Le banche stanno rivedendo le modalità di utilizzo dell’intelligenza artificiale agentica per contenere i costi legati al suo funzionamento. La spesa per i token, le unità di elaborazione utilizzate dai modelli AI, potrebbe infatti arrivare a rappresentare il 20% del costo complessivo del lavoro. È quanto emerge dal Global Banking Annual Review di McKinsey, citato da Reuters.
Per controllare la spesa, diversi istituti hanno introdotto gruppi di lavoro dedicati, definiti AI FinOps. I primi interventi si erano concentrati sull’indirizzamento delle richieste verso modelli diversi in base alla loro complessità. Un sistema che, secondo Vik Sohoni, senior partner di McKinsey e coautore del rapporto, si è dimostrato meno efficace con gli agenti AI, che interagiscono tra loro generando un consumo crescente di token.
Le banche stanno quindi diventando più selettive, privilegiando le applicazioni in grado di produrre risultati economici misurabili. Se i risparmi di produttività sono relativamente semplici da quantificare, cresce l’attenzione verso gli effetti dell’intelligenza artificiale sulla generazione di nuovi ricavi.
La diffusione di questi strumenti procede rapidamente anche tra i clienti. Un’indagine McKinsey su 46.000 correntisti retail a livello internazionale rileva che molti utilizzano già l’intelligenza artificiale per confrontare servizi bancari, individuare conti di risparmio più remunerativi e rinegoziare o consolidare i debiti.
Tra gli utenti intervistati, il 72% si è dichiarato disponibile ad affidare a un agente AI operazioni finanziarie per proprio conto, pur fissando a 500 dollari il limite massimo per le operazioni autorizzate autonomamente.
Gli agenti AI potrebbero incidere anche sulla redditività bancaria, favorendo lo spostamento dei depositi verso conti più remunerativi e aumentando la pressione sul margine di interesse. Per ora l’impatto resta limitato, poiché le banche impediscono agli agenti esterni di autorizzare direttamente le transazioni.
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