Nel settore bancario, oltre a rappresentare una grande quantità di informazioni da raccogliere e conservare, i dati sono diventati una vera e propria risorsa strategica. Le banche producono e gestiscono quotidianamente enormi quantità di informazioni finanziarie, economiche e comportamentali. Insieme allo sviluppo di tecnologie sempre più avanzate, la crescente disponibilità di questi dati fa sì che gli istituti bancari riescano a costruire modelli decisionali più sofisticati, sviluppare nuove capacità tecnologiche e adattarsi più rapidamente ai cambiamenti del mercato. In questo contesto, anche la diffusione dell’Intelligenza Artificiale sta aumentando ulteriormente l’importanza dei dati, poiché consente di elaborare quantità e varietà di informazioni che sarebbero difficili da gestire attraverso gli strumenti tradizionali. La Bank for International Settlements (BIS) sottolinea, infatti, come la disponibilità di dati e la loro corretta gestione costituiscano elementi fondamentali per lo sviluppo dei sistemi intelligenti nel settore finanziario.
Il rapporto tra dati e crescita può, dunque, essere interpretato come un processo nel quale i dati vengono prima raccolti e organizzati, successivamente analizzati e trasformati in conoscenza e, infine, utilizzati per supportare decisioni, innovazione e sviluppo. A ogni modo, il dato, preso singolarmente, non genera automaticamente valore, ma diventa una risorsa strategica solo nel momento in cui la banca possiede infrastrutture tecnologiche adeguate, competenze specialistiche e un’organizzazione capace di trasformare le informazioni disponibili in conoscenza utilizzabile. Per questo motivo, l’importanza dei Big Data deve essere considerata all’interno di un processo più ampio di trasformazione digitale del settore bancario.
Negli ultimi anni, le banche hanno progressivamente investito in nuove infrastrutture tecnologiche, cloud computing, AI, sistemi di analisi dei dati e strumenti di automazione. La Banca Centrale Europea (BCE) considera la digitalizzazione e, in particolare, l’evoluzione delle strategie legate all’Intelligenza Artificiale come un elemento importante per il futuro degli istituti bancari europei. L’obiettivo è quello di riuscire a integrarle all’interno della strategia complessiva della banca, della sua organizzazione e dei suoi processi decisionali. Tutto ciò indica un cambiamento significativo rispetto al passato, quando i sistemi informativi erano spesso considerati soprattutto strumenti di supporto alle attività bancarie. Oggi, dati e tecnologia sono sempre più strettamente collegati alla strategia competitiva e alla capacità della banca di evolvere. La domanda centrale, quindi, non è soltanto quali dati possieda una banca, ma soprattutto come essa possa costruire un’organizzazione capace di trasformare questi dati in valore.
Per raggiungere questo scopo, tuttavia, non è sufficiente disporre di grandi database. La crescita basata sui Big Data richiede prima di tutto un’infrastruttura informativa solida. I dati devono poter essere raccolti, integrati e utilizzati in modo coerente e devono essere accompagnati da sistemi in grado di verificarne la qualità. Allo stesso tempo, è necessario stabilire regole chiare sulla gestione delle informazioni, sulla sicurezza, sulla protezione della privacy e sulle responsabilità dei diversi soggetti coinvolti. È proprio qui che assume particolare importanza la cosiddetta data governance, cioè l’insieme di principi, processi e responsabilità attraverso i quali un’organizzazione gestisce i propri dati.
La BIS ha evidenziato recentemente come la qualità, la sicurezza e la tutela della privacy rappresentino aspetti fondamentali per l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nel settore finanziario. Una gestione inadeguata dei dati può, infatti, compromettere la capacità delle istituzioni finanziarie di sviluppare sistemi tecnologici avanzati in maniera affidabile. Anche la BCE attribuisce crescente importanza alla qualità dei dati, all’architettura dei sistemi informatici e alla capacità delle banche di aggregare e gestire correttamente le informazioni. Di conseguenza, la crescita basata sui Big Data non inizia dall’algoritmo, ma dalla costruzione di un’infrastruttura informativa affidabile e adeguatamente governata.
La crescente importanza dei dati sta, inoltre, modificando il modo in cui le banche prendono le proprie decisioni. Si sta progressivamente affermando un modello di organizzazione definito data-driven, nel quale i dati vengono integrati in maniera sistematica nei processi decisionali. In una banca orientata ai dati, le decisioni strategiche vengono supportate da informazioni quantitative, i risultati delle attività vengono monitorati attraverso specifici indicatori e le informazioni provenienti da diverse aree dell’organizzazione possono essere integrate per ottenere una visione più completa della situazione. Anche i modelli analitici assumono un ruolo sempre maggiore nei processi decisionali, consentendo di valutare nel tempo i risultati ottenuti e di modificare le strategie sulla base delle nuove informazioni disponibili.
Si tratta, dunque, di una trasformazione che non riguarda esclusivamente la tecnologia, ma anche la cultura e l’organizzazione aziendale. La BCE, nelle proprie priorità di vigilanza per il periodo 2026-2028, sottolinea l’importanza per le banche di sviluppare strategie digitali coerenti, accompagnate da adeguati sistemi di governance e di gestione dei rischi. La capacità di utilizzare efficacemente i dati richiede, quindi, un’organizzazione nella quale tecnologia, strategia e competenze siano strettamente collegate.
Ma in che modo i Big Data possono contribuire a trasformare il modello di business di una banca? Non significa necessariamente che l’istituto debba vendere i dati in suo possesso. Il valore strategico di questi ultimi deriva soprattutto dalla possibilità di incorporarli nei processi, nei prodotti e nelle tecnologie della banca, trasformandoli in una risorsa a supporto dell’innovazione. L’evoluzione dei sistemi intelligenti sta aumentando ulteriormente queste possibilità, consentendo di elaborare quantità sempre maggiori di informazioni e di analizzare dati caratterizzati da una varietà crescente. Secondo la Bank for International Settlements (BIS), il settore bancario è particolarmente interessato dalle trasformazioni legate all’AI proprio per la grande quantità di dati che utilizza e produce. In particolare, l’Intelligenza Artificiale generativa sta introducendo nuove modalità di elaborazione delle informazioni e nuove possibilità di interazione con i dati, contribuendo a modificare progressivamente il modo in cui le banche possono sviluppare le proprie attività e affrontare l’evoluzione del mercato.
Una banca, dunque, può progressivamente evolvere da una struttura che si limita a raccogliere e conservare informazioni a un’organizzazione capace di sviluppare vere e proprie capacità analitiche e tecnologiche. Il valore strategico dei Big Data non dipende esclusivamente dalla quantità di dati posseduti, ma dalla capacità dell’istituto di raccoglierli, organizzarli, interpretarli e integrarli continuamente, trasformandoli in conoscenza utile per l’attività bancaria.
Si tratta di una trasformazione che richiede anche un’evoluzione delle competenze presenti all’interno delle banche. L’acquisto di software e tecnologie sofisticate, infatti, non è sufficiente se non esistono persone in grado di utilizzarle e comprenderne le implicazioni. A questo punto, le banche devono sviluppare competenze che combinino conoscenze relative ai dati e alla statistica con competenze tecnologiche, conoscenze sull’Intelligenza Artificiale, capacità di gestione del rischio e comprensione delle dinamiche economiche e strategiche. La trasformazione digitale viene osservata dalle autorità di vigilanza non solo dal punto di vista tecnologico, ma anche considerando la strategia, le capacità organizzative, la gestione dei progetti e le conseguenze finanziarie e non finanziarie. La BCE sottolineando questi aspetti nel proprio rapporto annuale sulla vigilanza bancaria, ha evidenziato come i Big Data possono diventare una reale leva di crescita soltanto quando sono accompagnati da una cultura aziendale orientata all’utilizzo consapevole delle informazioni.
Un ulteriore elemento da non trascurare riguarda la qualità dei dati. Il termine Big Data potrebbe far pensare che la caratteristica più importante sia semplicemente possedere enormi quantità di informazioni. In realtà, per una banca è fondamentale che i dati siano accurati, completi, aggiornati, coerenti, tracciabili e sicuri. Una quantità molto elevata di dati di scarsa qualità può risultare meno utile di una quantità più limitata di informazioni affidabili. Questo aspetto diventa ancora più importante con l’utilizzo dell’AI, perché i risultati prodotti da un modello dipendono in larga misura dalla qualità dei dati utilizzati per svilupparlo e alimentarlo. L’aumento della quantità e della varietà dei dati, come evidenziato dalla BIS, rende sempre più importante una corretta governance delle informazioni.
Per le banche questo problema assume una particolare rilevanza, perché i dati possono essere utilizzati all’interno di processi finanziari e decisionali con conseguenze significative. Errori, informazioni incomplete o dati non correttamente interpretati possono infatti compromettere l’affidabilità dei sistemi e delle decisioni che ne derivano. Per questo motivo, la crescita basata sui Big Data deve essere accompagnata da procedure in grado di garantire la qualità e l’affidabilità delle informazioni.
L’importanza dei dati è, infine, collegata alla crescente competizione all’interno del sistema finanziario. Le banche non si confrontano più esclusivamente tra loro, ma devono competere anche con Fintech, Big Tech e altri operatori digitali che possiedono infrastrutture tecnologiche avanzate e una significativa capacità di elaborazione delle informazioni. La digitalizzazione diventa una componente della competitività e spinge gli istituti bancari ad adattare progressivamente i propri modelli organizzativi e di business. La BCE considera, infatti, la trasformazione digitale anche in relazione alla capacità delle banche di rimanere competitive in un ambiente finanziario caratterizzato da una rapida evoluzione tecnologica.
Oltre a riguardare il miglioramento dei processi interni, l’investimento nei dati e nelle tecnologie rappresenta una scelta strategica legata alla capacità della banca di affrontare un mercato sempre più digitale e caratterizzato dalla crescente presenza dell’Intelligenza Artificiale. Allo stesso tempo, questa trasformazione deve essere accompagnata da adeguati sistemi di controllo e responsabilità. L’aumento dell’utilizzo dei dati rende infatti sempre più importanti aspetti come la privacy, la cybersecurity, la governance, la qualità delle informazioni e il controllo dei modelli utilizzati.
La crescita digitale delle banche non può essere considerata un processo esclusivamente tecnologico. È necessario trovare un equilibrio tra innovazione, utilizzo dei dati, sicurezza, gestione dei rischi e responsabilità. Non è casuale che tra le priorità della BCE per il periodo 2026-2028 rientrino proprio la strategia digitale, la governance, la gestione dei rischi, la qualità dei dati e l’architettura informatica.
È chiaro, quindi, che i Big Data rappresentano per le banche molto più di una semplice raccolta di grandi quantità di informazioni. Essi costituiscono una componente della trasformazione strategica e digitale del settore bancario. La capacità di generare crescita attraverso i dati dipende dalla possibilità di costruire infrastrutture affidabili, sviluppare competenze adeguate, creare una cultura aziendale orientata ai dati e integrare le nuove tecnologie all’interno della strategia complessiva dell’istituto. In questo processo, il dato rappresenta il punto di partenza, mentre la capacità di trasformarlo in conoscenza e di inserirlo nei processi decisionali e nell’innovazione rappresenta il vero elemento strategico.
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Uso dei big data nel settore bancario
Ma in quali attività concrete vengono utilizzati i Big Data dalle banche? La loro applicazione interessa ormai numerose aree dell’attività bancaria e si sta sviluppando parallelamente alla diffusione dell’AI e delle tecniche di Machine Learning. I dati vengono utilizzati per descrivere ciò che è già accaduto, oltre che per individuare comportamenti anomali, elaborare previsioni e supportare decisioni relative ai clienti, alle transazioni e alle diverse attività finanziarie. La diffusione di queste tecnologie nel settore bancario europeo è ormai significativa. Secondo la Banca Centrale Europea, nel 2025 quasi il 90% delle banche significative dell’area euro utilizzava già tecnologie di Intelligenza Artificiale. Le applicazioni risultavano particolarmente diffuse nella rilevazione delle frodi e del cybercrime, utilizzata da più della metà degli istituti, seguita dal marketing, dai chatbot e dal credit scoring.
Uno dei principali ambiti di utilizzo dei Big Data è rappresentato dalla valutazione del merito creditizio. Quando un cliente richiede un finanziamento, la banca deve stabilire se esistono sufficienti condizioni perché il credito possa essere concesso e deve stimare la probabilità che il finanziamento venga rimborsato regolarmente. Tradizionalmente questa valutazione si basava soprattutto sulla storia creditizia del cliente, sui suoi dati finanziari e sulle informazioni relative ai precedenti rapporti con gli istituti di credito. L’analisi dei Big Data permette, invece, di elaborare una quantità maggiore di informazioni e di individuare relazioni tra variabili differenti, utilizzando modelli statistici e tecniche di Machine Learning. In questo modo, la valutazione del rischio di credito può essere effettuata attraverso modelli più complessi rispetto ai sistemi tradizionali. La BCE ha rilevato che il credit scoring rappresenta ormai una delle principali applicazioni dell’intelligenza artificiale nelle banche dell’area euro. Anche la BIS ha evidenziato che una quota significativa delle banche di maggiori dimensioni utilizza tecnologie di AI e Big Data per la valutazione dell’affidabilità creditizia.
L’analisi dei dati non si limita però al momento in cui viene deciso se concedere o meno un prestito. Può essere utilizzata anche durante l’intera durata del rapporto creditizio, consentendo alla banca di osservare l’evoluzione della posizione del cliente e di individuare eventuali cambiamenti rispetto al comportamento precedente. L’analisi continuativa delle informazioni può, quindi, permettere di individuare più rapidamente segnali associati a un possibile deterioramento della posizione finanziaria. In questo senso, i Big Data vengono utilizzati anche per monitorare nel tempo l’evoluzione del rischio associato ai finanziamenti.
Un’altra applicazione particolarmente importante riguarda la prevenzione e la rilevazione delle frodi. Ogni giorno le banche devono gestire un numero molto elevato di operazioni, soprattutto a seguito della crescente diffusione dei pagamenti digitali. Analizzare individualmente ogni transazione sarebbe estremamente complesso; per questo motivo, i sistemi automatizzati possono confrontare le caratteristiche delle operazioni con grandi quantità di dati storici e individuare comportamenti che si discostano dai normali modelli di attività. Un’operazione può, ad esempio, essere considerata anomala quando presenta una combinazione insolita di importo, frequenza, dispositivo utilizzato, posizione geografica, destinatario o momento della giornata. Il sistema può, quindi, attribuire alla transazione un determinato livello di rischio e segnalare quelle che richiedono un controllo più approfondito.
La rilevazione delle frodi e del cybercrime rappresenta attualmente l’ambito nel quale l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale è maggiormente diffuso tra le banche significative dell’area euro. Secondo quanto riportato dalla Banca Centrale Europea nel 2026, infatti, più della metà di questi istituti utilizza già sistemi di AI per individuare e contrastare frodi e minacce informatiche. Questo dato è particolarmente significativo perché dimostra come l’analisi automatizzata di grandi quantità di informazioni non rappresenti più soltanto una possibilità futura, ma sia già entrata concretamente in una delle attività operative più delicate per gli istituti bancari.
Strettamente collegato alla prevenzione delle frodi è l’utilizzo dei dati per il contrasto al riciclaggio di denaro e alle altre forme di criminalità finanziaria. In questo caso, l’analisi dei Big Data permette di andare oltre l’esame della singola transazione e di osservare le relazioni esistenti tra diverse operazioni, conti e soggetti. Una transazione che considerata singolarmente potrebbe non presentare particolari caratteristiche di rischio può assumere un significato differente se inserita all’interno di una sequenza più ampia di operazioni. Le tecniche di analisi dei dati possono, quindi, essere utilizzate per individuare schemi ricorrenti, collegamenti tra soggetti e comportamenti anomali che potrebbero essere difficili da riconoscere attraverso un controllo manuale. La BIS considera il contrasto al riciclaggio e al finanziamento del terrorismo tra le aree nelle quali l’utilizzo dell’AI e dei dati sta assumendo un’importanza crescente.
Un ulteriore campo di applicazione riguarda la conoscenza e la segmentazione della clientela. Le banche dispongono di numerose informazioni relative ai propri clienti e alle modalità con cui questi utilizzano i servizi finanziari. Attraverso l’analisi di tali informazioni è possibile individuare gruppi di clienti che presentano caratteristiche o comportamenti simili. La segmentazione può tenere conto, per esempio, della frequenza delle operazioni, delle tipologie di servizi utilizzati o delle diverse esigenze finanziarie manifestate nel corso del rapporto con la banca. In questo modo, l’analisi dei dati consente di comprendere in maniera più dettagliata le caratteristiche dei diversi segmenti della clientela.
Questa attività è strettamente collegata all’utilizzo dei Big Data nel Marketing bancario. Le informazioni raccolte possono infatti essere analizzate per comprendere quali servizi vengono maggiormente utilizzati da determinati gruppi di clienti e quali caratteristiche accomunano persone con comportamenti finanziari simili. La BCE indica il Marketing tra le principali aree di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nelle banche dell’area euro: nel 2025, circa la metà delle banche più importanti utilizzava già l’AI in questo ambito. Secondo gli esperti, dunque, l’analisi dei dati può essere impiegata per comprendere meglio le caratteristiche della clientela e supportare le attività di comunicazione e di gestione della relazione con i clienti.
Inoltre, i Big Data vengono utilizzati nella gestione delle interazioni tra banca e cliente. Le banche raccolgono informazioni provenienti da numerosi canali, tra cui applicazioni per smartphone, siti web, assistenza telefonica, posta elettronica e sistemi di messaggistica. L’analisi di queste informazioni consente di individuare le richieste più frequenti, classificare automaticamente le comunicazioni e identificare le problematiche che necessitano dell’intervento di un operatore. In questo ambito stanno assumendo un ruolo sempre maggiore i chatbot e gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale generativa. Secondo la BCE, nel 2025 circa il 40% delle banche significative dell’area euro utilizzava l’AI nei chatbot.
L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale generativa ha anche ampliato le possibilità di analizzare dati non strutturati, come testi, documenti, comunicazioni e altre informazioni che non sono organizzate in forma di database tradizionali. Questo è particolarmente rilevante nel settore bancario, dove vengono prodotti e gestiti quotidianamente grandi volumi di documentazione. I sistemi di AI possono, ad esempio, essere utilizzati per ricercare informazioni all’interno di documenti, estrarre automaticamente determinati contenuti, classificare testi o fornire supporto nell’analisi di documentazione complessa. La BIS ha individuato proprio nell’elaborazione documentale e nelle attività di supporto alla clientela alcune delle applicazioni emergenti dei sistemi intelligenti nel settore finanziario.
Un’altra area nella quale i Big Data assumono un ruolo importante è la gestione dei rischi. Una banca deve monitorare continuamente l’evoluzione della propria esposizione a diverse tipologie di rischio e valutare come questa possa modificarsi nel tempo. L’analisi di grandi quantità di dati permette di mettere in relazione informazioni provenienti da fonti differenti e di individuare variazioni nei comportamenti dei clienti, nelle caratteristiche dei portafogli o nelle condizioni economiche. Attraverso l’utilizzo di modelli predittivi, la banca ha la possibilità di analizzare la situazione attuale, ma anche di elaborare stime relative a possibili sviluppi futuri. La BIS ha evidenziato tra le applicazioni dell’AI nel settore finanziario proprio l’analisi del rischio di credito e l’utilizzo di nuovi dati per migliorare i processi di valutazione.
L’utilizzo dei Big Data riguarda anche numerose attività interne agli istituti. Una parte molto importante del lavoro bancario consiste nella gestione di documenti, controlli, richieste e procedure amministrative che possono essere caratterizzati da elevati volumi di informazioni. Le tecnologie di analisi automatizzata permettono di estrarre dati dai documenti, classificare le informazioni e supportare gli operatori nelle attività ripetitive. L’AI può, quindi, essere integrata anche nei processi di back-office, nell’elaborazione documentale e in alcune attività di controllo. La BIS include, infatti, l’automazione dei processi e l’elaborazione dei documenti tra le principali aree di applicazione dell’AI nel settore finanziario.
Un settore particolarmente rilevante è quello dei pagamenti. La diffusione dei pagamenti elettronici ha prodotto una crescita enorme della quantità di dati generati dalle transazioni. Queste informazioni possono essere analizzate quasi in tempo reale per individuare comportamenti insoliti e possibili tentativi di frode. Il problema è diventato ancora più complesso con l’evoluzione delle tecniche utilizzate dai truffatori. Non tutte le frodi, infatti, consistono in una transazione eseguita senza il consenso del titolare del conto. In alcuni casi, il cliente viene manipolato e convinto ad autorizzare personalmente un pagamento verso un destinatario fraudolento. La BIS ha evidenziato recentemente come l’evoluzione delle frodi nei pagamenti, comprese quelle che sfruttano la manipolazione del pagatore, renda sempre più importante la capacità degli operatori finanziari di analizzare i dati delle transazioni e di identificare schemi sospetti.
Anche la cybersecurity rappresenta un campo nel quale l’analisi dei dati assume un’importanza crescente. I sistemi informatici delle banche generano continuamente informazioni relative agli accessi, alle operazioni effettuate, ai dispositivi utilizzati e al comportamento delle reti. L’analisi di questi dati può essere utilizzata per individuare attività anomale che potrebbero indicare un tentativo di intrusione o un comportamento potenzialmente pericoloso. La BCE indica la rilevazione del cybercrime, insieme alla prevenzione delle frodi, tra le applicazioni più diffuse dell’intelligenza artificiale presso le banche dell’area euro.
I Big Data vengono, infine, utilizzati nelle attività di controllo e conformità normativa. Le banche devono rispettare un insieme molto ampio di regole e devono essere in grado di dimostrare alle autorità di vigilanza di aver adottato procedure adeguate. L’analisi automatizzata di grandi quantità di informazioni può essere utilizzata per monitorare le operazioni, individuare anomalie, classificare documenti e selezionare i casi che necessitano di una verifica più approfondita da parte del personale. In questo modo, l’analisi dei dati viene integrata anche nelle attività di controllo dell’istituto e nei processi destinati a garantire il rispetto degli obblighi normativi. La BIS considera la compliance, il monitoraggio delle transazioni e le attività antiriciclaggio tra gli ambiti nei quali l’utilizzo dell’intelligenza artificiale può assumere un ruolo significativo.
Come abbiamo visto, l’utilizzo dei Big Data nel settore bancario interessa ormai una parte molto ampia delle attività degli istituti. I dati vengono impiegati per valutare il merito creditizio e monitorare l’evoluzione dei finanziamenti, individuare frodi e attività sospette, contrastare il riciclaggio, analizzare i rischi, comprendere meglio la clientela, supportare le attività di Marketing, gestire le interazioni con gli utenti, elaborare documenti, monitorare i pagamenti, rafforzare la cybersecurity e supportare le attività di controllo e conformità. I dati più recenti disponibili mostrano che queste applicazioni stanno passando rapidamente dalla fase sperimentale a quella operativa: nel 2025 quasi nove banche dell’area euro su dieci utilizzavano già tecnologie di Intelligenza Artificiale, con una concentrazione particolarmente elevata proprio nelle attività che richiedono l’analisi di grandi quantità di informazioni.
L’utilizzo dei Big Data rappresenta ormai una componente concreta dell’attività bancaria contemporanea. La caratteristica comune alle diverse applicazioni è la capacità di mettere in relazione grandi quantità di informazioni, provenienti anche da fonti differenti, per individuare schemi, anomalie e relazioni che sarebbero difficili da riconoscere attraverso un’analisi esclusivamente manuale. Questa capacità sta modificando progressivamente il modo in cui le banche valutano i clienti, controllano le transazioni, gestiscono i rischi e organizzano numerose attività interne.
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Vantaggi dei big data per le banche
La possibilità di raccogliere e analizzare grandi quantità di informazioni provenienti da fonti differenti permette agli istituti di ottenere una conoscenza più approfondita delle proprie attività, dei clienti e del contesto economico nel quale operano. Il valore dei Big Data non dipende, quindi, soltanto dalla quantità di informazioni disponibili, ma soprattutto dalla capacità di trasformarle in indicazioni utili per prendere decisioni più tempestive e consapevoli.
Ma quali sono i principali vantaggi derivanti dall’utilizzo dei Big Data nel settore bancario? Esaminiamoli insieme:
- Miglioramento del processo decisionale. L’analisi di grandi quantità di dati consente alle banche di disporre di informazioni più complete e aggiornate a supporto delle proprie decisioni. L’utilizzo di modelli statistici, Machine Learning e Intelligenza Artificiale permette anche di analizzare contemporaneamente numerose variabili e di individuare relazioni che potrebbero non emergere attraverso un’analisi tradizionale. La BCE ha evidenziato come l’AI possa contribuire a migliorare i processi decisionali degli istituti, pur sottolineando l’importanza di mantenere adeguati sistemi di controllo e supervisione
- Migliore gestione e previsione dei rischi. L’analisi dei dati storici e delle informazioni più recenti consente di individuare segnali di cambiamento e di elaborare modelli in grado di stimare possibili scenari futuri. Questo può aiutare le banche a riconoscere tempestivamente situazioni potenzialmente problematiche e ad adottare misure preventive. I Big Data fanno sì, quindi, che alla tradizionale gestione del rischio venga affiancato un approccio maggiormente orientato alla previsione
- Riduzione delle frodi e delle perdite finanziarie. La possibilità di analizzare grandi volumi di transazioni consente di individuare più rapidamente comportamenti anomali e schemi sospetti. Questo può permettere alla banca di intervenire prima che una frode produca conseguenze economiche rilevanti. Il tema è rivestito da una particolare iportanza considerando che, secondo il rapporto congiunto BCE-EBA pubblicato nel 2025, il valore delle frodi nei pagamenti nello Spazio economico europeo ha raggiunto circa 4,2 miliardi di euro nel 2024
- Maggiore conoscenza della clientela. L’analisi delle informazioni relative ai comportamenti e alle interazioni dei clienti consente alle banche di comprendere meglio le caratteristiche dei diversi segmenti dei propri clienti. Ciò permette di ottenere una visione più precisa delle esigenze degli utenti e delle modalità con cui vengono utilizzati i diversi servizi finanziari
- Maggiore personalizzazione dei prodotti e dei servizi. Una conoscenza più approfondita dei clienti permette di adattare maggiormente prodotti, servizi e comunicazioni alle caratteristiche dei diversi segmenti. La personalizzazione può rendere l’offerta bancaria più coerente con le esigenze individuate attraverso l’analisi dei dati. L’EBA ha riconosciuto il ruolo delle tecniche di Big Data Analytics nella segmentazione della clientela e nelle attività di Marketing bancario
- Maggiore efficienza operativa. L’utilizzo di sistemi automatizzati permette di analizzare e gestire grandi quantità di informazioni e di ridurre il tempo necessario per alcune attività. I sistemi intelligenti possono essere utilizzati, per esempio, nell’elaborazione dei documenti e nell’automazione di alcune procedure di back-office. La BIS identifica proprio l’automazione dei processi e l’elaborazione documentale tra le applicazioni dell’AI nel settore finanziario
- Maggiore rapidità nelle decisioni e nelle risposte. La capacità di elaborare le informazioni rapidamente, in alcuni casi quasi in tempo reale, permette alle banche di reagire più velocemente ai cambiamenti e agli eventi che si verificano durante l’attività quotidiana. Questo aspetto è particolarmente importante nelle operazioni caratterizzate da grandi volumi di dati, come i pagamenti e le transazioni finanziarie
- Maggiore capacità di innovazione. La disponibilità di grandi quantità di dati, combinata con tecnologie come l’intelligenza artificiale, permette alle banche di sperimentare nuovi strumenti, servizi e modalità di interazione con la clientela. I dati possono quindi diventare una base sulla quale sviluppare nuove soluzioni e modificare progressivamente le modalità con cui vengono progettati e offerti i servizi finanziari
- Visione più completa dell’attività bancaria. L’integrazione di informazioni provenienti da fonti differenti permette di collegare dati che in precedenza potevano essere analizzati separatamente. Questo consente di ottenere una rappresentazione più completa dei fenomeni e di individuare relazioni che potrebbero non essere evidenti osservando singole categorie di informazioni
- Rafforzamento della competitività. In un settore caratterizzato dalla crescente presenza di fintech, Big Tech e banche digitali, la capacità di utilizzare efficacemente i dati può contribuire alla competitività degli istituti tradizionali. La BCE considera la digitalizzazione e l’Intelligenza Artificiale anche in relazione alla capacità delle banche di adattarsi all’evoluzione del mercato e mantenere la propria posizione competitiva
I Big Data possono, quindi, produrre effetti positivi su diversi aspetti dell’attività bancaria, dalla qualità delle decisioni alla gestione dei rischi, dalla sicurezza alla conoscenza della clientela, fino all’efficienza e all’innovazione. Tuttavia, è importante sottolineare che questi vantaggi non si verificano automaticamente.
La qualità dei dati, l’affidabilità dei modelli e la capacità di interpretare correttamente le informazioni rimangono elementi fondamentali. Inoltre, l’utilizzo dell’AI può introdurre nuove problematiche legate alla trasparenza, alla privacy, alla sicurezza e al rischio di errori o distorsioni. Per questo motivo, il valore dei Big Data non dipende semplicemente dalla quantità di informazioni possedute, ma dalla capacità della banca di trasformarle in conoscenza utile e di utilizzarle in maniera efficace e responsabile.
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