Osservatorio Innovazione Finanziaria AIFIn 2026: Operations e FinTech

19 Ottobre 2026

Dalla sperimentazione all’industrializzazione dell’AI per trasformare le Operations bancarie, assicurative e finanziarie. Al centro del Workshop AIFIn, le esperienze delle istituzioni finanziarie e le opportunità offerte dall’Intelligenza Artificiale per innovare i processi, migliorare l’efficienza operativa e generare valore, attraverso adeguati modelli di governance e un efficace presidio dei rischi. La sfida è ripensare i modelli operativi, integrando le potenzialità dell’AI con le competenze umane, in una prospettiva di trasformazione organizzativa e creazione di valore sostenibile.

L’innovazione nelle Operations e il ruolo del FinTech è stato il tema al centro del recente Workshop AIFIn, dodicesimo appuntamento del programma annuale 2026, articolato in quindici incontri monotematici dedicati ai principali temi dell’innovazione finanziaria. I Workshop sono una delle principali attività dell’Osservatorio Innovazione Finanziaria, promosso da AIFIn e giunto alla sua XXII edizione.

L’incontro, riservato alle Istituzioni Finanziarie aderenti ad AIFIn, è stato aperto e moderato da Sergio Spaccavento, Presidente di AIFIn,il quale ha evidenziato come “il focus di questa edizione è stato l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale alle Operations. L’incontro ha confermato il potenziale trasformativo dell’AI nel settore bancario, assicurativo e finanziario e la necessità, per le istituzioni finanziarie, di affrontare questa evoluzione con una visione strategica, un’adeguata capacità di governance e un’efficace execution.

Sotto il profilo strategico, è emerso come le istituzioni finanziarie stiano progressivamente sviluppando le proprie progettualità nell’ambito di strategie AI e modelli di governance strutturati. Questo orientamento è coerente con quanto indicato e auspicato dal Manifesto AIFIn “AI e Data-Driven Innovation”, che sottolinea la necessità di dotarsi di un framework strategico e metodologico capace di guidare l’adozione dell’AI e orientarla verso la creazione di valore sostenibile.

Le esperienze presentate evidenziano approcci differenti alla governance e all’execution, che spaziano dalle strutture centralizzate ai modelli Hub & Spoke e alle AI Factory, fino al coinvolgimento diretto delle diverse funzioni aziendali. Non emerge un modello organizzativo unico, quanto piuttosto l’esigenza di assicurare una regia strategica e operativa in grado di definire le priorità, favorire la sperimentazione e garantire un utilizzo responsabile delle tecnologie. Una delle principali sfide consiste nel trovare il giusto equilibrio tra autonomia delle funzioni aziendali e governance centrale, sviluppando organizzazioni capaci di apprendere, evolvere e adattarsi continuamente. Questa trasformazione richiede anche un investimento significativo nella cultura dell’AI: fiducia, formazione, coinvolgimento degli utenti e gestione del cambiamento sono state infatti parole chiavi ricorrenti nei diversi interventi.

Un'altra tendenza significativa riguarda il progressivo passaggio dalla sperimentazione all’industrializzazione dell’AI. Le esperienze analizzate confermano l’importanza di partire dalle priorità strategiche e dai bisogni concreti delle funzioni aziendali, individuando i processi nei quali l’adozione dell’AI può generare i maggiori benefici. La sfida è superare la logica delle iniziative isolate e dei singoli casi d’uso per sviluppare soluzioni scalabili e capaci di produrre risultati significativi e misurabili. In questo percorso è emersa una sostanziale convergenza sull’opportunità di concentrare inizialmente gli interventi sui processi caratterizzati da elevati volumi, attività ripetitive e significative esigenze di efficienza. L’obiettivo strategico, tuttavia, va oltre la semplice automazione e l’efficientamento operativo: consiste nel generare valore attraverso l’evoluzione e il ripensamento dei modelli operativi. La produttività e la riduzione dei costi rimangono obiettivi centrali, ai quali si affiancano il miglioramento della customer e della user experience, l’efficacia commerciale, la qualità del servizio e il rafforzamento del presidio dei rischi. L’AI offre, infatti, l’opportunità di migliorare contemporaneamente efficienza, efficacia e qualità, contribuendo a superare una visione delle Operations prevalentemente orientata al contenimento dei costi. Diventa quindi fondamentale definire KPI in grado di misurare i benefici effettivamente generati e la creazione di valore. In questa prospettiva, una delle riflessioni più significative emerse dall’incontro riguarda la possibilità di mettere in discussione e riprogettare i processi esistenti, superando il tradizionale approccio all’efficientamento per adottare una visione più ampia di trasformazione organizzativa e dei modelli di business.

Le esperienze condivise hanno inoltre evidenziato come la capacità di generare valore attraverso l’AI dipenda in misura rilevante dalla qualità dei dati, dall’organizzazione della conoscenza aziendale, dall’integrazione con i sistemi applicativi esistenti. L’adozione dell’AI può rappresentare essa stessa un’opportunità per migliorare la gestione e la valorizzazione del patrimonio informativo. Permangono, tuttavia, alcune complessità legate alla qualità dei dati, alla preparazione della knowledge base, alla frammentazione dei sistemi informativi e all’integrazione delle nuove soluzioni nei workflow operativi.

Infine, l’evoluzione della tecnologia AI, dall’automazione intelligente all’AI generativa, dai modelli predittivi agli agenti AI, apre nuove prospettive di collaborazione Uomo-Macchina. Diventa sempre più importante individuare quali attività possano essere automatizzate o delegate all’AI e quali debbano rimanere sotto la responsabilità e il controllo umano, valorizzando le specifiche capacità e il contributo delle persone. Questa evoluzione richiede anche un ripensamento delle competenze, dei ruoli professionali e delle responsabilità manageriali. In tale contesto si inserisce il recente position paper AIFIn “Il Manifesto: AI e Human Centricity”, che propone di considerare l'Intelligenza Artificiale e la centralità della persona come due dimensioni complementari della trasformazione, da progettare e sviluppare congiuntamente. La sfida non è dunque scegliere tra componente umana e Intelligenza Artificiale, ma definire modelli organizzativi e operativi capaci di integrare e valorizzare al meglio le rispettive capacità, generando valore per le organizzazioni, le persone e i clienti.”

Martina Santucci, Chief Transformation Officer di CNP Assicura ha aperto l’incontro con il suo intervento intitolato “L’AI nelle assicurazioni: sfide ed opportunità per la trasformazione”, evidenziando che “l’Intelligenza Artificiale può generare valore concreto quando parte dai processi e dai bisogni reali del business. La sfida è trasformare le opportunità offerte dalla tecnologia in soluzioni affidabili, governate e scalabili, capaci di migliorare efficienza e qualità operativa. Document Understanding rappresenta un esempio concreto di questo approccio, integrando automazione, AI e supervisione umana in un modello progressivamente estendibile ad altri processi aziendali.

Luca Casagranda, Responsabile Area Data e Analytics del Gruppo Cassa Centrale, ha portato un contributo intitolato “L’AI per innovare la gestione della normativa interna” nel corso del quale ha spiegato che “con la trasformazione del processo di consultazione della normativa interna, il Gruppo ha portato la GenAI dalla sperimentazione all’uso quotidiano, grazie a una soluzione costruita internamente e resa disponibile a tutti i collaboratori, con fonti sempre verificabili e standard comuni di governo.”

Simona Migliorelli, Responsabile AI & Automation Commerciale e Comunicazione – Responsabile People Analytics e Suite HCM di Gruppo BCC Iccrea, è intervenuta sul tema “Oltre il Chatbot: l’AI che potenzia la relazione” sottolineando come “per il Gruppo BCC Iccrea, portare l’Intelligenza Artificiale oltre il chatbot significa integrarla concretamente nei processi e nella relazione con il cliente. L’Assistente Virtuale nasce dal coinvolgimento delle BCC e affianca il gestore nella preparazione degli incontri, nella lettura dei bisogni e nella costruzione di una proposta più mirata. È così che l’AI diventa una leva quotidiana di lavoro: non sostituisce la relazione, ma la rende più consapevole, tempestiva ed efficace."

Claudia Nicoli, Direttore Governance e Innovazione Operations di Credem Banca è intervenuta sul tema “L’AI per innovare le Operations” illustrando come “gli algoritmi di AI applicati a processi anche complessi possano oggi concretamente supportare il lavoro delle Operations. L'uso e l'integrazione di questi strumenti nelle attività operative rappresenta un cambio culturale e di approccio al ruolo che finora le persone svolgevano nelle varie attività, e come lo sharing di nuove competenze è la chiave per ottenere risultati nel tempo. Con il processo di gestione del contante degli ATM, adottando logiche evolute, è stato possibile ridurre costi logistici, migliorare il servizio al cliente e liberare tempo per le persone da dedicare ad attività a maggior valore aggiunto.”

Sergio Ammassari,Head of Digital Innovation & Operations di SIMEST, ha affrontato il tema “AI Agent per innovare le operations”, sottolineando come “l’AI è la prima tecnologia che non automatizza soltanto il fare, ma anche parti del pensare e del ragionamento operativo. l’AI sostituirà le persone? La domanda corretta da porsi è: quale parte del lavoro deve restare umana? Se una parte crescente delle attività standardizzabili viene svolta da sistemi intelligenti, alle persone restano giudizio, responsabilità, empatia, decisione, visione, interpretazione del contesto, gestione delle eccezioni e capacità di assumersi rischi.”

Matteo Baido, Head of Service Desk di Intesa Sanpaolo, ha chiuso il workshop con un intervento sul tema “Dal Chatbot all'Agentic AI nel Business Service Center” evidenziando come “l’assistenza interna sia oggi chiamata a rispondere a una duplice esigenza: incrementare l’efficienza operativa e, al contempo, garantire agli utenti un’esperienza di assistenza semplice, tempestiva ed efficace. In tale contesto, l’intelligenza artificiale rappresenta la leva che consente di perseguire entrambi gli obiettivi, intervenendo sull’intero processo di assistenza, dalla fase di apertura della richiesta fino alla sua gestione da parte degli operatori. Condizioni imprescindibili per il successo di tale percorso sono una knowledge base solida e adeguatamente governata, un sistema di misurazione orientato al continuous improvement e un modello di supervisione che preveda sempre il presidio umano. Un esempio concreto di questo approccio è il progetto Smart Routing & Ticketing, che ha introdotto la Generative AI sia nel portale di assistenza sia negli strumenti a supporto degli operatori e che costituisce oggi il fondamento su cui Intesa Sanpaolo sta sviluppando l’evoluzione verso l’Agentic AI.”

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