L’intelligenza artificiale sta modificando i processi bancari, dalla gestione della clientela all’analisi del credito, fino alla prevenzione delle frodi. Il passaggio verso il cosiddetto Banking 3.0, al centro delle ricerche presentate da Cetif, Centro di Ricerca dell’Università Cattolica del Sacro Cuore, al Cetif Summit dell’11 novembre 2026, segna l’evoluzione dalla banca digitale a un modello capace di utilizzare i dati per supportare le decisioni e personalizzare i servizi.
Gli studi, condotti attraverso il Digital Banking Hub, analizzano l’adozione di machine learning, AI generativa e agentica, cloud computing e automazione. Tecnologie che stanno entrando progressivamente nelle attività bancarie, anche se con livelli di maturità differenti.
Uno degli ambiti interessati è la gestione del credito e dei rischi. Gli algoritmi di machine learning consentono di elaborare informazioni strutturate e non strutturate, supportando l’analisi delle posizioni e i processi di valutazione. L’intelligenza artificiale può contribuire anche alla prevenzione delle frodi, attraverso l’individuazione di comportamenti anomali e operazioni sospette.
La trasformazione riguarda anche il rapporto con la clientela. Secondo i dati Cetif, l’11% dei chatbot bancari utilizza già l’AI generativa, mentre il 22% delle istituzioni finanziarie sta sperimentando questa tecnologia. I sistemi di assistenza stanno evolvendo verso strumenti capaci di interpretare richieste complesse e gestire operazioni che finora richiedevano un intervento umano.
L’AI generativa trova applicazione anche nel marketing e nelle attività commerciali, dove l’analisi dei dati permette di personalizzare le proposte e individuare le esigenze dei clienti. Più indietro è invece l’AI agentica, che consente ai sistemi di svolgere autonomamente determinate attività. Le prime sperimentazioni bancarie riguardano soprattutto lo sviluppo dei piani di marketing e la gestione dei portafogli prodotti.
Il passaggio al Banking 3.0 richiederà anche un’evoluzione dell’organizzazione interna. L’automazione di alcune attività potrà ridurre i tempi operativi e liberare risorse, ma l’impiego di sistemi dotati di maggiore autonomia comporterà nuove esigenze di controllo, gestione dei dati e formazione del personale.
Federico Rajola, direttore di Cetif, ha sottolineato che «il cambiamento più significativo riguarda la possibilità di passare da modelli di servizio prevalentemente reattivi a sistemi capaci di anticipare le esigenze dei clienti e offrire risposte sempre più personalizzate». Rajola ha richiamato anche il divario tra la velocità di sviluppo tecnologico e la capacità delle organizzazioni di adeguare competenze, processi e modelli di governance.
La ricerca ha esaminato anche il settore assicurativo, dove il 55% del tempo del personale di agenzia risulta assorbito da attività amministrative e gestionali, contro il 30% destinato alle attività commerciali. Un dato che segnala le possibilità di automazione anche per le reti distributive. Per le banche, la sfida dei prossimi anni sarà tradurre le nuove capacità tecnologiche in strumenti effettivi di gestione e valutazione del rischio, mantenendo adeguati presidi di controllo. La trasformazione del modello bancario passerà dalla capacità di integrare l’intelligenza artificiale nei processi decisionali, senza delegare ai sistemi automatici la responsabilità delle scelte.
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