Agentic AI: automazione finanziaria, la nuova frontiera

I benefici dell’Agentic AI: nuovi orizzonti per l’automazione

Oggi l’Agentic AI promette di dare il via a una nuova fase di innovazione nei servizi finanziari.

Con sempre più organizzazioni impegnate a superare la fase dei progetti pilota per arrivare a implementazioni a livello produttivo, cresce l’attesa per ottenere vantaggi concreti, misurabili e duraturi. Di pari passo aumentano le aspettative sul potenziale evolutivo di questa tecnologia.

Oggi, grazie a chatbot e copilot, è possibile sviluppare idee, rispondere alle domande dei clienti ed eseguire attività più creative come la generazione di immagini e presentazioni. Tuttavia, si fa sempre più forte il desiderio di compiere un ulteriore passo avanti e sfruttare l’intelligenza artificiale per gestire interamente attività complesse end-to-end.

L’accessibilità e la potenza degli attuali modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) rendono possibile lo sviluppo dell’l’Agentic AI, ovvero agenti di intelligenza artificiale in grado di comprendere le richieste degli utenti e agire autonomamente con una minima guida. Questi agenti di intelligenza artificiale possono prendere decisioni, eseguire azioni e interagire con strumenti e sistemi diversi per supportare gli utenti nel raggiungimento dei propri obiettivi, il tutto senza la necessità di un intervento o una supervisione costante da parte dell’essere umano.

L’Agentic AI è già realtà: Microsoft ha iniziato a integrarla nei propri prodotti e OpenAI ha lanciato il suo agente Operator all’interno del suo abbonamento Pro. Secondo Gartner entro il 2028, il 33% delle applicazioni software aziendali includerà l’Agentic AI rispetto a meno dell’1% nel 2024, consentendo all’intelligenza artificiale di prendere autonomamente il 15% delle decisioni operative quotidiane che oggi sono svolte dalle persone sul lavoro.

Anche i nostri clienti si stanno iniziando a orientare verso questa nuova frontiera dell’intelligenza artificiale ponendosi una serie di domande. Cos’è? In che modo differisce dalla GenAI? Quali sono i vantaggi? Come possono utilizzarla nei servizi finanziari? Come possono gestire i rischi?

Cos’è l’Agentic AI e come si differenzia dalla GenAI

L’IA agentica, o agenti di IA, è un sistema capace di agire in modo autonomo per raggiungere obiettivi definiti dall’uomo. Mentre gli attuali sistemi di IA operano principalmente come assistenti o copiloti per supportare il lavoro umano, un agente di IA può ridurre – o in alcuni casi – eliminare la necessità di intervento umano nell’esecuzione di specifici compiti.

Come funziona l’Agentic AI e i suoi sviluppi recenti

Gli agenti possono interagire con più agenti a valle ed eseguire più attività tramite un’unica interfaccia e un unico prompt. Per esempio, un agente di consulenza finanziaria potrebbe essere incaricato dall’utente di valutare il rischio di investimento e, per farlo, attivare agenti specializzati nell’analisi di mercato per elaborare e sintetizzare i dati di mercato e fornire quindi una risposta mirata. Allo stesso modo agenti di trading automatizzati potrebbero impiegare bot di analisi per fornire raccomandazioni di trading da eseguire in autonomia. Agenti di supporto al cliente sempre attivi e personalizzati per il cliente possono invece considerare il profilo individuale dell’utente e le sue interazioni precedenti per fornire consigli altamente personalizzati.

Nell’ultimo anno, l’ecosistema degli agenti di IA ha conosciuto uno sviluppo significativo grazie a progressi nella memoria, nell’utilizzo degli strumenti, nella sicurezza operativa e nell’implementazione. Oggi grazie a una maggiore potenza di calcolo e a uno storage accessibile, gli agenti di intelligenza artificiale sono in grado di conservare e utilizzare meglio una maggiore quantità di informazioni. Questo consente loro di affrontare attività complesse, prolungate nel tempo, e fortemente legate al contesto, offrendo un’assistenza più personalizzata. Un cambiamento importante rispetto al passato, quando le interazioni dell’utente con i modelli si limitavano a compiti semplici e circoscritti.

Gli agenti di intelligenza artificiale possono anche essere configurati per richiedere input umani in caso di nuovi problemi, al fine di mitigare le allucinazioni e imparare da queste esperienze.

Come descritto di seguito, è possibile impiegare diversi agenti, a seconda del compito da svolgere.

Osservando alcune delle attività oggi definite come agentiche, si potrebbe pensare che si tratti semplicemente di un rebranding dell’automazione tradizionale. In realtà, esiste una progressione naturale dai processi automatizzati tradizionali ai sistemi dotati di capacità agentiche.

• Sistemi automatizzati: si basano su algoritmi deterministici per eseguire compiti all’interno di un processo predefinito, ricevono input chiari e producono output prevedibili basati su una logica esplicita.

• Sistemi automatizzati potenziati dall’IA: mentre input e output finali rimangono ben definiti, gli output di questi componenti di IA sono generati da modelli addestrati sui dati, anziché basarsi esclusivamente su regole predefinite che consentono un comportamento più dinamico.

• Sistemi agentici: integrano memoria e feedback umano, gli agenti possono personalizzare e modificare il proprio comportamento e applicare il proprio giudizio per decidere e agire.

In questo scenario, l’investimento nella GenAI rappresenta un passaggio strategico inevitabile verso i sistemi di IA agentici, poiché le due tecnologie sono strettamente interconnesse e la seconda si fonda sulle capacità fondamentali della prima.

Questa distinzione è fondamentale nel settore dei servizi finanziari, dove la possibilità per un sistema di agire in modo autonomo entro parametri predefiniti può generare vantaggi competitivi significativi. Allo stesso tempo, però, comporta rischi importanti che devono essere considerati fin dalle fasi iniziali di adozione.

Agenti in azione nei servizi finanziari

L’adozione dell’Agentic AI nei servizi finanziari sta già generando valore, liberando efficienze operative e opportunità completamente nuove. Tra queste:

Sistema di trading autonomo

Le moderne piattaforme di trading possono impiegare l’Agentic AI per analizzare in tempo reale le condizioni di mercato, individuare opportunità ed eseguire operazioni in autonomia.

Questi sistemi sono in grado di adattare le proprie strategie dinamicamente, in funzione di molteplici variabili garantendo al contempo la conformità ai requisiti normativi.

Consulenza finanziaria personalizzata

L’Agentic AI può rivoluzionare la gestione patrimoniale attraverso soluzioni capaci non solo di offrire raccomandazioni, ma anche di gestire attivamente i portafogli in base agli obiettivi individuali del cliente, alla sua tolleranza al rischio e all’andamento del mercato.

Queste piattaforme sono in grado di ribilanciare i portafogli in modo proattivo, individuare opportunità per l’ottimizzazione fiscale come la raccolta delle perdite e adattare le strategie in funzione dei cambiamenti nella situazione del cliente.

Gestione del rischio migliorata

Nell’ambito della gestione del rischio, l’Agentic AI consente il monitoraggio continuo le transazioni, le condizioni di mercato e il comportamento dei clienti con l’obiettivo di identificare potenziali minacce prima che si concretizzino. Questi sistemi possono regolare in autonomia i parametri di rischio e attivare misure preventive quando necessario.

Se da un lato queste tecnologie aprono la strada a importanti innovazioni e opportunità, dall’altro introducono nuove sfide in termini di rischio. Per questo motivo l’impiego di agenti autonomi richiede test rigorosi e un solido processo di governance dell’IA in qualsiasi organizzazione, volto ad assicurarne l’allineamento con la normativa.

Vantaggi dell’AI Agentic nei servizi finanziari

L’adozione dell’Agentic AI offre alle istituzioni finanziarie numerosi vantaggi, tra cui l’automazione di processi complessi, l’efficienza operativa e la personalizzazione dei servizi. Questi benefici possono tradursi in una maggiore competitività e in nuove opportunità per migliorare l’esperienza del cliente e ottimizzare le operazioni aziendali.

Automazione delle attività per l’efficienza operativa

Le attività complesse che oggi richiedono l’intervento umano possono essere gestite in modo scalabile dagli agenti intelligenti, consentendo di raggiungere gli obiettivi con costi e latenza inferiori. Dai processi di back-office all’assistenza clienti, questi sistemi permettono di ridurre l’errore umano e liberare risorse da destinare ad attività a maggiore valore aggiunto. È fondamentale, tuttavia, garantire che gli agenti agiscano in modo affidabile all’interno dei confini operativi definiti, per evitare conseguenze indesiderate sull’intero sistema.

Iper-personalizzazione a livello di cliente

Gli agenti possono essere integrati nei canali di supporto e vendita per agire come consulenti o assistenti personali al momento della richiesta.

Sfruttando i dati storici, le attività e le preferenze degli utenti, insieme alle informazioni su prodotti e polizze presenti nella loro knowledge base, possono fornire raccomandazioni personalizzate per i prodotti finanziari, fornire consigli per la risoluzione di problemi e, in casi più complessi, indirizzare l’utente verso un operatore umano. Queste interazioni aumentano la soddisfazione del cliente e migliorano i tassi di servizio a condizione che venga adottato un uso responsabile dei dati dei clienti (privacy, correttezza, inclusività, fidelizzazione).

Processo decisionale migliorato

Consentendo a un agente di intelligenza artificiale di accedere ai dati e a una rete di sub-agenti, è possibile suddividere le questioni aziendali in sotto-attività, sfruttando gli strumenti e delegando ai sub-agenti il ​​compito di condurre l’analisi appropriata e rispondere con risultati e raccomandazioni decisionali. Questo approccio consente di sfruttare appieno le potenzialità di estrazione di conoscenze da documenti, fonti, e policy, in particolare in casi che coinvolgono il linguaggio naturale. L’approvazione umana delle raccomandazioni generate dagli agenti resta fondamentale per assicurare che le decisioni finali siano in linea con gli obiettivi aziendali e generino l’impatto desiderato.

Sfide implementative e gestione dei rischi

L’automazione avanzata comporta l’innalzamento del livello di rischio. Sebbene i benefici dell’Agentic AI siano evidenti, la posta in gioco è più alta: per questo motivo è probabile che questi rischi inizialmente ne rallenteranno l’adozione man mano che le organizzazioni si abitueranno a un uso più esteso dell’IA e i sistemi di GenAI manterranno un ruolo umano nei processi. Un’attenta pianificazione, supervisione durante lo sviluppo e una solida governance sono essenziali assicurare che gli agenti operino nel rispetto delle normative e garantiscano continuità operativa.

Etica e conformità normativa

L’adozione dell’Agentic AI deve soddisfare requisiti regolatori stringenti, come quelli previsti dall’AI Act dell’Unione Europea e da normative equivalenti in altri Paesi .Come per altre soluzioni di IA, gli istituti finanziari devono valutare i casi d’uso in modo appropriato e garantire che i propri sistemi di IA mantengano i principi di IA responsabile (equità, affidabilità e sicurezza, privacy e protezione, inclusività, trasparenza e accountability) e adottino misure efficaci di privacy e sicurezza. Ogni sistema di agenti di IA eredita gli stessi rischi dei modelli su cui si basa (come le allucinazioni o la trasparenza dell’inferenza nei modelli linguistici di grandi dimensioni -LLM,) con il rischio di un accumulo accelerato di errori se non adeguatamente gestito.

Integrazione con i processi aziendali

L’implementazione efficace degli agenti richiede infrastrutture dedicate: il framework di sviluppo, l’integrazione con gli strumenti e le applicazioni esistenti in azienda e un’esecuzione e un controllo qualità meticolosi. È essenziale che l’adozione dei sistemi agentici sia effettuata con attenzione, in modo graduale, garantendo test continui e solidi e un monitoraggio successivo continuo.