Emergono divergenze strategiche sugli ambiti di applicazione, tra aumento della produttività e riduzione dei costi
NTT DATA, leader mondiale nei servizi tecnologici e business digitale, ha recentemente presentato una nuova ricerca globale sull’utilizzo dell’AI generativa (GenAI) in campo bancario. Il report, dal titolo “Intelligent banking in the Age of AI”, indica che, nonostante la crescente adozione della GenAI nel settore, le banche e le organizzazioni finanziarie non hanno ancora le idee chiare sulle strategie di utilizzo della tecnologia. Solo metà delle banche (50%) la vede come uno strumento per migliorare la produttività e l’efficienza, mentre il 49% è convinto che possa essere utilizzata per ridurre i costi operativi associati all’IT.
Trasformare il settore bancario per mezzo della GenAI
La GenAI è più dirompente di qualsiasi precedente progresso tecnologico nel settore bancario. La questione non è tanto se, ma quando le banche adotteranno questa tecnologia, in virtù della sua capacità di incorporare l’intelligenza a ogni livello dell’ecosistema, dal core banking ai sistemi front-end. L’AI generativa sta già facendo breccia nel settore bancario, con 6 organizzazioni su 10 (58%) che ne hanno già abbracciato pienamente il potenziale trasformativo. Si tratta di un significativo aumento rispetto al 2023, secondo la ricerca di NTT DATA, quando solo il 45% delle organizzazioni aveva adottato pienamente questa tecnologia.
“L’intelligenza artificiale generativa rappresenta uno spartiacque per il settore bancario”, ha commentato Robb Rasmussen, Head of Global Marketing & Communications, NTT DATA. “Benché i potenziali vantaggi siano enormi, l’implementazione della GenAI presenta sfide complesse e variegate, che richiedono una navigazione attenta e un approccio strutturato. Data l’elevata spesa associata all’adozione della GenAI, ottenere un ritorno sull’investimento è fondamentale.
“Molte banche si aspettano che la GenAI generi risparmi a lungo termine automatizzando le attività IT, migliorando l’efficienza operativa e creando vantaggi competitivi, ma è importante notare che per ottenere un ROI significativo è necessario avere una strategia chiara, implementazioni personalizzate e una governance solida”.
Limitazioni finanziarie e pressioni sul ROI
Il ritorno sull’investimento è diventato una priorità assoluta per le implementazioni di GenAI, ma le organizzazioni bancarie sono divise su quali strategie siano più importanti per loro. Una delle priorità più importanti del settore è aumentare la produttività e la GenAI è in grado di offrire una risposta a questa esigenza. Tuttavia, solo la metà dei manager del settore (50%) la vede come una soluzione agli attuali problemi di produttività. L’ottimizzazione dei costi è un altro ambito in cui il settore è diviso, con poco meno di metà delle organizzazioni bancarie (49%) che punta a ridurre i budget IT.
Questa disparità è evidente anche su scala globale: ad esempio, quasi 6 banche statunitensi su 10 (59%) desiderano ridurre i budget IT e quasi la metà (47%) punta a tagliare i costi operativi; d’altro canto, solo 4 banche europee su 10 (43%) hanno come priorità i budget IT e poco più di un terzo (36%) è preoccupato per i costi operativi. Per il 46% delle banche europee il parametro più importante è la produttività, mentre in confronto gli Stati Uniti e la regione APAC pongono attenzione anche maggiore a questo aspetto.
I Key Performance Indicator (KPI) che gli istituti finanziari utilizzano o intendono utilizzare per valutare il successo delle proprie iniziative di intelligenza artificiale generativa sono:
| Europa | USA | APAC | LATAM | Giappone | |
| Maggiore produttività/efficienza | 46% | 52% | 58% | 43% | 35% |
| Vantaggio competitivo | 42% | 48% | 57% | 48% | 40% |
| Taglio costi/riduzione budget IT | 43% | 59% | 51% | 44% | 48% |
| Taglio costi/ riduzione budget operativo | 36% | 47% | 49% | 36% | 28% |
| Accelerare innovazione | 37% | 34% | 50% | 41% | 35% |
| Maggiore net promoter score | 29% | 25% | 31% | 26% | 40% |
Diverse strategie per diverse regioni
Le strategie per realizzare questi vantaggi differiscono notevolmente tra le organizzazioni. Circa la metà delle organizzazioni si sta concentrando sulla collaborazione tra persone e AI (51%) o su un approccio ibrido con i sistemi esistenti (47%), mentre poco più di un quarto (28%) delle banche spera di automatizzare completamente le attività ed eliminare completamente la necessità di input manuali. L’automatizzazione completa delle attività è un’area che divide le opinioni anche nei singoli Paesi, con un quarto delle banche nel Regno Unito (25%) e in Europa (24%) che cercano di automatizzare completamente il processo, paragonato a quasi un terzo delle banche nelle Americhe (32%) e il 35% delle banche giapponesi.
Robb Rasmussen conclude: “È chiaro che la capacità di bilanciare innovazione e responsabilità fiscale definirà il successo che le banche avranno sul mercato. Tuttavia, riscontriamo una mancanza di maturità, quando si tratta di questa tecnologia, e molti non sanno da dove iniziare. Collaborare con un system integrator può essere un buon punto di partenza per accedere alle più recenti conoscenze nel rispetto delle normative di settore. Collaborando con provider specializzati, le banche possono infatti assicurarsi che le implementazioni di GenAI forniscano il ROI desiderato, mantenendo al contempo solide misure di protezione dei dati e soddisfacendo sia gli standard di sicurezza interni sia i requisiti normativi”.
“I manager del settore bancario provenienti dal mercato italiano, intervistati da NTT DATA, valutano con maggiore attenzione il vantaggio competitivo offerto dall’intelligenza artificiale rispetto alla media dei colleghi europei “, ha commentato Enzo Quarenghi, Head of Financial Services di NTT DATA Italia. “Osserviamo infatti che il 45% dei manager indica questo Key Performance Indicator (KPI) tra i più importanti, un risultato tre punti superiore alla media. Un altro KPI significativo per il settore bancario italiano è la maggiore produttività, indicata dal 43% del campione. Il ruolo dell’AI nell’accelerare l’innovazione è considerato un parametro chiave dal 35% dei decisori italiani che hanno partecipato al sondaggio, in linea con la media dei loro colleghi europei. Non ultimo, il 78% dei rispondenti ha dichiarato di star aumentando la spesa IT della propria organizzazione per tener conto della generative AI. Quanto all’implementazione dell’AI stessa, il 60% ha dichiarato di utilizzare piattaforme di terze parti per sfruttare le loro capacità avanzate e ridurre i tempi di sviluppo”.
