Denis Roux, chief information officer della divisione investment bank di Deutsche Bank, ha dichiarato giovedì 18 giugno al network Reuters che l'intelligenza artificiale (IA) sta consentendo all'istituto tedesco di ridurre i tempi di completamento di alcune attività da due anni a soli tre mesi, segnalando un cambio di passo operativo significativo nel settore bancario globale.
L'accelerazione descritta da Roux non è un caso isolato. Secondo un report di PYMNTS Intelligence intitolato "Financial Services Pulls Ahead in the Enterprise AI Race", l'85% delle aziende di servizi finanziari e assicurativi con fatturato annuo superiore al miliardo di dollari prevede di aumentare i propri budget destinati all'IA nei prossimi dodici mesi. Si tratta di una tendenza che ridisegna le strutture di costo e i modelli operativi dell'intero comparto.
La strategia adottata da Deutsche Bank riflette un approccio pragmatico piuttosto che ideologico all'adozione dell'IA. La banca utilizza modelli più semplici per le attività di routine e mantiene una postura prudente nell'estendere la tecnologia a ogni funzione. Sul fronte dello sviluppo, sta lavorando all'automazione dell'estrazione e dell'analisi di dati finanziari, oltre che alla correlazione tra eventi esterni e posizioni in portafoglio per valutare l'esposizione al rischio.
Particolarmente rilevante è il meccanismo di governance dei costi introdotto dall'istituto: l'allocazione di token agli ingegneri, con la possibilità di richiederne ulteriori solo a fronte di una dimostrazione concreta di valore generato. Questo sistema rappresenta un tentativo di bilanciare la libertà operativa con la disciplina finanziaria, una tensione che attraversa l'intera industria.
Le motivazioni che spingono le istituzioni finanziarie a investire nell'IA sono rivelatrici delle pressioni strutturali del settore. Il 65% delle aziende interpellate da PYMNTS Intelligence cita guadagni di produttività ed efficienza, la stessa percentuale evidenzia il posizionamento strategico, mentre il 55% sottolinea la riduzione del rischio e la conformità normativa. Quest'ultimo punto acquista peso ulteriore nel contesto europeo, dove la pressione regolatoria dell'AI Act e del GDPR impone standard di tracciabilità e auditabilità particolarmente stringenti.
Sul piano applicativo, i casi d'uso più diffusi tra le istituzioni finanziarie si concentrano nelle funzioni di back-office: il 65% segnala il riconoscimento dei ricavi e la chiusura contabile, il 60% la valutazione del rischio di credito e il 60% la previsione delle vendite. Una distribuzione che conferma come l'adozione dell'IA resti confinata alle aree strutturate e verificabili, lontane dal contatto diretto con il cliente.
A rafforzare il quadro, un report di Nvidia indica che quasi il 90% delle istituzioni finanziarie sta distribuendo o valutando soluzioni di IA, con il 65% che già utilizza attivamente la tecnologia. KPMG aggiunge che il 70% dei CEO bancari prevede di allocare tra il 10% e il 20% del proprio budget all'IA nel prossimo anno, con il 24% che identifica nella cybersicurezza il beneficio principale dell'adozione.
La concentrazione degli investimenti nelle funzioni invisibili al cliente solleva una questione aperta: se l'IA nel banking produce rendimenti prevalentemente interni, chi beneficia realmente di questa trasformazione — gli azionisti attraverso la riduzione dei costi operativi, i regolatori attraverso sistemi di controllo più robusti, o i clienti finali attraverso servizi migliori? La risposta a questa domanda determinerà la legittimità sociale e strategica di una spesa che, per il settore finanziario globale, si misura già in decine di miliardi di dollari l'anno.