w vede nell’intelligenza artificiale una trasformazione destinata a incidere sul settore bancario in modo più rapido e profondo rispetto alla rivoluzione digitale. Secondo Onur Genç, CEO del gruppo, il vero fattore competitivo non sarà soltanto adottare strumenti AI, ma riuscire a estenderne i benefici a tutta l’organizzazione, industrializzando l’uso degli agenti intelligenti e integrandoli nei processi operativi della banca.
Il messaggio è stato al centro dell’intervento di Genç a Money20/20 Europe, l’evento fintech di Amsterdam dedicato all’innovazione nei servizi finanziari. BBVA, che negli anni si è posizionata tra le banche più attive nella digitalizzazione, considera ora l’AI il nuovo terreno su cui ridefinire il rapporto con i clienti, la produttività dei dipendenti e il modello operativo dell’intero gruppo.
BBVA punta sull’intelligenza artificiale per trasformare il settore bancario
Per BBVA, l’intelligenza artificiale non rappresenta un semplice aggiornamento tecnologico. È una leva strutturale che può modificare il modo in cui le banche progettano i servizi, gestiscono i processi interni e interagiscono con le persone. Il cambiamento riguarda sia il front end, quindi l’esperienza del cliente, sia il back end, dove entrano in gioco automazione, sviluppo software, gestione del rischio e operazioni.
La visione delineata da Onur Genç parte da un presupposto chiaro: l’AI può rendere il banking più personalizzato, accessibile e proattivo. Per i clienti significa poter ricevere consulenza finanziaria più contestualizzata, raccomandazioni più aderenti alle proprie esigenze e un’interazione più naturale con i servizi bancari. Per i dipendenti significa invece aumentare la produttività e ridurre il tempo dedicato ad attività ripetitive o a basso valore aggiunto.
BBVA ha già avviato una roadmap per integrare l’intelligenza artificiale su larga scala. Oltre 100.000 dipendenti hanno accesso a ChatGPT Enterprise e Gemini, con un tasso di utilizzo regolare indicato al 70%. È un dato significativo perché mostra che l’AI non viene trattata come sperimentazione confinata a singoli team, ma come strumento operativo distribuito dentro l’organizzazione.
AI nel banking: dalla sperimentazione alla scala industriale
Il punto più rilevante dell’approccio di BBVA riguarda il passaggio dalla sperimentazione all’industrializzazione. Molte banche stanno testando l’AI generativa, gli assistenti conversazionali e gli agenti intelligenti, ma il nodo vero è portarli dentro i processi reali, con sicurezza, governance, tracciabilità e supervisione.
Genç ha spiegato che BBVA ha definito un piano strategico articolato in otto linee d’azione, pensato per coprire l’intera catena del valore: servizio clienti, gestione del rischio, sviluppo software, operazioni e altri ambiti chiave. I primi risultati indicano una riduzione del 50% dei tempi nelle attività di sviluppo e test del software, una diminuzione del 78% del tempo necessario per registrare i reclami dei clienti e progressi nell’automazione delle richieste di assistenza.
Sono numeri che spiegano perché l’AI venga vista non solo come strumento di interfaccia, ma come tecnologia in grado di cambiare il funzionamento interno della banca. La produttività dei team, la velocità di risposta, la qualità dei processi e la capacità di gestire grandi volumi di attività possono migliorare solo se l’intelligenza artificiale viene inserita in modo strutturato dentro l’organizzazione.
In questo senso, la sfida non è più dimostrare che l’AI funziona in un singolo caso d’uso. La sfida è renderla ripetibile, governabile e scalabile.
Agenti AI e persone: il nuovo modello operativo di BBVA
BBVA sta concentrando i propri sforzi sull’industrializzazione dello sviluppo, della creazione e della gestione degli agenti AI all’interno dell’organizzazione. È qui che l’intelligenza artificiale assume un ruolo più ambizioso: non soltanto supportare singole attività, ma automatizzare processi, prendere decisioni, interagire con le persone e collaborare con altri agenti per eseguire interi flussi di lavoro.
Onur Genç ha sintetizzato questa visione spiegando che “la chiave è capire come scalare l’intelligenza artificiale, perché per estenderne i benefici dobbiamo essere in grado di estenderne anche l’implementazione”.
Per affrontare questo passaggio, BBVA ha creato una nuova area globale denominata AI Transformation, con l’obiettivo di diffondere e scalare l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in tutto il gruppo. La scelta organizzativa è rilevante perché riconosce che l’AI non può essere gestita solo come progetto tecnologico. Richiede governance, competenze, processi, piattaforme comuni e una visione trasversale.
Il futuro modello operativo immaginato da BBVA prevede una convivenza tra persone e agenti intelligenti. Gli agenti potranno svolgere attività autonome, ma dovranno operare dentro regole chiare, con accessi controllati, responsabilità definite e supervisione umana. È lo stesso principio che regola l’ingresso di nuovi dipendenti in azienda: strumenti, ruoli, autorizzazioni, controlli e valutazione continua.
Fiducia, sicurezza e uso responsabile dell’AI
Nel settore bancario, l’adozione dell’intelligenza artificiale non può prescindere dalla fiducia. BBVA sottolinea infatti che tutte le piattaforme dedicate alla creazione di soluzioni AI includeranno un livello trasversale per garantire sicurezza e uso responsabile della tecnologia.
Questo significa ambienti standardizzati, accessi sicuri a sistemi e dati, autorizzazioni integrate, controlli, tracciabilità, valutazione continua e supervisione umana. Sono elementi fondamentali per evitare che la spinta verso l’automazione produca opacità o rischi operativi non governati.
Genç ha ricordato che la fiducia è stata uno dei fattori che hanno permesso alle banche di mantenere un ruolo centrale anche di fronte alla crescita dei nuovi concorrenti digitali. Con l’intelligenza artificiale, questo principio diventa ancora più importante, perché i clienti dovranno affidarsi a sistemi capaci di offrire raccomandazioni, gestire informazioni sensibili e supportare decisioni finanziarie personali.
L’AI bancaria, quindi, non può essere solo efficiente. Deve essere spiegabile, sicura, controllabile e coerente con il livello di responsabilità richiesto a un istituto finanziario.
Come cambierà il rapporto tra clienti e banca entro il 2030
La visione di BBVA guarda anche al modo in cui i clienti interagiranno con la banca nei prossimi anni. Secondo Onur Genç, entro il 2030 il rapporto sarà più naturale, personale e proattivo. L’intelligenza artificiale consentirà di dialogare direttamente con l’app bancaria per svolgere operazioni quotidiane, ricevere indicazioni contestuali e ottenere suggerimenti basati sulle proprie esigenze.
Il banking potrebbe così spostarsi da un modello centrato su prodotti e transazioni a un modello più orientato alla consulenza, al benessere finanziario e alla serenità quotidiana delle persone. È un cambiamento non banale, perché ridefinisce la banca come interlocutore continuo e non solo come canale per eseguire pagamenti, consultare saldi o sottoscrivere prodotti.
In questa prospettiva, l’app bancaria non sarà più soltanto un’interfaccia operativa. Potrà diventare un assistente finanziario conversazionale, capace di anticipare bisogni, segnalare rischi, suggerire azioni e adattare le risposte al contesto del cliente.
L’AI come nuova fase della trasformazione bancaria
La posizione di BBVA riflette una tendenza più ampia nel settore finanziario: l’intelligenza artificiale sta diventando il nuovo asse della competizione bancaria. Dopo la digitalizzazione dei canali, l’apertura verso il mobile banking e la crescita delle fintech, la prossima fase sarà determinata dalla capacità di integrare l’AI dentro processi, prodotti, relazioni e modelli organizzativi.
BBVA parte da una posizione coerente con la propria storia recente. Il gruppo ha investito molto nella digitalizzazione e ora punta a replicare quel percorso nell’era dell’intelligenza artificiale. Ma il messaggio di Genç è anche un avvertimento al mercato: non basterà distribuire strumenti AI a singoli team o lanciare qualche funzione conversazionale nell’app.
La differenza la farà la capacità di scalare. E scalare, nel banking, significa mettere insieme tecnologia, dati, governance, sicurezza, competenze e fiducia. Solo così l’intelligenza artificiale potrà trasformare davvero il settore bancario in meglio, passando dalla promessa alla realtà operativa.
