Intervista

Spesso le aziende si chiedono se sia meglio acquistare soluzioni AI “chiavi in mano” per ogni esigenza o costruire una piattaforma interna. Perché sostenete la tesi della piattaforma centralizzata?

È una questione di sovranità e scalabilità. Acquistare dieci soluzioni verticali diverse significa ritrovarsi con dieci fornitori, dieci standard di sicurezza diversi e, soprattutto, dati frammentati che non comunicano tra loro. Nel mondo Banking & Insurance, la complessità normativa e la specificità dei dati richiedono un controllo totale.

Una piattaforma centralizzata — quella che chiamiamo Intelligence-as-a-Platform — funge da “sistema nervoso centrale”. Ci permette di creare una libreria di componenti riutilizzabili: se il team di Claims sviluppa un agente che legge perfettamente le fatture, il team del Wealth Management può riutilizzare quella stessa logica con costi e tempi minimi di adattamento ove necessario. Questo approccio non solo abbatte il rischio di creare “isole tecnologiche”, ma garantisce che ogni agente rispetti i medesimi standard di compliance e sicurezza aziendale. In sintesi: compri la velocità del software standard, ma mantieni la flessibilità del su misura.

 

L’intelligenza “Agentica” spaventa un po’ per l’autonomia che questi sistemi sembrano avere, con la possibilità di avere “falsi positivi”. Come si concilia l’efficienza degli agenti con il controllo rigoroso richiesto dal settore finanziario?

È un timore legittimo, ma la risposta sta proprio nella Governance centralizzata della piattaforma. Quando parliamo di Agenti AI nel settore finanziario, non parliamo di entità che agiscono nel vuoto, ma di sistemi che operano all’interno di un perimetro di regole ferree.

La nostra piattaforma implementa il paradigma “Human-in-the-loop” per le operazioni critiche, dove l’umano è inserito all’interno dell’ecosistema. Prendiamo l’esempio dell’Antiriciclaggio (AML): l’agente non decide autonomamente se bloccare un cliente o inviare una segnalazione alle autorità; il suo compito è fare il lavoro pesante di analisi, correlazione e sintesi, presentando all’investigatore umano una pratica già istruita e pronta per la decisione finale. Inoltre, una piattaforma centralizzata permette il monitoraggio costante di ogni singolo “pensiero” dell’agente. Possiamo fare audit sul processo decisionale dell’AI esattamente come faremmo con un dipendente umano, garantendo tracciabilità, spiegabilità e, soprattutto, la capacità di intervenire istantaneamente se il sistema devia dai parametri attesi. L’efficienza non viene dall’assenza di controllo, ma dalla capacità di automatizzare la conformità stessa.