Nel settore finanziario l’efficienza è fondamentale, ogni attività tocca temi di rischio, compliance, fiducia del cliente e rapporti con regolatori e autorità di vigilanza. È proprio in questo contesto che l’Agentic AI può automatizzare le sequenze di task ripetitivi, mantenendo piena tracciabilità, controlli e decisioni umane nei punti critici.

Digitalizzazione dei canali, colli di bottiglia nei processi

Molte banche, assicurazioni e società di pagamento hanno digitalizzato i canali verso il cliente finale, ma si trovano ancora con processi interni lenti e frammentati. L’onboarding di un nuovo cliente richiede scambi di e-mail, caricamento di documenti in portali diversi, controlli scollegati tra loro. Le verifiche KYC/AML implicano lettura manuale di informazioni, interfaccia con sistemi esterni, compilazione di report. Le pratiche di credito o di sinistro costringono gli operatori a ricostruire a mano il quadro del cliente partendo da core banking, CRM, sistemi documentali e file locali. Anche per richieste apparentemente semplici – una certificazione, un aggiornamento anagrafico, un cambio di indirizzo – il flusso di lavoro è spesso più complesso del necessario.

Agenti di AI come coordinatori intelligenti dei workflow

Un agente di AI in questo scenario può fungere da “coordinatore intelligente” dei processi. Durante l’onboarding raccoglie i documenti caricati dal cliente, verifica che siano completi, ne estrae i dati principali e li inserisce nei sistemi aziendali. Può confrontare queste informazioni con le regole KYC/AML, controllare eventuali liste e segnalare incoerenze o mancanze. Nelle pratiche di credito o di sinistro, aggrega dati da più applicazioni, evidenzia punti di attenzione e genera una sintesi strutturata che l’analista può valutare, correggere, approvare. Sulle richieste standard, esegue direttamente le operazioni necessarie, mantenendo un log completo di ogni passaggio.

Onboarding, pratiche e servizi standard: dove l’agente fa la differenza

La differenza rispetto a un’automazione “classica” sta nel modello operativo. Per ogni processo si definiscono soglie, criteri e condizioni in cui è obbligatorio l’intervento umano. È chiaro quali azioni possono essere eseguite in autonomia, quali richiedono la validazione da parte di un ruolo specifico, quali non sono mai delegabili. Questo approccio human-in-the-loop regolato permette di ridurre drasticamente i tempi ciclo e gli errori di inserimento dati, senza perdere il controllo su rischi e conformità.

Human-in-the-loop regolato: controllo, audit e responsabilità

Per sostenere l’adozione dell’Agentic AI in ambito finanziario servono fondamenta solide. La gestione delle identità e degli accessi deve trattare gli agenti come veri e propri “utenti di sistema”, con privilegi minimi e separati per ciascun processo, registrazione accurata di accessi e azioni, capacità di risalire a ciò che è stato fatto e perché. La data governance deve stabilire quali dataset possono essere usati dagli agenti, con quali limitazioni, quali informazioni vanno mascherate o cifrate, come vengono conservati log e tracce delle decisioni. È altrettanto importante definire un owner per ogni caso d’uso, con responsabilità su performance, rischi e manutenzione del modello.

Un percorso graduale: dai casi d’uso circoscritti alla scala

Anche qui il percorso più efficace parte da casi d’uso circoscritti ma rilevanti: onboarding retail, aggiornamenti periodici KYC, richieste documentali standard. Il vantaggio è duplice: da un lato si liberano risorse operative che possono concentrarsi su pratiche a maggior valore; dall’altro si crea un primo “cantiere controllato” in cui verificare sul campo le regole di ingaggio tra agenti, persone, sistemi e funzioni di controllo. Una volta consolidato questo modello, l’Agentic AI può estendersi ad aree più complesse, diventando uno strumento per ridurre non solo i costi, ma anche il rischio operativo e il carico complessivo di compliance.