molte banche più una promessa che una realtà operativa. Ma la competizione è già partita: chi riuscirà a integrare per primo l’AI agentica nei processi core potrà ottenere vantaggi difficili da colmare negli anni successivi.
