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L’intelligenza artificiale sta rimodellando il settore bancario in Europa. Il cambiamento è agli inizi ma il comparto sta accelerando per cogliere le opportunità dell’AI, mantenendo l’attenzione ai rischi.
Secondo i dati Bce, l’88% delle banche europee vigilate (che sono in totale 110) usa l’AI, con una forte crescita nell’identificazione delle frodi (presente nel 62% degli istituti nel 2024, rispetto al 36% dell’anno prima) e nella valutazione del merito creditizio (nel 30% delle banche, dal 14%). E anche l’Italia sta facendo rilevanti passi avanti, come emerso dalle risposte di Unicredit e Intesa Sanpaolo alle domande di Milano Finanza sul loro utilizzo dell’AI.
Le banche che utilizzano l’intelligenza artificiale hanno «chiari vantaggi derivanti dal miglioramento delle prestazioni», secondo la Bce.
Nella valutazione del merito di credito (credit scoring), i modelli AI «migliorano l’accuratezza attraverso analisi predittive avanzate e una maggiore capacità di personalizzare le offerte. Ciò consente maggiori prestiti, valutazioni del rischio più efficaci e tassi di default più bassi».
Nel rilevamento delle frodi, invece, i modelli di AI secondo la Bce consentono alle banche di identificare attività sospette in anticipo. I benefici dell’AI sono così diffusi nel settore finanziario, anche se la quantificazione dei benefici «rimane una sfida».
Quanto all’Italia, Unicredit ha fatto sapere a Milano Finanza che l’intelligenza artificiale è usata soprattutto per le piccole e medie imprese. In materia di prestiti, la banca ha varato una piattaforma per i finanziamenti alle pmi (Ucx Sme Lending). Lo strumento, spiega l’istituto, semplifica l’istruttoria, dimezza la documentazione, riduce i tempi di approvazione grazie alla prevalutazione dei clienti, minimizza i rischi operativi e libera tempo da dedicare alla relazione con il cliente. Unicredit ha iniziato ad applicare lo strumento a marzo e ne estenderà l’uso nel 2026 a tutte le aziende clienti.
In ambito M&A, la banca segnala invece l’uso di DealSync, una piattaforma sviluppata in house, che consente di ampliare il sostegno ai clienti small cap, un segmento tradizionalmente complesso da servire a causa dei vincoli di costo e scala.
La piattaforma sfrutta l’AI per mettere in relazione i clienti coinvolti in operazioni di M&A, ad esempio pmi impegnate in vendite legate alla pianificazione successoria o aziende che perseguono strategie di crescita per linee esterne, e prevede meccanismi di apprendimento automatico che migliorano progressivamente la qualità degli abbinamenti.
In parallelo, l’AI facilita la predisposizione dei documenti di transazione. DealSync è stato lanciato lo scorso anno e ha generato 600 mandati firmati in Italia, Germania, Austria e Romania. La piattaforma rende i servizi di M&A accessibili anche alle pmi, consentendo ai banker di interagire in modo più proattivo e con una base di clientela più ampia. Unicredit utilizza inoltre l’AI a livello interno per semplificare processi e per aiutare i dipendenti a lavorare con grandi insiemi di documenti proprietari.
Intesa Sanpaolo ha invece lanciato nel 2023 il programma AIxeleration per sviluppare l’AI in tutto il gruppo, con un modello di governance specifico e circa 150 App e 350 specialisti.
La banca fa sapere di utilizzare l’AI in diversi ambiti: operations, processo del credito, processi commerciali, risk prevention, Aml e fraud detection, reporting & monitoring, controlli interni e processi di middle e back office. L'istituto utilizza l’AI anche a supporto dei meccanismi antifrode, di autenticazione dei canali e per fornire risposte circostanziate e in tempi più brevi.
Intesa ha partnership strategiche coi principali player del mercato (come Google, Microsoft, Accenture e Reply), oltre che con startup e fintech, e ha sviluppato competenze interne.
Secondo Intesa, la trasformazione digitale può rafforzare la capacità decisionale, ottimizzare l’operatività e stimolare la creazione di soluzioni innovative, con benefici diretti sulla customer experience e sulla gestione del rischio.
Per gestire i rischi delle nuove tecnologie e per adempiere all’Artificial Intelligence Act dell’Ue, è stato definito un framework dedicato ad alcuni ambiti: classificazione dei rischi, misurazione della qualità dei dati, tecniche di explainable AI (che rendono trasparenti i suggerimenti decisionali forniti dall’intelligenza artificiale), controlli per proteggere il diritto alla non-discriminazione.
Inoltre la supervisione umana garantisce il controllo del processo e del risultato. Intesa Sanpaolo si è dotata, in anticipo rispetto all’AI Act, di una regolamentazione interna sull’intelligenza artificiale e di una serie di presidi.
Tornando alle banche europee e alle valutazioni Bce, Francoforte ha ricordato che le banche devono aggiornare la gestione del rischio con l’AI. La Vigilanza ha osservato che i modelli delle banche sono in genere sviluppati internamente, ma spesso sono ospitati in ambienti cloud esterni.
Per affrontare i rischi legati all’utilizzo di fornitori esterni (spesso Usa), alcune banche si affidano a società con sede nell’Ue ed eseguono controlli di conformità, garantendo opzioni di backup per evitare interruzioni dell’attività. Con la crescente dipendenza da fornitori esterni, le banche sono comunque sempre più consapevoli di rischi in tema di privacy dei dati e resilienza operativa.
Un altro rischio individuato da Bce è quello del «black box»: alcune banche europee non garantiscono piena trasparenza sui processi interni di alcuni modelli AI che operano con un certo grado di autonomia.
Inoltre resta in alcuni casi il problema (più generale) della qualità dei dati: input carenti portano a risultati inaffidabili. La Bce ha comunque osservato che nelle banche la supervisione umana cresce in base ai rischi connessi all’attività AI.
Inoltre gli istituti stanno sviluppando pratiche di governance come la creazione di comitati dedicati oppure strutture guidate da chief AI officer. L’intelligenza artificiale, assieme alla digitalizzazione, resterà comunque una priorità della Vigilanza Bce nel 2026. (riproduzione riservata)