Il settore finanziario è in forte trasformazione, guidata dall’intelligenza artificiale che sta ottimizzando le operation e rimodellando i modelli di business. Nel 2025, i progressi dell’IA promuoveranno la sua applicazione nei servizi finanziari, spingendo il settore in una nuova era di efficienza e personalizzazione. Dal ridisegno delle interazioni con i clienti alla semplificazione dei processi interni, l’IA stimola l’innovazione aziendale in ogni funzione. Ne parliamo con Silvia Speranza, Regional Vice President di Appian Italia (nella foto).

Di che cosa si occupa esattamente Appian?

«Appian è una società di software per l’automazione e l’orchestrazione dei processi aziendali. La Piattaforma Appian, leader di settore, permette di progettare, automatizzare e ottimizzare i processi dall’inizio alla fine. Appian gode della fiducia delle principali organizzazioni per guidare un cambiamento trasformativo dei processi. Tra gli altri, ha clienti di caratura internazionale nei settori finanziario, assicurativo, pubblico e life science».

L’IA può incidere positivamente sul raggiungimento di obiettivi di efficienza operativa da parte delle società di servizi finanziari? 

«I progressi dell’intelligenza artificiale spingeranno sempre di più il settore finanziario in una nuova era di efficienza e personalizzazione, portando i clienti di questo settore al raggiungimento dei loro obiettivi di automatizzazione e ottimizzazione più velocemente. Tra le altre funzioni, l’IA consentirà alle società di ridisegnare le interazioni con i clienti e di semplificare i propri processi interni».

Nell’ambito del trading, quali sono le potenzialità dell’IA generativa?

«I principali casi d’uso sono nella gestione del portafoglio e valutazione del rischio, dove l’IA può generare prodotti diversificati ed ottimizzati per la tolleranza al rischio, le condizioni di mercato e gli obiettivi di investimento, simulare vari scenari di mercato per valutare l’esposizione al rischio, aiutando con strategie di copertura. Inoltre, nel rilevamento delle frodi e delle anomalie, l’IA generativa può creare dei modelli di trading standard, per analizzare attività sospette e ottimizzare il rilevamento delle frodi, ma può anche migliorare la conformità normativa segnalando comportamenti di trading potenzialmente illeciti. Infine, per quanto riguarda i Personalized Trading Assistants, quelli basati sull’IA possono fornire suggerimenti in tempo reale, idee di trading e valutazione del rischio su misura per i singoli trader, così come generare report e insights basati sulla cronologia e sulle preferenze di trading personali».

Può indicare alcune tendenze emergenti che, a suo avviso, influenzeranno le strategie di investimento dei servizi finanziari nell’IA?

«Ci sarà una maggiore adozione dell’IA nei servizi finanziari, grazie al fatto che le funzionalità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) diventeranno accessibili anche alle aziende più piccole. Inoltre, l’IA si allargherà nelle operazioni aziendali con maggiori casi d’uso, come i rapporti di conformità e le comunicazioni istituzionali. La combinazione di IA tradizionale, genAI e agenti IA rivoluzionerà l’efficienza operativa e aiuterà le società a gestire processi di dati complessi con maggiore velocità e precisione.

Infine, penso che la trasformazione dell’infrastruttura che supporta le tecnologie di IA diventerà una priorità assoluta e un elemento chiave di questo approccio sarà ad esempio il data fabric, un layer unificato che consente di evitare la duplicazione dei dati, lasciandoli nei sistemi di origine; in questo modo, i dati vengono utilizzati nei processi e nelle applicazioni senza doverli spostare, garantendo efficienza, governance e agilità.

Grazie a queste tre tendenze, le banche potranno facilitare la propria gestione del rischio e automatizzare ancora di più i processi di routine, riducendo significativamente i costi e gli errori umani».

In conclusione, a suo avviso, ci sono potenzialità dell’IA che il settore finanziario non ha ancora sfruttato?

«Il settore finanziario, che è fortemente regolamentato e per questo rappresenta una sfida maggiore, è ancora in fase di esplorazione per comprendere come sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale. Ad esempio, l’IA generativa potrebbe essere usata dal CRM come strumento di supporto nel Contact Center. Inoltre, può contribuire ad accelerare notevolmente il ciclo di vita dello sviluppo del software, grazie alla sua capacità di elaborare un codice che gli sviluppatori dovrebbero altrimenti scrivere da zero».