L’articolo di Alessandro Fragapane, Country Manager di Backbase in Italia, offre un’analisi approfondita sull’evoluzione del wealth management e sull’impatto trasformativo dell’Intelligenza Artificiale (AI) nel settore.
Scopriamo come le istituzioni si stanno adattando per rimanere al passo e le strategie che adottano per non rimanere indietro in questo processo trasformativo.
Buona lettura!
L’Intelligenza Artificiale sta ridefinendo il Private Banking, ma solo per chi è pronto a modernizzarsi
Il settore del wealth management è alle soglie di una trasformazione strutturale. L’Intelligenza Artificiale (AI), un tempo considerata una visione futuristica, sta rapidamente diventando parte integrante del modo in cui i wealth manager servono i propri clienti, gestiscono i portafogli e costruiscono relazioni. Tuttavia, nonostante l’enorme potenziale dell’AI, il suo successo dipende da un fattore critico che molte banche private e società di gestione patrimoniale non hanno ancora affrontato: la prontezza della propria architettura tecnologica.
L’AI non è una soluzione plug-and-play. Richiede accesso fluido ai dati, ambienti di sviluppo agili e capacità di integrazione scalabili — elementi impossibili da ottenere con i sistemi legacy ancora ampiamente diffusi nel settore. Finché le banche private continueranno a confrontarsi con infrastrutture obsolete e dati frammentati, rischiano di perdere la vera opportunità offerta dall’AI: reinventare la gestione delle relazioni nell’era digitale.
Il private banking è sempre stato fondato sulle relazioni — profonde, di fiducia, spesso intergenerazionali. Ma queste relazioni stanno cambiando. I clienti ad alta patrimonializzazione, in particolare i più giovani che erediteranno la ricchezza, si aspettano esperienze digitali fluide, simili a quelle offerte da altri settori. Vogliono insight contestuali in tempo reale, raccomandazioni personalizzate e accesso immediato ai consulenti — non solo report manuali o revisioni periodiche.
Come si trasforma oggi la consulenza
L’AI è in una posizione unica per sostenere questo nuovo modello. Dal natural language processing che consente interazioni più intelligenti, agli algoritmi di machine learning che anticipano i bisogni dei clienti o segnalano esposizioni al rischio, l’AI sta trasformando il modo in cui viene fornita la consulenza. In concreto, questo si traduce in:
- Generazione automatica di sintesi personalizzate degli investimenti prima degli incontri con i clienti.
- Analisi dei mercati in tempo reale, personalizzate per ciascun portafoglio.
- Percorsi di onboarding digitali, adattati al profilo e agli obiettivi dell’investitore.
- Automazione dei processi di compliance, con una riduzione degli oneri operativi e del margine di errore.
Il vantaggio chiave? Il tempo. Nonostante il business case sia ormai evidente, molte banche private restano frenate da infrastrutture legacy. Questi sistemi monolitici, frutto di decenni di stratificazioni tecnologiche incrementali, rappresentano oggi un ostacolo significativo al progresso digitale. Sono difficili da integrare, rigidi rispetto al cambiamento e costosi da mantenere. Ma soprattutto, intrappolano i dati critici dei clienti in silos, impedendo quella visione olistica e in tempo reale di cui l’AI ha bisogno per funzionare in modo efficace.
Non si tratta di un problema nuovo. Secondo McKinsey, oltre il 70% delle banche non è riuscito a raggiungere i propri obiettivi di trasformazione digitale. Uno dei fattori principali? L’età media delle applicazioni IT nel settore bancario, spesso superiore ai 14 anni, è tra le più elevate rispetto ad altri settori.
Con il progredire dell’Intelligenza Artificiale, cresce anche il divario tra il suo potenziale e l’impatto reale nel wealth management, proprio perché i sistemi sottostanti non sono in grado di supportarla. Senza un approccio basato su una piattaforma unificata che connetta core banking, CRM ed ecosistemi fintech, l’AI non ha accesso ai dati, al contesto e alla flessibilità operativa necessari per generare valore.
Il concetto di “componibilità”
Ciò di cui il settore ha realmente bisogno è un cambio di paradigma — superare la digitalizzazione incrementale e puntare verso una modernizzazione strategica. Le istituzioni finanziarie più lungimiranti stanno adottando architetture basate su piattaforme: una base unificata e modulare che consente alle banche di orchestrare i customer journey, integrare funzionalità di Intelligenza Artificiale e adattarsi alle nuove tecnologie senza dover riscrivere l’intero stack tecnologico.
Questo approccio si fonda sul concetto di componibilità, ovvero la capacità di assemblare funzionalità come mattoncini modulari, garantendo agilità senza rinunciare al controllo. Una piattaforma componibile si articola attorno a:
- Integrazione guidata da API tra sistemi di record e di interazione;
- Servizi modulari, riutilizzabili, scalabili e aggiornabili in modo indipendente;
- Modelli di dati unificati, per ottenere una visione unica e coerente del cliente;
- Orchestrazione dei journey, che personalizza l’esperienza su canali digitali e fisici.
Un aspetto fondamentale è che questo modello abilita una modernizzazione progressiva. Invece di sostituire completamente il core bancario, le banche possono svuotarlo gradualmente, sostituendo i vari livelli in modo incrementale e costruendo nuove capacità moderne sopra di esso. Questo consente di implementare l’AI nei punti a maggior impatto, come l’engagement del front-office, la personalizzazione dei portafogli e i servizi di consulenza proattiva, senza compromettere la stabilità del back-end.
I punti chiave di un wealth management AI-ready
Come si presenta, nella pratica, un’istituzione di wealth management pronta per l’Intelligenza Artificiale?
- I consulenti utilizzano insight generati dall’AI durante gli incontri con i clienti, senza dover compilare manualmente report.
- I clienti ricevono suggerimenti predittivi e contestuali, basati su dati comportamentali e di portafoglio.
- I controlli di compliance sono integrati nei flussi operativi e vengono eseguiti in background, in modo discreto e continuo.
- I percorsi di onboarding si adattano dinamicamente, riconoscendo i lead ad alto potenziale e semplificando le verifiche.
Raggiungere questo livello, però, richiede più della sola tecnologia. Serve un allineamento strategico tra visione di business, capacità IT e modelli di governance. Le istituzioni finanziarie devono:
- Definire casi d’uso chiari per l’AI, con risultati di business misurabili.
- Investire nella qualità dei dati e in solidi framework di data governance, per garantire trasparenza e affidabilità.
- Costruire team multidisciplinari che integrino competenze di prodotto, compliance, tecnologia e consulenza.
- Scegliere la piattaforma giusta, modulare, aperta e progettata per l’orchestrazione dei processi.
Conclusioni
Aspettare non è più un’opzione. Il settore sta già cambiando. Nel 2025, i motori di raccomandazione basati sull’Intelligenza Artificiale saranno adottati su larga scala nel mondo bancario — e il wealth management non farà eccezione. Gli attori più lungimiranti stanno già integrando l’AI nei propri modelli di servizio, mentre altri rischiano di entrare in modalità reattiva, finendo per spendere di più solo per restare al passo.
L’adozione crescente di modelli ibridi di consulenza, che uniscono automazione digitale e competenza umana, è un ulteriore segnale di questo cambiamento. I clienti di oggi non percepiscono più AI e consulenti come elementi alternativi. Al contrario, il 60% afferma di volerli entrambi: l’efficienza dell’automazione e la rassicurazione del supporto umano.
Questo approccio ibrido rappresenta il futuro della gestione della relazione. Ma può funzionare solo se le banche sono in grado di orchestrare l’esperienza lungo l’intero customer journey, e ciò non è possibile senza un’infrastruttura tecnologica progettata per supportarlo.
di Alessandro Fragapane, Country Manager di Backbase in Italia
