La trasformazione digitale delle banche passa dai processi

Per anni la trasformazione digitale nel settore finanziario è stata raccontata soprattutto come un tema tecnologico: migrazione al cloud, nuovi canali digitali, automazione, modernizzazione dei sistemi legacy.

Oggi il quadro sta cambiando.

I dati della ricerca realizzata da Cetif Research e Reply mostrano un settore che ha ormai superato la fase in cui l’IT veniva considerato prevalentemente una funzione di supporto. Per oltre il 65% delle istituzioni finanziarie, la tecnologia è diventata una componente strutturale della strategia industriale.

La questione, quindi, non è più soltanto quali tecnologie adottare. Il vero tema è come trasformarle in processi più efficienti, integrati e governabili.

Dalla tecnologia ai processi

Uno dei dati più significativi riguarda le Operations: per il 72% del mercato rappresentano oggi il principale motore dell’innovazione.

È un cambiamento importante.

La trasformazione digitale si sta spostando sempre più verso i processi che incidono direttamente sull’operatività quotidiana: gestione delle pratiche, controlli, workflow documentali, relazione con il cliente e attività di back office.

Non basta più digitalizzare l’interfaccia finale lasciando invariato i sistemi sottostanti.

Molti processi finanziari, infatti, possono apparire digitali dal punto di vista del cliente ma continuare a dipendere internamente da attività manuali, inserimenti ripetitivi, controlli frammentati e sistemi che comunicano con difficoltà tra loro.

È proprio in questo livello meno visibile che si gioca una parte importante della prossima fase di trasformazione.

Integrazione e interoperabilità diventano centrali

Le priorità di investimento confermano questa evoluzione.

Più del 65% delle iniziative strategiche analizzate riguarda omnicanalità, personalizzazione della customer journey, piattaforme basate su API e miglioramento delle interfacce digitali.

Il denominatore comune è l’integrazione.

Le istituzioni finanziarie operano generalmente attraverso ecosistemi tecnologici complessi, costruiti nel tempo e composti da sistemi core, applicazioni verticali, database e nuovi servizi digitali.

In questo contesto, trasformazione non significa necessariamente sostituire tutto.

Significa sempre più spesso costruire architetture modulari, capaci di far dialogare sistemi nuovi ed esistenti, introducendo progressivamente automazione e nuovi servizi senza compromettere continuità operativa e controllo.

API e microservizi assumono quindi un ruolo strategico: permettono di aggiungere capacità tecnologiche all’interno dei processi esistenti, riducendo la necessità di interventi radicali sulle infrastrutture core.

Il dato diventa infrastruttura

Un’altra evidenza riguarda la crescente centralità della qualità e della gestione del dato.

Oltre il 60% delle istituzioni identifica ancora proprio i dati tra i principali ostacoli alla trasformazione.

È un punto particolarmente rilevante perché molte delle tecnologie oggi considerate strategiche, dall’automazione all’intelligenza artificiale, dipendono direttamente dalla qualità delle informazioni disponibili.

Un modello AI può essere sofisticato, ma se lavora su dati incompleti, incoerenti o difficilmente accessibili, il valore che può generare rimane limitato.

La vera sfida non è quindi soltanto raccogliere più informazioni, ma renderle affidabili, strutturate e disponibili nel momento in cui servono al processo.

Per questo le data platform stanno assumendo un ruolo sempre più centrale, sia nelle attività rivolte al cliente sia nelle Operations.

AI: meno sperimentazione, più integrazione

Sul fronte dell’intelligenza artificiale emerge un quadro meno uniforme rispetto alla narrativa degli ultimi anni.

La Generative AI rimane ancora prevalentemente in una fase sperimentale: meno del 20% delle istituzioni dichiara un utilizzo strutturato nei processi core.

Tecnologie più consolidate mostrano invece livelli di adozione molto superiori. La RPA è già utilizzata stabilmente nelle Operations da oltre il 60% del mercato, mentre l’AI tradizionale trova applicazione soprattutto nelle attività di personalizzazione, analisi predittiva e relazione con il cliente.

Il dato evidenzia una differenza importante tra adottare una tecnologia e industrializzarla.

Perché l’AI possa entrare realmente nei processi finanziari non basta dimostrare che un modello funziona. Deve poter essere integrato nei workflow, monitorato, controllato e utilizzato all’interno di un sistema chiaro di responsabilità.

La maturità dell’AI, in un settore regolamentato, si misura quindi sempre meno soltanto sulla qualità dell’algoritmo e sempre più sulla capacità di governarne l’utilizzo.

Cloud e legacy: una trasformazione progressiva

Anche sul piano infrastrutturale la transizione appare graduale.

Circa il 55% delle architetture applicative rimane ancora prevalentemente on-premise, soprattutto nei sistemi core, mentre i modelli ibridi hanno raggiunto circa il 45%.

Il futuro più probabile non sembra quindi essere una migrazione immediata e totale verso il cloud, ma una progressiva convivenza tra infrastrutture diverse.

Il legacy continuerà a essere presente ancora a lungo.

La priorità diventa allora capire quali componenti modernizzare, quali incapsulare e quali mantenere fino a quando il rapporto tra costi, rischi e benefici non giustificherà una sostituzione completa.

È una trasformazione meno spettacolare, ma probabilmente più realistica: modernizzare senza interrompere ciò che già funziona.

Il vero ostacolo non è più la volontà di innovare

Uno degli aspetti più interessanti della ricerca riguarda infine i fattori che rallentano la trasformazione.

Quasi l’80% delle istituzioni indica la complessità normativa e i tempi di implementazione tra i principali freni. Seguono i costi di integrazione, indicati da circa il 65% del mercato, e le criticità legate alla gestione del dato.

Le resistenze culturali interne e la collaborazione tra IT e business sembrano invece pesare molto meno rispetto al passato.

Questo suggerisce che il problema non sia più convincere le organizzazioni della necessità di innovare.

La vera difficoltà è farlo rapidamente senza perdere controllo.

Nel settore finanziario ogni nuovo processo deve convivere con requisiti di sicurezza, tracciabilità, protezione del dato, continuità operativa e compliance.

Per questo tecnologia, risk management e regolamentazione non possono essere trattati come percorsi separati.

La nuova maturità digitale

La prossima fase della trasformazione finanziaria sarà probabilmente meno caratterizzata dall’introduzione di singole tecnologie e molto più dalla capacità di combinarle.

Cloud, AI, automazione, dati e API stanno progressivamente diventando componenti dello stesso modello operativo.

Il vantaggio competitivo non deriverà quindi semplicemente dall’avere più tecnologia.

Deriverà dalla capacità di integrarla nei processi core, misurarne l’impatto e mantenerne il controllo nel tempo.

È questo passaggio, dalla sperimentazione alla capacità di esecuzione, che definirà la vera maturità digitale delle istituzioni finanziarie nei prossimi anni.