BNP Paribas sta testando fino a che punto l’intelligenza artificiale può essere spinta nei meccanismi quotidiani dell’investment banking. Secondo Notizie finanziariela banca ha implementato uno strumento interno chiamato IB Portal, progettato per aiutare i banchieri a mettere insieme le proposte dei clienti più rapidamente e con meno ripetizioni.
La preparazione della presentazione è al centro del lavoro dell’investment banking. I team raccolgono visioni del mercato, cronologia delle operazioni e narrazioni su misura in tempi ristretti. Gran parte di questo sforzo ripete il lavoro già esistente in altre parti dell’organizzazione. Diapositive, grafici e analisi dei precedenti vengono spesso ricostruiti da zero, anche quando materiale simile è stato utilizzato in precedenza da un altro team o ufficio.
IB Portal ha lo scopo di ridurre tali sprechi. Il sistema ricerca i materiali di presentazione precedenti di BNP Paribas e utilizza ciò che la banca descrive come “prompt intelligenti” per far emergere diapositive, analisi e contenuti di supporto pertinenti per un nuovo mandato.
George Holst, capo del gruppo clienti aziendali di BNP Paribas, ha affermato che lo strumento funziona come un motore di ricerca basato sull’intelligenza artificiale che aiuta i banchieri a trovare ciò che conta prima di una presentazione o di un incontro con i clienti. Nelle sue parole, può ridurre i tempi di ricerca di giorni, dando ai team più spazio per concentrarsi sulla strategia e sul giudizio del cliente.
Il caso d’uso è importante perché colloca l’intelligenza artificiale all’interno di flussi di lavoro reali e vincolati anziché attorno ad essi. I pitch deck non sono documenti generici. Riflettono punti di vista interni, dettagli specifici del cliente e requisiti normativi. Rendere utile uno strumento di intelligenza artificiale in questo contesto dipende meno dallo stile conversazionale e più dalla struttura. Ciò include decidere quali materiali sono ricercabili, impostare chiari controlli di accesso nelle regioni e nelle linee di business e definire il modo in cui i contenuti recuperati passano dalla bozza interna all’output pronto per il cliente.
In pratica ciò significa anche tracciabilità. I banchieri devono vedere da dove provengono le informazioni e qualsiasi cosa prodotta dal sistema necessita ancora di revisione umana prima di lasciare l’azienda. Senza tali controlli, il rischio di errori o di divulgazione inappropriata aumenta rapidamente.
BNP Paribas costruisce strumenti di intelligenza artificiale su piattaforme interne
Il portale si inserisce anche in una struttura interna più ampia presso BNP Paribas. Nel giugno 2025, la banca ha delineato una piattaforma “LLM as a Service” volta a fornire alle sue unità aziendali un accesso condiviso a grandi modelli linguistici nell’infrastruttura propria del gruppo.
La piattaforma è gestita da team IT interni e ospitata nei data center BNP Paribas con capacità GPU dedicata. La banca ha affermato di supportare un mix di modelli, comprese opzioni open source e sistemi di Mistral AI, con piani per aggiungere modelli addestrati su dati interni. I casi d’uso previsti includono assistenti interni, redazione di documenti e recupero di informazioni.
Altre grandi banche stanno adottando un approccio simile. JPMorganChase ha puntato al crescente utilizzo della sua “LLM Suite” interna, che fornisce al personale l’accesso ai modelli in un ambiente controllato. Reuters ha riferito dell’investimento di Goldman Sachs nell’ingegneria dell’intelligenza artificiale e del lancio di un “GS AI Assistant” proprietario.
UBS ha discusso un “copilota” interno di M&A utilizzato per la generazione di idee. Accanto a questi sforzi interni, strumenti specialistici come Rogo hanno trovato terreno fertile presso aziende come Nomura e Moelis, indicando la domanda di strumenti di intelligenza artificiale specifici per la finanza.
Per BNP Paribas, la vera prova è se IB Portal diventerà parte del lavoro quotidiano piuttosto che un esperimento una tantum. I potenziali vantaggi sono evidenti: meno tempo dedicato alla ricerca, meno mazzi duplicati e un migliore riutilizzo della conoscenza istituzionale. I rischi sono altrettanto familiari. Dati allucinati, fonti poco chiare e esposizione accidentale di informazioni sensibili comportano conseguenze reali nel settore bancario.
Le implementazioni più stabili mantengono l’intelligenza artificiale strettamente vincolata. Ciò di solito significa radicare i risultati in contenuti interni approvati, applicare controlli di accesso basati sui ruoli, registrare come vengono utilizzati gli strumenti e richiedere l’approvazione umana prima che qualsiasi cosa raggiunga un cliente.
Se IB Portal opera entro questi confini, offre una visione pratica di come sta prendendo forma l’intelligenza artificiale aziendale: non come fonte di risposte immediate, ma come un modo più rapido e sicuro per esplorare ciò che un’organizzazione già conosce.
(Foto di Enrico Frascati)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
