L’uso dell’intelligenza artificiale nel settore finanziario è ancora sperimentale: mancano strategia, competenze e visione di lungo periodo.
Secondo l’EY European Financial Services AI Survey 2024, solo il 5% degli investment managers si considera all’avanguardia nell’adozione dell’intelligenza artificiale. L’indagine, condotta da EY in collaborazione con MDOTM, sarà presentata al Salone del Risparmio di Milano e rivela una generale arretratezza del settore nell’integrare l’AI nei processi operativi.
Il 41% degli intervistati è ancora indietro o privo di piani strutturati. La maggioranza utilizza l’AI in progetti pilota e singole funzioni aziendali, spesso solo in ottica di riduzione dei costi: il 56% dei casi d’uso si concentra sul back office. Meno del 30% ha una visione strategica orientata al lungo termine.
Tra i benefici attesi nei prossimi 6-12 mesi: miglioramento dell’employee experience (68%), aumento dell’efficienza operativa (59%) e maggiore focalizzazione su attività a valore aggiunto (43%). I use case a maggior impatto riguardano document analysis, automazione, knowledge management e consulenza personalizzata.
Le sfide principali sono la limitata comprensione dell’AI (64%), l’incertezza normativa (50%), i costi elevati (27%) e la carenza di competenze (59%). Solo il 14% ha avviato programmi formativi. Il settore è intrappolato nel “paradosso del pilota”, dove i progetti non scalano per mancanza di visione, governance e infrastrutture adeguate.
Superare queste barriere richiede un approccio olistico, con strategie di adozione integrate, modelli operativi solidi, formazione continua e una cultura orientata all’innovazione.
Approfondimento:
🔹 EY European Financial Services AI Survey 2024 – EY.com
🔹 Salone del Risparmio 2025 – Milano – salonedelrisparmio.com
🔹 AI e Finanza: l’analisi MDOTM – mdotm.com
Consigli di lettura:
🔸 Bain & Company – Come l’AI sta cambiando il ruolo del consulente finanziario
🔸 MIT Technology Review – L’AI nei servizi finanziari
Abstract – Pro e Rischi Etici e Sociali
Pro: incremento dell’efficienza, riduzione dei costi, personalizzazione dei servizi, supporto alle decisioni.
Rischi: bias algoritmici, trasparenza limitata, impatti occupazionali, concentrazione delle competenze tecniche.
Conseguenze future: sarà cruciale definire regole condivise, investire nella formazione e costruire fiducia nell’AI per assicurare una transizione equa e sostenibile nel settore finanziario.
