Le istituzioni finanziarie stanno entrando in una fase in cui gli agenti AI non sono più sperimentazioni isolate, ma strumenti operativi che ridefiniscono la relazione tra clienti, banche e assicurazioni. Secondo il World Cloud Report in Financial Services 2026 di Capgemini, gli agenti AI cloud-native stanno diventando il nuovo standard per i processi a contatto con il pubblico, grazie alla capacità di gestire task complessi, prendere decisioni contestuali e scalare rapidamente su infrastrutture cloud moderne. Nei primi cento caratteri del report emerge un trend netto: l’adozione degli agenti AI sta accelerando, soprattutto nei servizi di onboarding e di rilevamento delle frodi.
Nel comparto bancario, le aree di implementazione prevalenti sono customer service, fraud detection, gestione dei prestiti e onboarding. Le assicurazioni seguono una traiettoria analoga, con underwriting, gestione dei sinistri e assistenza clienti tra le priorità. Questo movimento simultaneo dei due settori sta generando una trasformazione della customer experience, sempre più automatizzata, veloce e personalizzata.
AI cloud-native e orchestrazione: il cloud diventa un motore di innovazione
Il report Capgemini rileva che gli agenti AI potrebbero generare fino a 450 miliardi di dollari di valore economico entro il 2028. Un volume sufficiente a spiegare perché quasi metà delle istituzioni finanziarie stia creando nuove figure professionali dedicate alla supervisione degli agenti AI, un passaggio chiave per garantire qualità, trasparenza e continuità operativa.
L’orchestrazione basata su cloud è ormai parte integrante della strategia AI: quasi due dirigenti su tre la considerano essenziale per scalare agenti AI nel settore finanziario. Il cloud, quindi, non è più soltanto infrastruttura, ma un layer strategico per automatizzare processi, distribuire modelli su larga scala e abilitare nuove forme di collaborazione tra persone e sistemi intelligenti.
Come ha sintetizzato Dario Patrizi, Financial Services Director di Capgemini in Italia, “la combinazione tra intelligenza artificiale e cloud consente a banche e assicurazioni di servire i clienti con maggiore precisione, velocità e impatto”. Un elemento chiave, secondo Patrizi, è distinguere l’adozione concreta dal rumore di mercato, pianificando un percorso di scalabilità chiaro e sostenibile.
Solo il 10% ha implementato agenti AI su larga scala, ma il potenziale è enorme
Nonostante l’ottimismo diffuso, l’adozione è ancora agli inizi: l’80% delle istituzioni si trova nella fase di ideazione o test pilota e solo il 10% ha già implementato agenti AI su larga scala. Gli istituti finanziari vedono nel customer onboarding, nei processi KYC, nella gestione dei prestiti e dei sinistri le principali aree di inefficienza. In questi ambiti, gli agenti AI promettono decisioni in tempo reale, maggiore accuratezza e tempi di risposta più rapidi.
Un altro elemento emerso dal World Cloud Report riguarda la capacità degli agenti AI di generare risultati di business tangibili. La maggior parte dei dirigenti ritiene che questi sistemi consentiranno l’espansione in nuovi mercati senza forti investimenti, l’introduzione di modelli di pricing dinamico e la creazione di servizi multilingue conformi alle normative locali. È un salto che potrebbe cambiare la competitività del settore nel prossimo biennio.
Competenze, compliance e nuovi modelli di costo: le vere sfide dell’AI agentica
Il quadro non è privo di ostacoli. Il 92% dei dirigenti indica la mancanza di competenze interne come principale freno all’adozione degli agenti AI, mentre il 96% cita la complessità regolatoria come criticità centrale, soprattutto in un contesto in cui le normative cambiano rapidamente da paese a paese. La compliance rimane una priorità assoluta per quasi nove leader su dieci, segnale di quanto l’equilibrio tra innovazione e governance sia delicato.
Sul fronte economico, cresce l’interesse verso modelli service-as-a-software, in cui le aziende non pagano licenze o infrastrutture, ma risultati concreti come casi di frode risolti o pratiche elaborate. Una trasformazione che potrebbe ridefinire la monetizzazione dell’AI nel settore finanziario.
