Agent AI, ecco come rivoluzionerà il lavoro delle banche. Parla Gigantino di Google Cloud

Il cloud è sempre più centrale negli investimenti delle istituzioni finanziarie, anche per le opportunità offerte dai servizi AI che possono fare leva sull’enorme quantità di dati detenuti dalle banche per trasformare l’esperienza degli utenti. Una trasformazione che vedrà gli agenti AI protagonisti non solo in banca come spiega Raffaele Gigantino, country manager Italy di Google Cloud.

Domanda. Il settore finance sta accelerando gli investimenti sul cloud. Come si sta muovendo Google in quest’ambito?

Risposta. Gli ultimi risultati finanziari, che abbiamo comunicato pochi giorni fa, hanno registrato una crescita del 48% su base annua a livello mondiale, confermando che i servizi cloud continuano a crescere trainati anche dall’intelligenza artificiale. Google ha molte referenze nel settore finance, a livello globale e italiano, come la partnership strategica con Unicredit per accelerare la trasformazione digitale nei 13 mercati in cui opera la banca, migrando progressivamente le applicazioni chiave e i sistemi legacy su un'infrastruttura cloud unificata. L'obiettivo è sfruttare l'intelligenza artificiale tramite Vertex AI e modelli Gemini e l'analisi dei dati per modernizzare le operazioni, migliorare l'efficienza interna e sviluppare servizi innovativi.

D. Il settore bancario è spesso alle prese con architetture legacy che è difficile far evolvere, tanto che in alcuni casi si decide di fare un vero e proprio salto tecnologico per portarsi al pari con le fintech. Il cloud e l’AI possono essere una leva importante?

R. L'intelligenza artificiale generativa sta entrando in tutti i settori, anche nel mondo finance, perché può incidere su aspetti importante per le banche come l'esperienza del cliente. Abbiamo visto un cambiamento simile con la rivoluzione di internet, poi con la telefonia cellulare e l'introduzione del touch, e ora anche il mondo del banking può sfruttare questo tipo di tecnologie per creare un Personal Financial Advisor, che chiaramente che non dà indicazioni su cosa si deve o non si deve comprare ma può dare un maggiore controllo della propria posizione finanziaria e dà la possibilità alle banche di poter conoscere meglio i propri clienti e creare offerte personalizzate. Questo aspetto evidenzia inoltre una differenza importante tra le fintech e le grandi banche, perché le fintech non tecnologie legacy ma hanno pochi dati mentre le grandi banche hanno tanti dati storici, e utilizzando al meglio l'AI che fa training in maniera sicura, con tutti gli standard internazionali e nazionali come l'AI Act, possono avere un vantaggio competitivo.

D. L’intelligenza artificiale o, meglio, il machine learning è però una tecnologia con oltre due decenni e i primi esperimenti di introduzione nel settore finanziario, come i robot advisor, non sono stati un successo, specie per la clientela finale. Tanto che le banche li hanno riutilizzati come strumenti a supporto dell’attività dei propri gestori.

R. La tecnologia vive diverse fasi di maturità, e spesso sono necessari diversi tentativi per arrivare al livello necessario. Credo che con il passaggio da un'intelligenza artificiale diciamo standard o tradizionale a un'intelligenza artificiale generativa, con la capacità di gestire una mole di dati impressionante, si sia arrivati a una fase di maturità ottimale, anche se ancora in evoluzione. Google Cloud, in particolare, ha inoltre il vantaggio di essere forse l'unico hyperscaler che produce i propri chip, avendo quindi uno stack tecnologico completo da offrire. Con il lancio di Gemini Enterprise, la nostra soluzione agentica, è possibile fare un ulteriore passo in avanti verso un’infrastruttura in cui possono convivere agenti già pronti come Notebook LM, un agente che offre la possibilità di inserire i propri documenti per avere sintesi e report che consentono di riorganizzare anche il modo in cui lavorano i dipendenti lavorano, e agenti specializzati su una singola funzione all'interno della propria rete e messi a disposizione di tutti i dipendenti creati utilizzando uno standard come quello creato e reso disponibile a tutti da Google. Si inizia infatti a parlare di Agentic Workforce Transformation, ovvero di come gli agenti possono ridefinire l'interfaccia utente e ridisegnare il modo in cui si lavora.

D. Si parla però sempre più insistentemente di una vera bolla AI e della possibilità di una brusca correzione del settore.

R. Credo che l’AI sia un fenomeno destinato a restare, certamente dal punto di vista finanziario richiede investimenti molto rilevanti che devono essere poi remunerati. Google ha il vantaggio di avere una piattaforma end to end, dalla costruzione dei processori ai modelli, dai tool di sviluppo come Vertex AI agli agenti, dove abbiamo sviluppato degli standard che ci hanno permesso di stringere delle partnership come quella con Nexi nel settore dei pagamenti elettronici. È infatti possibile creare agenti con protocolli estremamente sicuri che affiancano l’utente nello shopping online per poi restare in ascolto e concludere l’acquisto del bene desiderato quando raggiunge determinati livelli di prezzo. Google sta investendo moltissimo in queste tecnologie e nei datacenter necessari a supportarle, anche in Italia con i centri di Milano e Torino, ma certamente il mercato premia quelli capaci di garantire un ritorno.

D. Purtroppo le organizzazioni criminali stanno dimostrando di saper utilizzare benissimo gli strumenti AI per creare, a basso costo, truffe sempre più efficaci. Come è possibile contrastare questo fenomeno?

R. Google ha sempre adottato l'approccio Zero Zero Trust, considerando la sicurezza come un elemento insito nella definizione dei processi aziendali e nello sviluppo. Google Cloud ha fatto negli anni ingenti investimenti sulla sicurezza, anche tramite acquisizioni di realtà specializzate come Mandiant nella threat intelligence, Virus Total nella gestione dei malware e Wiz (operazione ancora in corso e che dovrebbe essere finalizzata nel 2026), per 32 miliardi di dollari, nei servizi che consentono alle aziende di proteggere i propri dati e applicazioni nell’utilizzo di servizi cloud. L'intelligenza artificiale può inoltre essere utilizzata per analizzare moli di dati enormi e correlare comportamenti anomali per generare allarmi altrimenti impossibili per l’ampiezza degli elementi da considerare. (riproduzione riservata)