Il divario di esecuzione dell'IA agentica: perché banche e assicurazioni vinceranno o perderanno sull'integrazione

Di Maneeza Malik, Direttore Marketing di Prodotto

Banche e compagnie assicurative stanno entrando in una nuova fase di adozione dell'intelligenza artificiale. Dopo anni di sperimentazione con modelli predittivi, chatbot e IA generativa, molte istituzioni finanziarie stanno ora valutando l'IA "agentica". Questi sistemi sono in grado di ragionare, prendere decisioni ed eseguire attività attraverso i processi aziendali con un intervento umano limitato.

Il potenziale è significativo: gli agenti di intelligenza artificiale possono aiutare ad automatizzare flussi di lavoro complessi, ridurre lo sforzo manuale, migliorare l'efficienza operativa e accelerare i processi rivolti ai clienti. Le applicazioni spaziano dal servizio clienti, alle indagini sulle frodi, ai prestiti, alla sottoscrizione, alla gestione dei sinistri, alla finanza, alle risorse umane e alla conformità.

La tecnologia stessa sta avanzando rapidamente. Secondo Gartner, entro il 2028, 33% di applicazioni software aziendali incorporeranno l’IA agentica, rispetto a meno di 1% nel 2024, mentre 15% delle decisioni lavorative quotidiane saranno prese in modo autonomo da agenti di IA.

Tuttavia, man mano che le organizzazioni passano dalla sperimentazione alla produzione, molte stanno scoprendo che la sola intelligenza non basta. Gli agenti di intelligenza artificiale creano valore solo quando possono accedere ai dati, interagire con i sistemi aziendali ed eseguire azioni attraverso processi di business end-to-end.

Nei servizi finanziari e nelle assicurazioni, dove i flussi di lavoro spesso si estendono su centinaia di applicazioni e controlli normativi, questo “ultimo miglio” di esecuzione rappresenta frequentemente il maggiore ostacolo alla scalabilità.

La questione non è più se le istituzioni adotteranno l'IA agentica. È quali organizzazioni riusciranno a renderla operativa con successo in tutta l'azienda. E sempre più spesso, l'integrazione sta emergendo come il legame critico tra la capacità dell'IA e i risultati di business.

Il divario di esecuzione dell'IA agentica nei servizi finanziari

La promessa dell'IA agente non è solo quella di offrire migliori approfondimenti. È la capacità di eseguire il lavoro.

La maggior parte delle istituzioni finanziarie e degli assicuratori ha già dimostrato che l'IA è in grado di analizzare documenti, riassumere informazioni, identificare modelli e raccomandare azioni. Queste capacità stanno diventando sempre di più requisiti essenziali. La sfida inizia quando le organizzazioni tentano di passare da casi d'uso isolati a un'implementazione su scala di produzione.

A differenza del software tradizionale, gli agenti di intelligenza artificiale raramente operano all'interno di una singola applicazione. Per completare attività significative, devono interagire con origini dati, applicazioni aziendali, flussi di lavoro e sistemi di supporto alle decisioni in tutta l'azienda.

Per fare questo, gli agenti di intelligenza artificiale hanno bisogno di accesso a dati, sistemi, flussi di lavoro, politiche e contesto aziendale. Senza di essi, anche i modelli più avanzati operano con una comprensione incompleta dell'ambiente e una capacità limitata di guidare i risultati.

Questo è il punto in cui molte iniziative si arenano.

Un flusso di lavoro per la concessione di prestiti, ad esempio, può coinvolgere sistemi di onboarding dei clienti, archivi di documenti, agenzie di informazioni creditizie, piattaforme di sottoscrizione, applicazioni bancarie centrali, controlli di conformità e processi di approvazione. Un agente di intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di valutare una domanda e identificare i fattori di rischio, ma il completamento del processo richiede un accesso coordinato a ciascun sistema coinvolto.

La stessa sfida esiste nella gestione dei sinistri, nelle indagini sulle frodi, nel servizio clienti e nelle operazioni finanziarie. L'intelligenza può esistere, ma l'esecuzione diventa difficile quando i sistemi sottostanti sono frammentati.

Gli ostacoli comuni includono:

• Dati distribuiti tra ambienti legacy e cloud
• Processi aziendali che si estendono su più applicazioni
• Modelli di sicurezza e autorizzazione incoerenti
• Visibilità limitata sulle azioni e sui risultati degli agenti
• Passaggi di mano manuali tra sistemi e team
• Requisiti normativi che richiedono supervisione e tracciabilità

Di conseguenza, molte istituzioni finanziarie si ritrovano con agenti di intelligenza artificiale in grado di consigliare azioni ma incapaci di completare in modo affidabile processi aziendali end-to-end.

Questo divario tra intelligenza ed esecuzione sta diventando una delle sfide fondamentali dell'adozione dell'IA aziendale.

Perché l'IA agentica ha bisogno dell'integrazione per generare valore nel settore bancario

Per decenni, l'integrazione è stata vista principalmente come una funzione IT. Nell'era dell'IA agentica, è diventata una capacità di business strategica.

Considera un'indagine sulle frodi. Rilevare attività sospette è solo il primo passo. La risoluzione del problema può richiedere il recupero delle cronologie delle transazioni, la revisione dei registri dei clienti, il controllo dei sistemi di screening delle sanzioni, la creazione di fascicoli di casi, la notifica agli investigatori e la documentazione delle azioni per la segnalazione normativa.

Il valore non viene generato identificando un potenziale problema. Viene generato facendo progredire l'indagine. Ciò richiede connettività tra i sistemi.

Lo stesso principio si applica al servizio clienti. Un operatore che assiste un contraente di un'assicurazione potrebbe aver bisogno di recuperare informazioni sulla polizza, accedere ai registri dei sinistri, verificare lo stato dei pagamenti, aggiornare i dettagli dell'account e coordinare le comunicazioni di follow-up. L'esperienza del cliente dipende non solo dalla qualità di questa interazione, ma anche dalla capacità di eseguire azioni in tempo reale.

Ecco perché l'integrazione è diventata l'ultimo miglio dell'intelligenza artificiale basata su agenti.

Le organizzazioni hanno investito pesantemente in piattaforme di dati, analisi e modelli di intelligenza artificiale. Tuttavia, il valore di business si concretizza in ultima analisi quando l'IA è in grado di operare all'interno dei processi esistenti e di tradurre le decisioni in azioni. L'integrazione fornisce il tessuto connettivo che consente questa transizione dall'intelligenza all'esecuzione.

Senza di esso, l'intelligenza artificiale rimane confinata a casi d'uso isolati. Con esso, le organizzazioni possono iniziare ad automatizzare interi processi aziendali anziché singole attività.

La governance non può essere unA riflessione a posteriori

La sola esecuzione non basta. Le istituzioni finanziarie e le compagnie assicurative operano in alcuni degli ambienti più fortemente regolamentati al mondo. Qualsiasi tecnologia che influenzi i risultati per i clienti, le decisioni finanziarie o i processi operativi deve soddisfare rigorosi requisiti di trasparenza, responsabilità e controllo.

Questo diventa ancora più importante man mano che i sistemi di intelligenza artificiale acquisiscono maggiore autonomia.

Le organizzazioni devono avere la certezza che le azioni degli agenti siano in linea con le politiche interne, i requisiti normativi e i quadri di gestione del rischio. Devono comprendere come sono state prese le decisioni, quali informazioni sono state utilizzate e se siano stati seguiti i controlli appropriati durante tutto il processo.

Domande come queste diventano sempre più importanti

• Perché è stata intrapresa una determinata azione?
• Quali dati hanno guidato la decisione?
• Le politiche sono state applicate in modo coerente?
• Quando è stata richiesta la revisione umana?
• Il processo può essere verificato a posteriori?

Queste domande sono molto più che semplici questioni di conformità. Sono requisiti di fiducia.

Senza chiari meccanismi di governance, le organizzazioni potrebbero esitare a implementare agenti di IA in processi ad alto valore. Al contrario, quando l'applicazione delle policy, il monitoraggio, l'osservabilità e la verificabilità sono integrati nei flussi di lavoro operativi, le istituzioni possono scalare l'automazione con maggiore sicurezza.

Le organizzazioni che avranno successo con l'IA agentica non saranno quelle che si muovono più velocemente. Saranno quelle che stabiliscono i controlli necessari per muoversi in modo responsabile.

Il futuro della finanza autonoma

La conversazione sull'IA agente si concentra spesso su ciò che la tecnologia può fare. Sempre più spesso, la domanda più importante è cosa le organizzazioni siano in grado di rendere operativo.

La maggior parte delle istituzioni finanziarie e delle compagnie assicurative avrà accesso a modelli di intelligenza artificiale sempre più capaci. Il vantaggio competitivo deriverà da quanto efficacemente tali capacità saranno integrate nelle operazioni aziendali.

Le organizzazioni in grado di connettere gli agenti di intelligenza artificiale ai sistemi aziendali, ai flussi di lavoro e ai quadri di governance saranno in una posizione migliore per accelerare i processi decisionali, migliorare l'esperienza dei clienti, aumentare l'efficienza operativa e ridurre lo sforzo manuale in tutta l'organizzazione.

Quanti non riescono a farlo continueranno ad affrontare una sfida nota: promettenti iniziative di IA che generano un impatto aziendale limitato oltre la fase pilota.

L'IA agentica rappresenta un'opportunità significativa per i servizi finanziari e le assicurazioni, ma per realizzare i potenziali benefici serve molto più che semplici modelli intelligenti. Richiede l'infrastruttura che consenta a tali modelli di operare all'interno della complessità degli ambienti aziendali.

Jitterbit Harmony: Collegare l'intelligenza artificiale all'esecuzione aziendale

Mentre l'adozione accelera, l'integrazione sta emergendo come il ponte fondamentale tra il potenziale dell'IA e i risultati di business. Le banche e le compagnie assicurative che costruiranno con successo questo ponte saranno quelle che tradurranno l'innovazione dell'IA in risultati misurabili su scala.

Ciò richiede una base che consenta a sistemi, dati, flussi di lavoro e processi di governance di operare insieme.

Jitterbit Harmony fornisce tale base attraverso una piattaforma low-code unificata e intrisa di IA che riunisce:

• iPaaS
• Integrazioni di dati e sistemi
• Ciclo di vita completo Gestione API
• Sviluppo di applicazioni
• Assistenti e agenti IA
• E soprattutto, flussi di lavoro complessi e orchestrazione di agenti IA su scala, il tutto in un unico ambiente

Anziché affidarsi a connessioni punto a punto frammentate, le organizzazioni possono implementare un’architettura di integrazione moderna che supporti la comunicazione in tempo reale tra i sistemi aziendali. Ciò include piattaforme bancarie centrali, sistemi assicurativi, applicazioni CRM, ambienti ERP, archivi di dati e altro ancora. Collegando questi ambienti, Harmony consente ai processi basati sull’intelligenza artificiale di operare a livello aziendale anziché all’interno di applicazioni isolate.

Per le banche e le compagnie assicurative che desiderano passare dalla fase sperimentale a quella operativa, Harmony offre un ambiente completo per sviluppare, implementare, gestire e coordinare gli agenti di intelligenza artificiale a livello aziendale. Le sue funzionalità low-code accelerano lo sviluppo degli agenti di intelligenza artificiale semplificando la progettazione dei flussi di lavoro, l’integrazione dei sistemi e la gestione del ciclo di vita degli agenti, riducendo la necessità di un’estesa programmazione personalizzata.

Gli istituti finanziari e le compagnie assicurative possono creare rapidamente agenti di intelligenza artificiale che interagiscono con i sistemi bancari centrali, le piattaforme di gestione delle polizze, le applicazioni di elaborazione dei sinistri, gli strumenti di servizio clienti e le fonti di dati aziendali. Questi agenti possono essere integrati nei processi aziendali, collaborare con altri agenti e utenti umani ed eseguire azioni su sistemi connessi in tempo reale. Ciò contribuisce a garantire che le organizzazioni possano automatizzare flussi di lavoro complessi mantenendo al contempo la visibilità e il controllo operativi.

Allo stesso modo importanti, controlli completi di governance, conformità e sicurezza dell'IA sono integrati in tutta la piattaforma. Monitoraggio, audit trail e applicazione delle policy aiutano le organizzazioni a scalare le iniziative di automazione mantenendo al contempo la conformità normativa. E le funzionalità di gestione centralizzata consentono alle organizzazioni di governare il comportamento degli agenti, monitorare le prestazioni e garantire che i processi guidati dall'IA rimangano allineati ai requisiti aziendali, normativi e di rischio.

Jitterbit Harmony ha raggiunto Certificazione ISO 42001, insieme a diverse altre certificazioni di sicurezza fondamentali per i settori regolamentati. Il nostro focus leader del settore sulla sicurezza garantisce che agli agenti possa essere concesso l'accesso di cui hanno bisogno per avere successo senza rischi aggiuntivi.

Il risultato è un ambiente operativo più sicuro e affidabile per l'IA agentica, in grado di supportare sia l'innovazione che le esigenze aziendali.

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