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Banche e compagnie assicurative accelerano sugli agenti AI. Questi sistemi software, in grado di eseguire in autonomia compiti complessi per conto degli utenti grazie a capacità di ragionamento, pianificazione e memoria, vengono infatti sempre più utilizzati per gestire processi a contatto diretto con i clienti. E da qui al 2028 potrebbero generare fino a 450 miliardi di dollari di valore economico. È quanto emerge dal World Cloud Report in Financial Services 2026 del Capgemini Research Institute, stando al quale gli istituti di credito stanno implementando l’uso degli agenti AI su larga scala soprattutto nell’ambito del customer service (75%), del rilevamento frodi (64%), della gestione dei prestiti (61%) e dell’onboarding (59%). Stesso discorso per le assicurazioni, dove è in testa l’assistenza clienti (70%), seguita da underwriting (68%), gestione sinistri (65%) e onboarding (59%).
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Per sfruttare al meglio questa opportunità, il 33% delle banche sta sviluppando internamente i propri agenti AI, mentre il 48% delle istituzioni finanziarie sta creando nuovi ruoli per la loro supervisione. Parallelamente il ruolo del cloud si sta evolvendo oltre la semplice funzione di infrastruttura o archiviazione. Tanto che quasi due dirigenti su tre (61%) considerano l’orchestrazione basata su cloud un elemento chiave della propria strategia AI.
“La combinazione tra intelligenza artificiale e cloud consente di sfruttare la potenza degli agenti AI di servire i clienti con maggiore precisione, velocità e impatto”, afferma Dario Patrizi, financial services director di Capgemini in Italia. Che sottolinea il diffuso ottimismo nel settore evidenziato dai dati: “L’era degli agenti aprirà l’accesso a nuovi mercati e segnerà una nuova fase di trasformazione”, assicura. Precisando che per realizzare appieno questo potenziale, le istituzioni finanziarie dovranno però adottare una visione di lungo periodo, in cui persone e software collaborino fianco a fianco.
Secondo il report, l’adozione degli agenti AI è destinata a crescere rapidamente. L’80% delle istituzioni finanziarie si trova ancora nella fase di ideazione o di test pilota, ma resta un ampio margine di sviluppo, poiché solo il 10% li ha implementati su larga scala. I dirigenti individuano nell’onboarding clienti, nei processi Know Your Customer (KYC), nella gestione di prestiti e sinistri e nell’underwriting le aree di maggiore inefficienza. E le aziende sono ottimiste sul fatto che l’intelligenza artificiale agentica possa affrontare efficacemente queste criticità, offrendo vantaggi chiave come decisioni in tempo reale (96%), maggiore accuratezza (91%) e tempi di risposta più rapidi (89%).
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Oltre a questo, per oltre nove manager su dieci (92%), questi sistemi software autonomi e intelligenti consentiranno l’espansione in nuovi mercati senza ingenti investimenti infrastrutturali. Il 79% è anche convinto che gli agenti AI cloud-native permetteranno di introdurre prezzi e offerte dinamiche, massimizzando i ricavi e migliorando la competitività, mentre ben il 75% evidenzia l’opportunità dell’offrire supporto multilingue in linea con le normative e le specificità culturali locali. Visto quindi il potenziale enorme nel generare valore trasversale all’intera organizzazione, i vertici aziendali stanno orientando di conseguenza i propri investimenti: quasi due su tre affermano di destinare fino al 40% del budget per l’AI generativa alle tecnologie agentiche. Entro il 2028, una società su quattro prevede di incrementare tale investimento fino al 60%.
Le diffisoltà ovviamente non mancano. E quasi tutti i dirigenti individuano all’unanimità due ostacoli principali: la carenza di competenze tra manager e dipendenti (92%) e il peso delle normative e della compliance (96%). Pur esprimendo preoccupazione per la complessità di gestire regolamentazioni diverse da Paese a Paese, la maggior parte (89%) colloca la compliance in cima alle priorità strategiche per i prossimi tre anni. Anche gli alti costi di implementazione restano un freno al ritorno sugli investimenti. Tanto che un numero crescente di aziende (25%) si sta orientando verso modelli di service-as-a-software entro i prossimi 12-18 mesi, introducendo un nuovo paradigma per l’utilizzo e la valorizzazione economica dell’AI: invece di spendere per licenze o infrastrutture, pagherà per risultati concreti, come casi di frode risolti, transazioni elaborate o richieste dei clienti gestite.
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