Per i leader del settore finanziario la fase sperimentale dell’IA generativa si è conclusa e il focus per il 2026 è l’integrazione operativa.
Mentre l’adozione iniziale era incentrata sulla generazione di contenuti e sull’efficienza nei flussi di lavoro isolati, l’esigenza attuale è quella di industrializzare queste capacità. L’obiettivo è creare sistemi in cui gli agenti di intelligenza artificiale non si limitino ad assistere gli operatori umani, ma gestiscano attivamente i processi all’interno di rigidi quadri di governance.
Questa transizione presenta specifiche sfide architettoniche e culturali. Richiede il passaggio da strumenti disparati a sistemi congiunti che gestiscono simultaneamente segnali di dati, logica decisionale e livelli di esecuzione.
Gli istituti finanziari integrano i flussi di lavoro dell’intelligenza artificiale degli agenti
Il principale collo di bottiglia nell’implementazione dell’intelligenza artificiale all’interno dei servizi finanziari non è più la disponibilità di modelli o applicazioni creative, ma il coordinamento. I team di marketing e di customer experience spesso hanno difficoltà a trasformare le decisioni in azioni a causa dell’attrito tra sistemi legacy, approvazioni di conformità e silos di dati.
Saachin Bhatt, cofondatore e direttore operativo di Ponterileva la distinzione tra strumenti attuali e requisiti futuri: “Un assistente ti aiuta a scrivere più velocemente. Un copilota aiuta i team a muoversi più velocemente. Gli agenti eseguono i processi. “
Per gli architetti aziendali, questo significa costruire quello che Bhatt definisce “Moments Engine”. Questo modello operativo funziona attraverso cinque fasi distinte:
- Segnali: Rilevamento di eventi in tempo reale nel percorso del cliente.
- Decisioni: Determinazione della risposta algoritmica appropriata.
- Messaggio: Generare una comunicazione allineata ai parametri del brand.
- Itinerario: Triage automatizzato per determinare se è necessaria l’approvazione umana.
- Azione e apprendimento: Distribuzione e integrazione del ciclo di feedback.
La maggior parte delle organizzazioni possiede componenti di questa architettura ma non dispone dell’integrazione necessaria per farla funzionare come un sistema unificato. L’obiettivo tecnico è ridurre l’attrito che rallenta le interazioni con i clienti. Ciò comporta la creazione di pipeline in cui i dati fluiscono senza soluzione di continuità dal rilevamento del segnale all’esecuzione, riducendo al minimo la latenza e mantenendo la sicurezza.
La governance come infrastruttura
In ambienti ad alto rischio come quello bancario e assicurativo, la velocità non può andare a scapito del controllo. La fiducia rimane la risorsa commerciale principale. Di conseguenza, la governance deve essere trattata come una caratteristica tecnica piuttosto che come un ostacolo burocratico.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nel processo decisionale finanziario richiede “guardrail” codificati nel sistema. Ciò garantisce che, sebbene gli agenti IA possano eseguire compiti in modo autonomo, operino entro parametri di rischio predefiniti.
Farhad Divecha, CEO del gruppo presso Precisionesuggerisce che l’ottimizzazione creativa deve diventare un ciclo continuo in cui le informazioni basate sui dati alimentano l’innovazione. Tuttavia, questo ciclo richiede flussi di lavoro rigorosi di controllo della qualità per garantire che l’output non comprometta mai l’integrità del marchio.
Per i team tecnici, ciò implica un cambiamento nel modo in cui viene gestita la conformità. Piuttosto che un controllo finale, i requisiti normativi devono essere integrati nelle fasi di tempestiva ingegneria e messa a punto del modello.
“L’interesse legittimo è interessante, ma è anche il punto in cui molte aziende potrebbero inciampare”, osserva Jonathan Bowyer, ex direttore marketing del Lloyds Banking Group. Sostiene che normative come la Consumer Duty aiutano imponendo un approccio basato sui risultati.
I leader tecnici devono collaborare con i team di rischio per garantire che l’attività basata sull’intelligenza artificiale dimostri i valori del marchio. Ciò include i protocolli di trasparenza. I clienti dovrebbero sapere quando interagiscono con un’intelligenza artificiale e i sistemi devono fornire un chiaro percorso di escalation agli operatori umani.
Architettura dei dati per la moderazione
Una modalità di fallimento comune nei motori di personalizzazione è il coinvolgimento eccessivo. Esiste la capacità tecnica di inviare messaggi a un cliente, ma spesso manca la logica per determinare la moderazione. Una personalizzazione efficace si basa sull’anticipazione (vale a dire, sapere quando rimanere in silenzio è importante quanto sapere quando parlare).
Jonathan Bowyer sottolinea che la personalizzazione è passata all’anticipazione. “I clienti ora si aspettano che i brand sappiano quando non parlare con loro invece di quando parlargli”.
Ciò richiede un’architettura dati in grado di fare riferimenti incrociati al contesto del cliente su più canali – tra cui filiali, app e contact center – in tempo reale. Se un cliente è in difficoltà finanziarie, un algoritmo di marketing che spinge un prodotto di prestito crea una disconnessione che erode la fiducia. Il sistema deve essere in grado di rilevare segnali negativi e sopprimere i flussi di lavoro promozionali standard.
“La cosa che uccide la fiducia è quando vai su un canale e poi ti sposti su un altro e devi rispondere di nuovo alle stesse domande”, afferma Bowyer. Per risolvere questo problema è necessario unificare gli archivi di dati in modo che la “memoria” dell’istituzione sia accessibile a ogni agente (sia digitale che umano) nel punto di interazione.
L’ascesa della ricerca generativa e della SEO
Nell’era dell’intelligenza artificiale, il livello di scoperta dei prodotti finanziari sta cambiando. L’ottimizzazione tradizionale dei motori di ricerca (SEO) si concentra sull’indirizzamento del traffico verso le proprietà di proprietà. L’emergere di risposte generate dall’intelligenza artificiale significa che la visibilità del marchio ora avviene off-site, all’interno dell’interfaccia di uno strumento di ricerca LLM o AI.
“Le PR digitali e la SEO off-site stanno tornando al centro dell’attenzione perché le risposte generate dall’intelligenza artificiale non si limitano ai contenuti estratti direttamente dal sito Web di un’azienda”, osserva Divecha.
Per CIO e CDO, ciò cambia il modo in cui le informazioni vengono strutturate e pubblicate. La SEO tecnica deve evolversi per garantire che i dati inseriti nei modelli linguistici di grandi dimensioni siano accurati e conformi.
Le organizzazioni in grado di distribuire con sicurezza informazioni di alta qualità in un ecosistema più ampio ottengono una maggiore portata senza sacrificare il controllo. Quest’area, spesso chiamata “Generative Engine Optimization” (GEO), richiede una strategia tecnica per garantire che il marchio sia consigliato e citato correttamente da agenti AI di terze parti.
Agilità strutturata
C’è un malinteso secondo cui l’agilità equivale a una mancanza di struttura. Nelle industrie regolamentate è vero il contrario.
Le metodologie agili richiedono strutture rigorose per funzionare in sicurezza. Ingrid Sierra, Direttore del marchio e del marketing presso Eraspiega: “Spesso c’è confusione tra agilità e caos. Chiamare qualcosa ‘agile’ non rende accettabile che tutto sia improvvisato e non strutturato.”
Per la leadership tecnica, ciò significa sistematizzare il lavoro prevedibile per creare capacità di sperimentazione. Si tratta di creare sandbox sicuri in cui i team possono testare nuovi agenti di intelligenza artificiale o modelli di dati senza rischiare la stabilità della produzione.
L’agilità inizia con la mentalità, che richiede personale disposto a sperimentare. Tuttavia, questa sperimentazione deve essere deliberata. Richiede la collaborazione tra team tecnici, di marketing e legali fin dall’inizio.
Questo approccio di “conformità fin dalla progettazione” consente un’iterazione più rapida perché i parametri di sicurezza vengono stabiliti prima che il codice venga scritto.
Qual è il futuro dell’intelligenza artificiale nel settore finanziario?
Guardando più avanti, l’ecosistema finanziario vedrà probabilmente un’interazione diretta tra agenti di intelligenza artificiale che agiscono per conto dei consumatori e agenti che agiscono per conto delle istituzioni.
Melanie Lazarus, direttrice del coinvolgimento dell’ecosistema presso Banca apertaavverte: “Stiamo entrando in un mondo in cui gli agenti di intelligenza artificiale interagiscono tra loro e questo cambia le basi del consenso, dell’autenticazione e dell’autorizzazione”.
I leader tecnologici devono iniziare a progettare strutture che proteggano i clienti in questa realtà da agente ad agente. Ciò comporta nuovi protocolli per la verifica dell’identità e la sicurezza delle API per garantire che un consulente finanziario automatizzato che agisce per un cliente possa interagire in modo sicuro con l’infrastruttura di una banca.
Il mandato per il 2026 è trasformare il potenziale dell’intelligenza artificiale in un affidabile driver di profitti e perdite. Ciò richiede un focus sulle infrastrutture piuttosto che sulla pubblicità e i leader devono dare priorità a:
- Unificazione dei flussi di dati: Garantisci che i segnali provenienti da tutti i canali confluiscano in un motore decisionale centrale per consentire azioni consapevoli del contesto.
- Governance hard-coding: Incorpora le regole di conformità nel flusso di lavoro dell’intelligenza artificiale per consentire un’automazione sicura.
- Orchestrazione agentica: Vai oltre i chatbot e passa ad agenti in grado di eseguire processi end-to-end.
- Ottimizzazione generativa: Strutturare i dati pubblici in modo che siano leggibili e prioritari da parte dei motori di ricerca AI esterni.
Il successo dipenderà da quanto bene questi elementi tecnici saranno integrati con la supervisione umana. Le organizzazioni vincitrici saranno quelle che utilizzeranno l’automazione dell’intelligenza artificiale per migliorare, anziché sostituire, la capacità di giudizio particolarmente richiesta in settori come i servizi finanziari.
Vedi anche: Goldman Sachs implementa con successo i sistemi antropici
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
