Le leve strategiche della creazione di valore nelle banche

23 Luglio 2026

Intervista a:

Luca Bocca, CFO - Intesa Sanpaolo

Alessandro Lolli, Deputy CFO - Intesa Sanpaolo

Avete recentemente scritto un articolo per la rivista AIFIn. Come sta cambiando il concetto di creazione di valore nelle banche?

La creazione di valore non può più essere ricondotta esclusivamente alla redditività di breve periodo o al tradizionale modello fondato sul binomio raccolta-impieghi. Le banche operano oggi in un contesto caratterizzato da maggiore pressione competitiva, innovazione tecnologica accelerata, crescente complessità regolamentare e forte incertezza geopolitica. Per questo il valore assume una dimensione più ampia, che integra performance economiche, solidità patrimoniale, resilienza, qualità del servizio e capacità di adattamento. I Piani Industriali diventano la sede nella quale queste dimensioni vengono ricomposte in un disegno coerente, definendo priorità, investimenti e traiettorie di trasformazione. Un passaggio decisivo riguarda la diversificazione dei ricavi: accanto all’intermediazione creditizia acquistano crescente rilievo le componenti commissionali, i servizi di advisory, l’asset management e le attività assicurative. Questo riequilibrio rende il modello di business meno dipendente dal ciclo dei tassi e rafforza la stabilità dei risultati. La sostenibilità del valore dipende quindi dalla capacità di costruire relazioni solide con la clientela, presidiare i rischi e mantenere una visione di medio-lungo periodo. In questa prospettiva, anche i fattori ESG possono contribuire alla creazione di valore, ad esempio sostenendo la transizione delle imprese e riducendo nel tempo il rischio di credito.

Quale ruolo svolgono tecnologia, dati e Intelligenza Artificiale nel nuovo modello bancario?

La tecnologia rappresenta una leva industriale della creazione di valore, ma il suo contributo non si esaurisce nella riduzione dei costi. Il vero obiettivo è riprogettare in profondità processi, architetture e modalità di servizio, superando progressivamente i sistemi legacy a favore di piattaforme cloud-native, open source e maggiormente scalabili. Questo percorso consente di aumentare l’efficienza operativa, standardizzare le attività, migliorare la qualità dell’offerta e rafforzare i presidi di controllo. In tale quadro, dati, analytics, Intelligenza Artificiale, GenAI e Agentic AI assumono un ruolo determinante. I dati diventano un fattore produttivo, perché permettono di integrare informazioni su costi, ricavi, capitale e rischio e di indirizzare più rapidamente le risorse verso le iniziative con il maggiore ritorno aggiustato per il rischio. L’AI può inoltre sostenere l’automazione end-to-end, aumentare la produttività e migliorare la personalizzazione del servizio. Un ambito particolarmente rilevante è il governo del credito: analytics avanzati e soluzioni di Intelligenza Artificiale consentono di passare da una gestione reattiva delle posizioni deteriorate a un approccio proattivo e forward-looking, capace di individuare anticipatamente i segnali di rischio e prevenire i default. L’innovazione tecnologica genera quindi valore quando modifica strutturalmente il modello operativo e decisionale della banca.

Quali condizioni rendono sostenibile la trasformazione nel settore bancario e quali sono le principali sfide?

La trasformazione crea valore solo se è accompagnata da disciplina nell’allocazione delle risorse, capacità di execution e adeguati meccanismi di governance. Capitale, competenze e capacità di investimento sono risorse scarse: per questo devono essere gestite attraverso processi accentrati, data-driven e selettivi. È necessario valutare ex ante le iniziative con criteri rigorosi e fact-based, monitorarne costantemente le performance e riallocare tempestivamente le risorse quando i risultati non sono coerenti con le attese. Un approccio di portafoglio consente di bilanciare innovazione, efficienza operativa e sviluppo di nuove fonti di ricavo. Allo stesso tempo, la crescente dipendenza da piattaforme digitali e Intelligenza Artificiale introduce nuovi rischi operativi, tecnologici e di cybersecurity, che richiedono controlli più evoluti e competenze interne adeguate. Un ulteriore trade-off riguarda il rapporto tra investimenti, crescita, distribuzione del valore e mantenimento di elevati livelli di capitale e liquidità. In questo scenario diventano centrali la continuità del management, che garantisce coerenza e accountability nell’esecuzione del Piano, e la trasformazione delle competenze attraverso programmi di re-skilling, up-skilling e Academy interne. La vera sfida è quindi innovare senza compromettere solidità, affidabilità e resilienza. In tale contesto, le operazioni di M&A possono costituire un significativo acceleratore della creazione di valore, favorendo le economie di scala e le sinergie: si tratta certamente di operazioni spesso complesse in termini di execution e sotto i profili regolamentare ed antitrust.

Tags