5 migliori pratiche per la governance dell'IA agentica nei servizi finanziari

Di Maneeza Malik, Direttore Marketing di Prodotto

L'IA agentica sta ridefinendo i servizi finanziari e le assicurazioni più velocemente di quanto la governance riesca a tenere il passo. Il settore si sta evolvendo oltre i copilot e i chatbot, passando ad agenti IA autonomi operativi su scala di produzione. Ciò richiederà un cambiamento fondamentale nel rischio d'impresa, nella governance e nel controllo.

Gartner prevede che entro il 2028 la media delle aziende della classifica Fortune 500 impiegherà più di 150.000 agenti di intelligenza artificiale in tutte le funzioni aziendali. Allo stesso tempo, Gartner avverte che le organizzazioni – in particolare quelle operanti in settori regolamentati come i servizi finanziari e le assicurazioni – non sono adeguatamente preparate ad affrontare la complessità di governance, sicurezza, conformità e operativa che l'implementazione di agenti su larga scala comporta.

Per le banche e le compagnie assicurative, questo crea una nuova realtà. Ogni agente di intelligenza artificiale diventa un attore digitale che interagisce con i sistemi aziendali centrali. Ogni nuovo agente espande la superficie di attacco dell'impresa. Ogni flusso di lavoro autonomo introduce nuovi rischi operativi, di sicurezza e normativi.

Questo è il motivo per cui l'IA agentica non può essere trattata come un'altra iniziativa di IA o un altro livello nello stack tecnologico. Richiede controlli di governance, identità, sicurezza, osservabilità e conformità che siano integrati in tutta l'azienda.

In che modo l'Intelligenza Artificiale Agentica cambia il modello di rischio finanziario

I sistemi di IA tradizionali svolgevano tipicamente attività circoscritte all'interno di flussi di lavoro finanziari consolidati, come la classificazione di transazioni, la generazione di previsioni o la raccomandazione di azioni. I controlli aziendali erano progettati attorno a questi casi d'uso limitati, con la supervisione di esseri umani o regole di business deterministiche a governare il flusso di lavoro complessivo e l'esecuzione.

L'Intelligenza Artificiale Agentica cambia quel modello. Gli agenti di IA possono pianificare ed eseguire attività in più fasi, invocare applicazioni aziendali e API, accedere ai dati tra diversi sistemi, coordinarsi con altri agenti e adattare le proprie azioni in base al contesto mutevole. Invece di supportare una singola attività, possono orchestrare interi processi aziendali.

Mentre gli agenti IA diventano partecipanti attivi nelle operazioni aziendali, il modello di rischio aziendale si espande. Le istituzioni finanziarie devono governare non solo il modello di IA, ma anche l'identità di ciascun agente, i permessi, l'accesso agli strumenti, i confini decisionali, l'accesso ai dati e il comportamento in fase di esecuzione lungo tutto il loro ciclo di vita.

Ciò introduce tre cambiamenti significativi.

• I confini decisionali diventano meno espliciti. Man mano che gli agenti eseguono flussi di lavoro sempre più complessi, le organizzazioni necessitano di chiare politiche che definiscano quando un agente può agire autonomamente, quando è richiesta l'approvazione umana e come le decisioni vengono monitorate, governate e verificate.
• Le integrazioni diventano parte della superficie di attacco. Gli agenti si affidano ad API, applicazioni aziendali, piattaforme SaaS, fonti di dati e servizi esterni per completare le attività. Ogni connessione introduce potenziali rischi legati all'autenticazione, all'autorizzazione, all'esposizione dei dati e alle dipendenze di terze parti.
• La scala diventa una sfida di governance. I sistemi multi-agente possono passare rapidamente da una manciata di agenti a centinaia o migliaia che svolgono funzioni specializzate. Senza una gestione del ciclo di vita degli agenti di IA, inventario, titolarità, applicazione delle policy e monitoraggio continuo, le istituzioni finanziarie e le compagnie assicurative rischiano di perdere la visibilità su ciò a cui gli agenti possono accedere o su come interagiscono all'interno dell'azienda.

Standard emergenti come i Protocollo del contesto del modello (MCP) accelererà ulteriormente questa tendenza standardizzando il modo in cui gli agenti di intelligenza artificiale si connettono agli strumenti aziendali e alle fonti di dati. Man mano che diventa più semplice integrare gli agenti con i sistemi aziendali, le organizzazioni richiedono identità coerenti, governance, applicazione delle politiche e controlli di runtime in ogni interazione degli agenti.

Migliori pratiche per l'implementazione della governance dell'IA nei servizi finanziari

Per affrontare queste sfide, le istituzioni finanziarie dovrebbero stabilire quadri di governance che riducano il rischio e preparino l'impresa a comportamenti inattesi degli agenti. Le seguenti cinque migliori pratiche forniscono una base per:

• Riduzione dei rischi operativi, di sicurezza e di conformità associate all'implementazione di intelligenza artificiale agentica su scala aziendale.
• Sviluppare piani di emergenza rilevare, contenere e rispondere quando gli agenti di intelligenza artificiale si comportano in modo inatteso, violano le normative o subiscono guasti operativi.

Best practice #1:
Regola gli agenti di intelligenza artificiale come dipendenti digitali

Il primo principio è semplice: tratta ogni agente di intelligenza artificiale come un dipendente digitale.

Ogni agente dovrebbe avere:

• Un ruolo e uno scopo chiaramente definiti
• Un insieme circoscritto di responsabilità
• Accesso con privilegi minimi
• Strumenti e fonti di dati approvati
• Confini di decisione chiaramente definiti
• Supervisione umana nel ciclo (human-in-the-loop) ove opportuno

Senza questi controlli, gli agenti IA diventano attori non gestiti che operano all'interno dei sistemi aziendali.

La governance dovrebbe anche essere guidata da policy anziché manuale. Le organizzazioni hanno bisogno di policy leggibili dalle macchine che definiscano cosa è consentito fare agli agenti, quando possono agire in autonomia e quando richiedono approvazioni con intervento umano (human-in-the-loop).

Nei settori regolamentati come quello bancario e assicurativo, la governance dell'IA è molto più di una semplice best practice. È una necessità e una funzione di controllo che consente tracciabilità, responsabilità e conformità normativa.

Best practice #2:
Proteggi l'intero ecosistema di agenti IA

Un errore comune è concentrare la sicurezza esclusivamente sul Modello Linguistico di Grandezza Naturale (LLM) stesso. In realtà, la superficie di attacco aziendale si estende ben oltre il modello una volta che si iniziano a introdurre agenti IA. Gli agenti IA interagiscono con:

• API
• Database
• Sistemi di identità
• Applicazioni e sistemi aziendali (ad es. CRM, ERP, risorse umane, finanza, ecc.)
• Flussi di lavoro interni
• Servizi esterni
• Strumenti compatibili con MCP

Ogni connessione a cui un agente IA può accedere diventa parte della superficie di attacco aziendale.

Man mano che gli agenti IA diventano più autonomi, la sicurezza deve estendersi oltre la protezione dei modelli sottostanti per mettere in sicurezza l'intero ecosistema degli agenti. Ciò include la gestione delle identità e degli accessi, l'autenticazione e l'autorizzazione, la sicurezza delle API e degli strumenti, i controlli di accesso ai dati, l'applicazione di policy per i dati sensibili, inclusi le informazioni di identificazione personale (PII) e le informazioni aziendali riservate. Il monitoraggio continuo in fase di esecuzione per rilevare comportamenti non autorizzati, violazioni delle policy e minacce emergenti è imperativo.

Ogni azione eseguita da un agente dovrebbe essere trattata come una transazione aziendale privilegiata. Prima di accedere ai dati, invocare uno strumento o eseguire un flusso di lavoro, il sistema dovrebbe verificare l'identità, convalidare i permessi, applicare le norme e registrare l'azione per garantire la verificabilità.

Per gli istituti finanziari e le compagnie assicurative, proteggere l'IA agentica significa trattare gli agenti di IA come identità aziendali di primo livello, governate con lo stesso rigore riservato a dipendenti, applicazioni e account di servizio.

Best practice #3:
Implementare la gestione del ciclo di vita dell'agente

La gestione di un piccolo gruppo di agenti di intelligenza artificiale è semplice. Gestirne centinaia o migliaia tra unità aziendali, ambienti, aree geografiche e casi d'uso rappresenta una sfida di governance aziendale. Senza una gestione centralizzata del ciclo di vita degli agenti e senza i giusti controlli in vigore, la complessità diventa rapidamente ingestibile.

Le organizzazioni necessitano di un approccio centralizzato per la gestione dell'intero ciclo di vita degli agenti, dal provisioning e dal deployment fino al monitoraggio, all'ottimizzazione, agli aggiornamenti e alla dismissione. Nessun agente dovrebbe esistere senza governance o persistere a tempo indeterminato.

La gestione del ciclo di vita degli agenti dovrebbe includere:

• Inventario e proprietà degli agenti
• Gestione delle versioni e della configurazione
• Gestione delle identità e delle credenziali
• Osservabilità di runtime e monitoraggio delle prestazioni
• Applicazione delle normative e monitoraggio della conformità
• Registri di audit e cronologia delle attività
• Valutazione continua e valutazione del rischio
• Smantellamento sicuro

Senza queste capacità, le organizzazioni perdono rapidamente la visibilità su quali agenti esistono all'interno dell'azienda (inventario), sul perché esistono (scopo) e su chi li possiede (proprietà, tracciabilità e responsabilità). Per i settori regolamentati, mantenere questa visibilità – e la relativa pista di controllo – è essenziale per la governance, la conformità e la gestione del rischio.

In molti casi, gli agenti vengono creati per specifiche funzioni o processi aziendali, ma nel tempo questo contesto viene perso. Ciò crea il rischio di agenti di intelligenza artificiale non gestiti o “ombra”, insieme all'incertezza riguardo ai sistemi a cui possono accedere, al loro comportamento e al fatto che continuino o meno a operare entro i limiti approvati.

L’osservabilità è una componente fondamentale della gestione del ciclo di vita degli agenti. A differenza delle applicazioni tradizionali, gli agenti di intelligenza artificiale prendono decisioni dinamiche, utilizzano strumenti e si adattano al contesto mutevole. Le organizzazioni necessitano di visibilità in tempo reale sull’attività degli agenti, sull’utilizzo degli strumenti, sulle violazioni delle politiche, sui guasti e sui percorsi di esecuzione per supportare la risposta agli incidenti, la risoluzione dei problemi operativi e la conformità normativa.

Best practice #4:
Definisci le metriche di prestazione degli agenti

Le istituzioni finanziarie e gli assicuratori devono definire metriche chiare di prestazione ed efficacia per garantire che gli agenti IA offrano costantemente valore di business operando al contempo entro i limiti approvati di rischio e conformità.

La gestione delle prestazioni degli agenti dovrebbe includere:

• Risultati di business e metriche di successo delle attività: misurare se gli agenti stanno raggiungendo gli obiettivi aziendali previsti e fornendo il valore atteso.
• Qualità delle decisioni e coerenza dei risultati: valutare continuamente l'accuratezza, l'affidabilità e la coerenza delle decisioni e delle risposte dell'agente.
• Monitoraggio della conformità comportamentale e normativa: rilevare strumenti non autorizzati (usage), percorsi di esecuzione imprevisti o azioni che non rientrano nelle politiche di governance approvate.
• Rilevamento della deriva del modello e del comportamento: identificare i cambiamenti nelle prestazioni del modello o nel comportamento dell'agente nel tempo che possono indicare deriva del modello, problemi di qualità dei dati, modifiche dei prompt o adattamento non intenzionale.
• Metriche di salute operativa e supervisione umana: tracciare la disponibilità, la latenza, i guasti, i tassi di escalation e gli interventi umani per garantire che gli agenti rimangano affidabili e degni di fiducia.

La gestione delle prestazioni dei sistemi basati su agenti va oltre il monitoraggio tradizionale delle applicazioni. Le organizzazioni necessitano di una visibilità continua sulla qualità delle decisioni, sui percorsi di esecuzione, sullo strumento usage e sui cambiamenti comportamentali durante l’intero ciclo di vita di un agente. Le deviazioni dal comportamento previsto – siano esse causate da deriva del modello, modifiche alla configurazione, evoluzione dei dati o altri fattori – dovrebbero innescare una revisione strutturata e, ove opportuno, un intervento umano. Ecco perché i flussi di lavoro con intervento umano (human-in-the-loop) e la supervisione rimangono un controllo di governance fondamentale.

Insieme alla gestione del ciclo di vita degli agenti, la misurazione continua delle prestazioni fornisce il fondamento operativo per la governance dell'IA agentica su scala aziendale.

Best Practice #5:
Integra la conformità e la supervisione umana nei flussi di lavoro degli agenti

Nei settori regolamentati, la conformità non può essere una fase di validazione esterna. Deve essere integrata direttamente nella progettazione, nell'esecuzione e nel monitoraggio degli agenti.

I requisiti di conformità – tra cui le disposizioni normative, le politiche interne, gli standard di verificabilità e le regole di governance dei dati – devono essere applicati in modo continuativo all’interno dei flussi di lavoro degli agenti. Ciò comporta l’integrazione diretta nella logica di esecuzione di vincoli relativi ai dati usage, controlli giurisdizionali, tracciabilità delle decisioni e requisiti di conservazione.

La supervisione umana (human-in-the-loop) rimane un controllo fondamentale, ma deve essere applicata in modo selettivo e basato sul rischio. Non tutte le azioni richiedono il coinvolgimento umano. Tuttavia, le azioni ad alto impatto come le transazioni finanziarie, le decisioni rivolte ai clienti o l'accesso a dati sensibili dovrebbero attivare revisioni del flusso di lavoro con intervento umano in base a soglie di rischio definite.

La supervisione deve anche essere strutturata e coerente. Le organizzazioni necessitano di percorsi di escalation definiti, flussi di lavoro di approvazione e meccanismi di intervento che siano standardizzati in tutti gli agenti. Ciò garantisce che il coinvolgimento umano sia prevedibile, passibile di audit e allineato alle politiche di rischio aziendali anziché a interventi estemporanei.

Per gli istituti finanziari e le compagnie assicurative, integrare la conformità e la supervisione umana nei flussi di lavoro degli agenti è ciò che consente di scalare senza perdere il controllo normativo.

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La sfida per gli istituti finanziari e le compagnie assicurative non è costruire agenti di intelligenza artificiale, ma renderli operativi con governance, sicurezza, conformità e osservabilità coerenti in ambienti aziendali ibridi.

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• iPaaS
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Grazie a Harmony, gli istituti finanziari e le compagnie assicurative possono integrare origini dati e sistemi e orchestrare flussi di lavoro complessi e agenti su scala, da un unico ambiente. Controlli completi di sicurezza, governance dell'IA, osservabilità e conformità sono integrati nella piattaforma. Ciò consente alle organizzazioni di scalare l'automazione mantenendo:

• Controllo operativo
• Verificabilità
• Allineamento normativo
• Applicazione della sicurezza

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Con una profonda esperienza in integrazione, progettazione di flussi di lavoro e architetture basate su agenti, il team supporta lo sviluppo di:

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