Il punto di svolta dell'AI nel settore BFSI: perché le trasformazioni più intelligenti iniziano dietro le quinte?

Ecco perché il dibattito sull'AI deve spostarsi dalle funzionalità di front-end alla pianificazione delle fasi di back-end.

In Konecta, inquadriamo l'AI in tre ambiti: i processi, il lavoro e l'esperienza del cliente (CX). Non come iniziative indipendenti, bensì come una progressione. Le organizzazioni raramente si trovano in difficoltà per la mancanza di strumenti; si trovano in difficoltà perché attivano questi livelli nell'ordine sbagliato. 

Prima che l'AI possa fare qualcosa di significativo, eredita l'ambiente in cui viene inserita. Se i dati sono frammentati, incoerenti o incompleti, l'AI non risolve il problema: lo amplifica. Lo stesso vale per i processi inefficienti. Automatizzare un flusso di lavoro che non funziona non fa altro che accelerare il problema. 

Ecco perché la trasformazione dovrebbe iniziare con la mappatura dei processi (process discovery). Non un esercizio di strategia ad alto livello, ma una valutazione strutturata e basata su dati concreti: 

• Dove si concentrano i passaggi manuali? 
• Qual è l'impegno effettivo delle persone/dipendenti all'interno del processo? 
• In quali punti le decisioni risultano incoerenti? 
• Dove i tempi di elaborazione si allungano inutilmente? 

L'obiettivo è costruire una tabella di marcia basata su come si svolge realmente il lavoro.

L'importanza di questo passaggio è supportata dai dati. Secondo l'indagine State of AI condotta da McKinsey a fine 2025, le organizzazioni ad alte prestazioni che ottengono il massimo valore dall'IA hanno una probabilità tre volte superiore di aver riprogettato da zero i singoli flussi di lavoro di back-end, anziché aver semplicemente "mancato" l'IA sulle strutture esistenti. Ciò dimostra che proteggere i margini e ottenere un ROI reale difficilmente deriva dall'dall'innestare superficialmente un chatbot per i clienti sopra un'architettura legacy; deriva, invece, dal fare prima il lavoro invisibile sui processi. 

La prima applicazione significativa dell'AI dovrebbe concentrarsi sui processi, anche se questo non si traduce necessariamente in una demo d'impatto. In genere, ciò coinvolge attività ad alto volume guidate da regole precise: 

• Ricezione e verifica delle domande di finanziamento
• Liquidazione dei sinistri
• Procedure di onboarding e controlli KYC (Know Your Customer)
• Flussi di lavoro per pagamenti e riconciliazioni 

Non si tratta delle aree più affascinanti dell'azienda, ma è proprio qui che si accumulano le inefficienze. Ottimizzarle consente di ottenere massimi guadagni in termini di efficienza fin da subito e con un rischio incredibilmente basso. L'importanza strategica di questa base operativa non sarà mai sottolineata abbastanza. 

Entro il 2029, secondo Gartner,  l'AI agentica (agentic AI) risolverà autonomamente ben l'80% dei problemi comuni del servizio clienti senza alcun intervento umano. Tuttavia, raggiungere un tale livello di risoluzione autonoma e fluida richiede un'infrastruttura di back-end impeccabile; distribuire una potente IA in un ambiente legacy non preparato non fa altro che amplificare i colli di bottiglia esistenti. 

Come abbiamo già approfondito in precedenza, l'integrazione di una potente AI in un ambiente non pronto trasforma spesso i sistemi CTI legacy in un collo di bottiglia nascosto per l'IA agentica, amplificando i problemi di instradamento esistenti anziché risolverli.

Questo è anche l'ambito in cui i progetti pilota (POC) a basso rischio hanno più senso. Invece di lanciare ampi programmi di trasformazione, le istituzioni di successo preferiscono:

• Isolare un singolo flusso di lavoro
• Applicare l'automazione a una fase ben definita
• Misurare rigorosamente l'impatto
• Espandere il progetto solo dopo averne dimostrato i risultati

È un approccio controllato, pratico e, cosa più importante, replicabile. 

Una volta che i processi si sono stabilizzati e i dati iniziano a fluire in modo più fluido, il livello successivo riguarda il lavoro: il modo in cui i dipendenti interagiscono con i sistemi e le informazioni. È qui che l'IA inizia a diventare più tangibile all'interno dell'organizzazione:

• Operatori che ricevono suggerimenti in tempo reale durante le interazioni con i clienti
• Riepiloghi automatici che sostituiscono la trascrizione manuale degli appunti e le attività di post-chiamata (after-call work)
• Sistemi di ricerca intelligenti che eliminano il tempo perso a navigare tra più piattaforme
• Strumenti di supporto alle decisioni che riducono la variabilità nella conformità normativa e nei risultati del servizio

Non si tratta di sostituire le persone, ma di eliminare gli attriti dalle loro attività quotidiane.

Nelle implementazioni che Konecta realizza per i propri clienti, constatiamo costantemente come il potenziamento intelligente dei flussi di lavoro generi enormi balzi in avanti nella produttività. Integrando i copilot basati sull'AI nelle attività quotidiane, i nostri clienti ottengono riduzioni del 25-30% nei tempi di gestione delle pratiche e un'automazione dei processi compresa tra il 30% e il 50%.

Man mano che questa evoluzione diventa sistemica, le istituzioni beneficiano di una netta riduzione del costo del servizio (cost to serve), spesso accelerata da uno spostamento fino al 60% verso i canali digitali. In ultima analisi, integrare l'AI direttamente nel flusso di lavoro permette ai vostri team di gestire la risoluzione di problemi complessi senza richiedere un aumento proporzionale del personale. 

 L'AI rivolta al cliente (customer-facing) è il punto in cui la maggior parte delle organizzazioni vorrebbe iniziare. In realtà, è quello da cui traggono il massimo vantaggio solo dopo aver gettato le basi necessarie.

Quando vengono integrate sopra dati puliti e processi efficienti, le funzionalità rivolte al cliente brillano davvero:

• Assistenti virtuali e IA conversazionale
• Raccomandazioni finanziarie personalizzate e portali di self-care
• Contatti proattivi basati su comportamenti predittivi e sul contesto
• Passaggio fluido e senza interruzioni da un canale all'altro

Quando queste funzionalità si innestano su dati puliti e processi efficienti, i risultati sono significativi.

La domanda di mercato in questo senso è già una realtà.  Il report State of Conversational Banking di Forrester del 2026 

conferma che i consumatori si rivolgono attivamente agli assistenti basati sull'IA per quesiti finanziari, ricerca di prodotti e consulenza. Quando questi strumenti digitali funzionano bene – supportati da dati interni accurati – la soddisfazione del cliente sale alle stelle, generando incrementi misurabili nella fidelizzazione (customer retention) e nell'adozione dei prodotti.

Senza le fasi precedenti, tuttavia, questi stessi strumenti rischiano di creare esperienze frammentate o incoerenti, il che è senza dubbio peggio che non fare nulla. 

 I fornitori di AI che offrono soluzioni puntuali (point solutions) non mancano. La sfida sta nel fatto che la maggior parte di essi parte dalla tecnologia, anziché dal problema.

Per le organizzazioni del settore BFSI, l'approccio migliore è collaborare con un partner che:

• Inizi con la mappatura dei processi e delle attività operative (process discovery)
• Si concentri fin da subito sulla conformità e sull'integrazione dei dati
• Costruisca una tabella di marcia a tappe, basata su dati concreti
• Utilizzi i progetti pilota (POC) per convalidare il valore prima di passare alla fase di scala

La differenza è sottile ma fondamentale. Un approccio vende funzionalità. L'altro costruisce un percorso verso i risultati. 

Piuttosto che considerare l'AI come un'iniziativa isolata, è più utile ragionare in termini di maturità:

• Efficienza dei processi: ridurre lo sforzo manuale e stabilizzare le attività operative.
• Potenziamento del lavoro (work augmentation): migliorare il modo in cui i dipendenti operano e prendono decisioni.
• Esperienza del cliente (CX): offrire interazioni più rapide, personalizzate e coerenti.

Ogni fase rafforza quella successiva. Saltare i passaggi porta spesso a dover rifare il lavoro da capo. 

 L'AI sta già rimodellando i servizi finanziari, ma non sempre nei modi suggeriti dai titoli dei giornali. I guadagni più significativi non derivano dai casi d'uso più visibili, ma provengono dalle organizzazioni disposte a svolgere prima il lavoro meno visibile:

• Pulire e connettere i dati
• Semplificare e standardizzare i processi
• Effettuare test in ambienti controllati e a basso rischio

Partendo da qui, l'AI diventa più facile da scalare e acquisisce molto più valore quando raggiunge il cliente.

Per le banche di medie dimensioni, le casse di risparmio e le compagnie assicurative, questo approccio non è solo il più sicuro. Sul lungo periodo si rivela anche il più veloce, perché evita i continui azzeramenti che derivano dal partire dal punto sbagliato.