Banking 3.0 e Insurance 3.0: definizione e contesto

L’evoluzione in corso nel mondo finance vede l’intelligenza artificiale passare da semplice strumento di digitalizzazione a fattore centrale di trasformazione. In ambiti diversi – dalla relazione con i clienti alla consulenza, dalla gestione dei rischi ai processi operativi – l’AI sta modificando le modalità di distribuzione dei prodotti finanziari e assicurativi.

Secondo Federico Rajola, direttore del Cetif – Centro tecnologie, innovazione e servizi finanziari dell’Università Cattolica – il Banking 3.0 “rappresenta il passaggio da una banca che offre servizi attraverso canali digitali a un modello capace di comprendere il contesto del cliente, anticiparne le esigenze e proporre soluzioni personalizzate”.

Il Insurance 3.0 segue lo stesso principio, ponendo l’AI al centro della relazione tra istituzioni e clienti. L’intervento di Rajola al Cetif Summit 2026 a Milano, che ha riunito manager e specialisti C‑level di numerose banche e assicurazioni, ha evidenziato come la convergenza di machine learning, AI generativa, AI agentica, cloud computing, analisi avanzata dei dati e automazione renda possibile questa trasformazione.

Modelli emergenti: dal 3.0 al 4.0

Con la diffusione dell’AI nelle aziende finance, si affermano due nuovi modelli di servizio: Banking 3.0 e Insurance 3.0. Tuttavia, le realtà più dinamiche guardano già al futuro 4.0, caratterizzato dall’AI agentica, dove gli agenti autonomi saranno integrati nei processi operativi, non solo in quelli di assistenza al cliente.

Le prime sperimentazioni di AI agentica si concentrano su sviluppo di piani marketing e gestione del portfolio prodotti, ma il potenziale si estende a tutta la catena del valore, dalla valutazione del rischio alla distribuzione.

Chatbot evoluti verso agenti autonomi

Nel rapporto con la clientela, i tradizionali chatbot stanno evolvendo in agenti autonomi capaci di interpretare richieste articolate e supportare operazioni complesse. Attualmente, l’11 % dei chatbot utilizza AI generativa, mentre il 22 % delle realtà finanziarie lo sta sperimentando.

Personalizzazione dell’offerta

L’analisi avanzata dei dati permette di sviluppare servizi sempre più coerenti con le esigenze e i comportamenti del cliente. L’AI generativa si sta consolidando nei processi di marketing e vendita, iniziando a influenzare anche le attività tipiche bancarie, come la definizione di prodotti di credito su misura.

Gestione del credito, dei rischi e della prevenzione frodi

Il machine learning supporta l’analisi delle informazioni e i processi decisionali nella concessione del credito, migliorando la valutazione della solvibilità. Nella prevenzione delle frodi, l’AI identifica comportamenti anomali e operazioni sospette con una precisione superiore rispetto ai sistemi tradizionali.

L’analisi Cetif sottolinea che “la diffusione delle nuove tecnologie deve essere accompagnata da una crescita delle competenze e dall’evoluzione dei modelli organizzativi, soprattutto quando i sistemi intelligenti acquisiscono una maggiore autonomia operativa”.

Impatto sull’organizzazione del lavoro

Nel settore assicurativo, il 55 % del tempo del personale di agenzia è assorbito da attività amministrative e gestionali, contro il 30 % dedicato alle attività commerciali. Questo dato evidenzia il potenziale dell’AI nel liberare risorse per la consulenza e la relazione con il cliente. In prospettiva, molti processi di routine saranno gestiti da agenti AI.

AI nella catena del valore assicurativo

Il Digital Insurance and Distribution Hub di Cetif evidenzia come l’AI possa intervenire lungo l’intera catena del valore assicurativa:

    • Valutazione dei rischi e underwriting
    • Distribuzione e supporto alle reti distributive
    • Gestione delle polizze e assistenza post‑vendita
    • Gestione dei sinistri
    • Marketing e vendita predittiva

Le agenzie assicurative nazionali sono per lo più piccole: oltre il 50 % ha una struttura composta da un unico agente finanziario supportato da meno di tre subagenti, con i prodotti Auto che rappresentano mediamente oltre il 65 % del portafoglio.

Supporto operativo agli agenti

L’intelligenza artificiale generativa può assistere gli agenti nella predisposizione di preventivi, nell’analisi della documentazione contrattuale, nella gestione delle comunicazioni e nell’individuazione delle esigenze di protezione dei clienti. Gli assistenti intelligenti rendono più comprensibili clausole, esclusioni e condizioni di polizza, facilitando la relazione tra compagnia, intermediario e assicurato.

Underwriting e gestione dei sinistri

Nell’underwriting, i sistemi intelligenti analizzano informazioni strutturate e non strutturate, sintetizzano documenti complessi e supportano gli specialisti nella valutazione delle coperture. Nella gestione dei sinistri, l’AI contribuisce alla classificazione delle richieste, all’analisi della documentazione, al supporto delle perizie e al monitoraggio dello stato delle pratiche, accelerando i processi e migliorando l’esperienza dell’assicurato.

Marketing predittivo e interazione continuativa

Gli strumenti predittivi permettono di individuare potenziali bisogni assicurativi, segnalare scoperte e costruire proposte più personalizzate. La prospettiva delineata da Cetif è quella di un modello in cui “le coperture assicurative possano evolvere in funzione dei cambiamenti nella vita del cliente, passando da una relazione prevalentemente concentrata sul momento della sottoscrizione a un’interazione continuativa”.

L’obiettivo non è sostituire l’intermediario, ma potenziarne le capacità attraverso strumenti di supporto decisionale, riducendo il peso delle attività ripetitive e rafforzando la qualità della consulenza.

Il nuovo comportamento dei consumatori

La diffusione dell’AI generativa sta modificando il modo in cui le persone cercano informazioni, confrontano prodotti e si preparano a prendere decisioni finanziarie e assicurative. I clienti utilizzano strumenti conversazionali per comprendere caratteristiche e condizioni dei prodotti, valutare alternative e arrivare al confronto con il consulente già muniti di analisi preliminari.

Questa evoluzione impone alle istituzioni finanziarie di offrire esperienze digitali semplici, personalizzate e coerenti con le aspettative di una clientela sempre più informata.

Prospettive future e sfide organizzative

Per banche e assicurazioni, l’intelligenza artificiale rappresenta un’opportunità non solo per migliorare l’efficienza, ma anche per ripensare il ruolo dei canali digitali e della consulenza umana. Il percorso verso Banking 3.0 e Insurance 3.0 dipenderà dalla capacità delle istituzioni di integrare le tecnologie nei propri processi e modelli organizzativi.

Le analisi Cetif evidenziano che la convergenza tra AI tradizionale, AI generativa e sistemi agentici apre nuove possibilità di automazione e personalizzazione, ma richiede al contempo nuovi presidi di controllo, competenze professionali aggiornate e capacità di gestione del cambiamento.

In sintesi, l’AI sta diventando il motore di una trasformazione profonda del sistema finanziario, spostando il paradigma da servizi reattivi a sistemi proattivi e centrati sul cliente, con l’obiettivo finale di creare relazioni più intelligenti, efficienti e sostenibili.