Crescono efficienza e produttività, ma anche la domanda di regole chiare

L’intelligenza artificiale (AI) sta progressivamente consolidando il proprio ruolo nei mercati finanziari italiani, ma con caratteristiche peculiari: benefici operativi diffusi, adozione disomogenea tra i settori e una marcata dipendenza da soluzioni sviluppate da terze parti. È quanto emerge dal rapporto OCSE “Artificial Intelligence in Italian Financial Markets – From Analysis to Action”, presentato presso la Banca d’Italia al termine del progetto dedicato all’analisi dell’uso dell’AI nel sistema finanziario nazionale.

I numeri delineano uno scenario già maturo sul piano operativo. Tre quarti delle aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale, circa il 75%, dichiarano miglioramenti nell’efficienza operativa. Non solo: quasi due terzi, pari a circa il 66%, segnalano incrementi nella produttività.

A questi dati si affiancano benefici qualitativi rilevanti: molte imprese riportano ottimizzazione dei processi interni, un miglioramento dei processi decisionali e la capacità di generare nuove intuizioni analitiche. Più limitati, invece, i progressi in ambiti specifici come la riconciliazione o la gestione del rischio di regolamento, segno che l’AI è ancora in fase di consolidamento nelle attività più complesse e regolamentate.

“Nel settore finanziario in Italia c’è un grande interesse per l’utilizzo dell’AI e riscontriamo anche una domanda di chiarezza delle regole e di indicazioni da parte delle autorità di vigilanza, per un comparto dove l’innovazione è molto veloce”, ha dichiarato all’Ansa Carmine Di Noia, direttore per gli affari finanziari dell’Ocse, a margine della presentazione del rapporto.

Adozione per settore: assicurazioni in testa, fondi pensione in ritardo

L’adozione dell’AI non è uniforme nei diversi comparti finanziari. Secondo il rapporto OCSE:

• il 70% delle compagnie assicurative utilizza l’intelligenza artificiale;
• tra le banche la quota scende al 59%;
• gli operatori dei mercati finanziari si fermano al 31%;
• i fondi pensione risultano nettamente indietro, con appena il 10% di utilizzo.

Il dato evidenzia un divario significativo tra i segmenti più dinamici, come assicurazioni e banking, e quelli più conservativi, dove pesano vincoli normativi, complessità operative e minore propensione all’innovazione.

Use case: dati, contenuti e compliance al centro

Le applicazioni più diffuse dell’intelligenza artificiale si concentrano su funzioni trasversali. In particolare, il report individua come casi d’uso principali:

• analisi dei dati;
• generazione e sintesi di contenuti testuali;
• ottimizzazione dei processi interni.

Accanto a questi, emergono applicazioni ad alto valore per la compliance e la sicurezza, tra cui:

• antiriciclaggio e contrasto al finanziamento del terrorismo;
• rilevamento e prevenzione delle frodi;
• assistenza clienti tramite chatbot.

Si tratta di ambiti dove l’AI offre vantaggi immediatamente misurabili in termini di efficienza e riduzione dei costi operativi.

Dipendenza da terze parti

Uno degli elementi più rilevanti emersi dal rapporto riguarda il modello di adozione tecnologica. Le imprese italiane mostrano una forte dipendenza da fornitori esterni:

• quasi il 75% utilizza servizi cloud di terze parti per l’AI;
• il 39% si affida a modelli di intelligenza artificiale generativa (GPAI) sviluppati da terzi.

Parallelamente, il 39% delle aziende non utilizza soluzioni open-source o gratuite, citando come principali criticità le preoccupazioni sulla sicurezza e il limitato controllo sui dati.

Questo modello evidenzia una preferenza per soluzioni “chiavi in mano”, ma pone interrogativi rilevanti in termini di autonomia tecnologica, gestione del rischio e resilienza operativa.

Rischi e sfide: governance e qualità dei dati

Accanto ai benefici, il rapporto OCSE individua alcune aree critiche che richiedono attenzione da parte di operatori e regolatori: governance dei sistemi di AI; qualità e gestione dei dati; dipendenza da fornitori terzi; resilienza operativa e cibernetica.

Questi elementi sono centrali soprattutto in un settore, come quello finanziario, caratterizzato da elevati standard di sicurezza e da una forte pressione regolatoria.

Mancano competenze e infrastrutture

Il documento conclude con una serie di considerazioni di policy volte a favorire un’adozione più ampia e sicura dell’intelligenza artificiale nei mercati finanziari italiani. L’obiettivo è duplice: da un lato, sostenere l’innovazione e la competitività; dall’altro, garantire stabilità, trasparenza e controllo dei rischi.

Il quadro che emerge è quello di un ecosistema in rapida evoluzione, in cui l’AI è già una leva concreta di efficienza, come dimostrano i dati su produttività e processi, ma ancora fortemente dipendente da infrastrutture e competenze esterne. Una fase di transizione che richiederà, nei prossimi anni, scelte strategiche sia a livello aziendale sia di politica industriale.

Recenti dati ISTAT mostrano un aumento nell’adozione dell’AI nelle imprese: la quota di queste ultime ad utilizzare almeno una soluzione di IA è più che raddoppiata tra 2024 e 2025 passando dall’8 al 16,4%. Ma è chiaro che siamo solo all’inizio, servirebbe un trend molto più solido.

Leggi le altre notizie sull’home page di Key4biz

https://www.key4biz.it/ai-ocse-imprese-italiane-registrano-piu-efficienza-75-e-produttivita-66-ma-servono-regole-chiare/570927/