La banca del futuro sarà un organismo intelligente, capace di adattarsi ai cambiamenti economici, sociali e tecnologici con una rapidità mai vista prima. L’intelligenza artificiale rappresenterà il motore principale di questa evoluzione, trasformando una struttura spesso rigida in un sistema fluido, proattivo e centrato sulle persone. Non si tratterà soltanto di introdurre nuovi strumenti digitali, ma di ripensare completamente il modo in cui si crea valore per clienti, imprese e comunità.

Questa la previsione emersa dal Banking Summit 2025 che si è tenuto a Baveno lo scorso settembre dove sono state approfondite alcune expertise nell’implementazione di soluzioni di IA, a partire da quelle basate su architettura multi-agente, che generano un significativo valore nella comunicazione tra banca, cliente e banker, migliorando l’esperienza omnicanale ed il servizio clienti.

Il rapporto tra banca e cliente, quindi è destinato a cambiare. Secondo un’indagine della CIPA (Convenzione Interbancaria per l’automazione)  oltre il 90% delle banche ha già investito o si attende investimenti in IA entro la fine del prossimo anno. Oggi il cliente interagisce con la banca quando ne ha bisogno; domani sarà la banca a interagire con il cliente prima che il bisogno emerga, grazie alla capacità dell’IA di leggere schemi, identificare opportunità e prevedere comportamenti.

Le interfacce conversazionali sostituiranno molte interazioni tradizionali: non sarà necessario navigare menu o compilare moduli, basterà parlare o scrivere. L’assistenza sarà continua, personalizzata e contestuale, con soluzioni che si adattano automaticamente allo stile di vita, alle preferenze e alla situazione finanziaria di ciascuno.

La società di consulenza McKinsey ritiene che le banche che vogliono ottenere valore su larga scala dall’intelligenza artificiale devono comunque ragionare non solo in termini di business, ma sul’infrastruttura su cui l’IA si innesta, ovvero l’IA non genera impatti significativi se non è supportata da un’architettura tecnologica, organizzativa e di governance capace di sostenerla end-to-end. In pratica non basta introdurre modelli di IA; serve costruire le fondamenta che permettono alla banca di usarli in modo scalabile, sicuro e ripetibile.

La consulenza finanziaria diventerà più scientifica. Gli algoritmi forniranno scenari, simulazioni e analisi dei rischi in tempo reale, consentendo sia ai consulenti sia ai clienti di prendere decisioni più consapevoli. La relazione umana però resterà centrale: l’IA offrirà precisione e velocità, il consulente offrirà interpretazione, empatia, capacità di leggere le emozioni e di guidare le scelte in momenti complessi come volatilità dei mercati, cambiamenti familiari o difficoltà aziendali. La forza della banca del futuro sarà proprio la combinazione di intelligenza artificiale e intelligenza emotiva.

Il credito vivrà una rivoluzione ancora più profonda. I modelli predittivi renderanno l’accesso ai finanziamenti più rapido, efficiente e inclusivo. Le valutazioni non si baseranno più solo su indicatori statici, ma su flussi di dati aggiornati di continuo: andamento dei pagamenti, comportamenti di spesa, dati settoriali, dinamiche macroeconomiche. Per le famiglie questo significherà risposte più veloci e condizioni più eque; per le imprese, soprattutto le piccole e medie, una banca in grado di comprenderne la vitalità reale meglio di qualsiasi rendiconto tradizionale.

La prevenzione del rischio diventerà un processo continuo: le difficoltà potranno essere intercettate in anticipo, rendendo possibili interventi tempestivi anziché azioni correttive tardive. Anche l’operatività interna cambierà radicalmente. Processi oggi lenti, ripetitivi e distribuiti tra più funzioni verranno automatizzati da sistemi intelligenti capaci di apprendere e migliorare nel tempo. Questo libererà risorse e competenze, che potranno essere orientate a innovazione, sviluppo prodotti e relazione con la clientela.

Le filiali evolveranno in poli di consulenza avanzata, dove tecnologia e presenza umana convivono per offrire esperienze di qualità. Gli spazi saranno meno burocratici e più orientati al dialogo e alla progettazione finanziaria. La sicurezza rappresenterà uno dei pilastri della banca del futuro.

L’IA permetterà di analizzare in tempo reale milioni di transazioni e individuare anomalie invisibili ai sistemi tradizionali. Le frodi verranno intercettate con precisione crescente, l’autenticazione sarà progressivamente più biometrica e la protezione dei dati diventerà una componente strutturale dell’identità della banca. Allo stesso tempo, i sistemi di IA dovranno essere controllabili, spiegabili e privi di distorsioni: trasparenza, responsabilità e correttezza algoritmica saranno condizioni essenziali per mantenere la fiducia dei clienti e dei regolatori.

Infine, la banca del futuro dovrà affrontare una sfida culturale. L’introduzione dell’IA richiede competenze nuove, capacità di collaborazione tra funzioni e un diverso modo di prendere decisioni. La banca non sarà più un edificio o un’app: sarà un ecosistema di dati, tecnologie e persone che interagiscono in modo fluido. La competizione non sarà solo tra istituti bancari, ma tra ecosistemi capaci di offrire servizi integrati: pagamenti, investimenti, credito, protezione, gestione del patrimonio, servizi per la vita quotidiana.

In definitiva, la banca del futuro sarà un partner finanziario sempre presente, capace di anticipare, comprendere e sostenere le persone in ogni fase della loro vita economica. L’IA darà velocità e precisione; le persone daranno senso, fiducia e valore. La banca che saprà integrare questi due elementi non solo sarà più efficiente, ma diventerà un punto di riferimento stabile in un mondo che cambia sempre più rapidamente. Su questi contenuti la Commissione europea SG Reform, in cooperazione con l’ OCSE, ha avviato un progetto sull’ uso dell’IA nei mercati finanziari italiani.

In che modo si realizzerà l’IA in banca? Entrando in banca come un’infrastruttura continua che attraverserà tutte le funzioni quali l’automazione intelligente dei processi, la consulenza finanziaria aumentata, le decisioni di credito più accurate, una finanza comportamentale e iper-personalizzata ed una maggior sicurezza e antifrode.

Ci sono tre grandi fonti di ispirazione. Le big tech Google, Amazon, Apple, Meta hanno mostrato che l’esperienza del cliente deve essere semplice, veloce, predittiva; i dati sono il motore centrale e i servizi devono anticipare i bisogni, le banche ora copiano questo approccio; le fintech, che hanno vinto con l’assistenza 24/7 e la personalizzazione spinta, costringendo le banche a innovare; i modelli di big data già usati nella finanza (hedge fund, trading) da almeno 10 anni: fondi quantitativi usano IA per analizzare mercati e prevedere scenari; sistemi di risk management applicano modelli predittivi. Ora queste tecniche vengono portate dal mondo dell’investment banking alla banca retail. 

Le banche si stanno preparando davvero? Sì ma con velocità diverse. Ci sono i leader come JP Morgan, ING BBVA, che stanno costruendo piattaforme interne di IA e ridisegnando i processi interni, mentre le banche piccole e locali sono in ritardo, spesso usano sistemi IT vecchi ed utilizzano dati non integrati.

L’introduzione dell’IA non è un semplice aggiornamento tecnologico: implica trasformare processi, dati, competenze e modelli operativi. Sono investimenti che si recuperano grazie all’automazione dei processi, alla riduzione dei costi operativi, alle minori frodi, alla maggiore produttività della rete commerciale a servizi più personalizzati per i clienti.

L’AI Act europeo, il più importante  quadro normativo completo al mondo per l’intelligenza artificiale, creato dall’Unione Europea per regolare sviluppo e utilizzo dell’IA, classifica quasi tutti i modelli usati dalle banche come sistemi ad alto rischio, quindi soggetti ad audit obbligatori, documentazione completa del modello, prove di robustezza e affidabilità: ogni modello IA che influenza credito, investimenti e compliance deve essere cioè tracciabile, spiegabile e verificabile.