Inefficienze strutturali nei passaggi dei processi, modelli digitali ancora frammentati e funzioni di compliance e controllo che necessitano di ulteriori sviluppi: sono diversi i nodi della trasformazione digitale, da tempo al centro dei piani di investimento delle banche retail.
Un processo necessario per le banche, e a tal riguardo l’AI agentica può rappresentare un vero fattore abilitante. A dirlo è un recente studio di Boston Consulting Group (BCG), secondo cui l’adozione di queste soluzioni potrebbe segnare una svolta per il settore, favorendo un aumento della redditività e una significativa riduzione dei costi operativi.
L’AI agentica cambia il volto delle banche retail secondo BCG
Secondo lo studio How Retail Banks Can Put AI Agents to Work, l’adozione di soluzioni di AI agentica può segnare una svolta per il settore delle banche retail, con un potenziale aumento della redditività fino al 30% e una riduzione dei costi operativi tra il 30% e il 40% entro il 2030.
La vera discontinuità dell’AI agentica rispetto ad altre tecnologie, però, non risiede soltanto nei benefici economici. Come sottolinea Matteo Radice, Managing Director e Partner di BCG, il valore dell’AI agentica sta “nella capacità di intervenire su quei colli di bottiglia invisibili che da anni limitano la produttività delle banche“.
Due esempi chiave sono onboarding e back office. Nel primo, nonostante i controlli su identità, antifrode e merito creditizio siano già automatizzati, resta manuale la sintesi delle informazioni. Qui intervengono gli agenti AI, capaci di costruire in tempo reale un profilo di rischio verificabile, accelerando le decisioni senza modificare i framework esistenti. Il risultato è un onboarding più rapido, trasparente e scalabile, che migliora l’esperienza del cliente e libera risorse interne.
Nel back office, dove prevalgono interpretazione documentale e gestione delle eccezioni, gli agenti AI possono “leggere documenti complessi, estrarre dati rilevanti, segnalare anomalie e attivare escalation quando necessario, mantenendo una piena tracciabilità delle decisioni”, spiega Radice. Un’evoluzione che rende i processi delle banche retail più veloci, coerenti e controllabili, senza intervenire sui modelli di rischio, credito e compliance.
Perché questo modello possa funzionare su larga scala, lo studio individua due leve abilitanti fondamentali. La prima è la valutazione continua delle performance degli agenti AI su task reali, in condizioni operative simili al back office. La seconda è un’infrastruttura capace di garantire controllo e uniformità. In questo contesto, il middleware diventa il punto di accesso unico per le applicazioni AI, gestendo autorizzazioni, standard e requisiti di compliance. Un approccio che consente di scalare l’AI senza perderne il controllo. Serve infine un ripensamento dei modelli operativi e delle competenze: lo studio sottolinea l’importanza di team trasversali e centri di eccellenza, in grado di unire competenze tecnologiche, di business e di controllo e guidare l’adozione in modo strutturato.
AI agentica e non solo: le sfide e i rischi per le banche retail
La spinta a investire nell’AI non è nuova per il settore bancario. Già mesi fa in un suo report McKinsey aveva evidenziato il ruolo strategico di queste tecnologie, invitando però a un approccio selettivo: concentrare le risorse su soluzioni ad alto impatto, in particolare AI generativa e (appunto) agentica, e ridurre gli investimenti privi di benefici concreti sui processi.
Proprio sull’AI, McKinsey ha voluto fare alcune precisazioni. Sebbene, da un lato, l’AI offra ampie opportunità di efficienza, con potenziali riduzioni dei costi fino al 70%, dall’altro, nel lungo periodo potrebbe comprimere la redditività del settore. E questo perché “i consumatori ottimizzano autonomamente le loro finanze (es. spostando depositi verso conti a rendimento maggiore), riducendo l’inerzia e cambiando l’economia del settore”, si legge sul report.
Quindi, sì, l’AI agentica può rimodellare radicalmente il settore bancario (anche quello delle banche retail), creando efficienze senza precedenti e nuovo valore per i clienti, “ma senza un adattamento deciso da parte delle banche potrebbe erodere le tradizionali fonti di profitto“. La sfida per le banche retail, quindi, è individuare con precisione dove queste tecnologie generano reale valore, evitando investimenti dettati “solo dalla paura di rimanere indietro“.
AI agentica nelle banche retail: gli effetti per i possessori di certificati
Su un piano strettamente finanziario, l’adozione dell’AI agentica può offrire spunti interessanti per investitori e possessori di certificati. Processi più rapidi e integrati, dall’onboarding alla gestione operativa, tendono a migliorare l’efficienza e la qualità dei servizi, con effetti potenzialmente positivi sulla redditività delle banche retail. Se questa maggiore efficienza si traduce in utili più elevati e, a valle, in dividendi più solidi, può contribuire a sostenere anche i rendimenti dei certificati collegati agli emittenti.
Allo stesso tempo, però, l’efficienza spinta e la crescente capacità dei clienti di ottimizzare autonomamente le proprie scelte finanziarie potrebbero aumentare la pressione competitiva tra emittenti, con un impatto sui margini. Questo potrebbe tradursi in condizioni più favorevoli per gli investitori, ma anche in una maggiore complessità e varietà dell’offerta.
In questo contesto, diventa ancora più centrale per chi investe in certificati valutare con attenzione struttura, costi impliciti e profilo di rendimento, in un mercato destinato a diventare più veloce, trasparente ma anche più competitivo.
