12 Novembre 2026 / 13:29
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Cianci (Finomnia): AI, governance dei dati e supervisione umana, i pilastri dell’innovazione nel credito
A cura della redazione
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12 Novembre 2026
Secondo Valentina Cianci, Co-Head of Consumer Finance di Finomnia, «per vincere la sfida dell'innovazione, le banche devono integrare queste tecnologie all'interno di processi governati»
Fin dove può, e dovrebbe, spingersi l'autonomia delle macchine in scelte che hanno un impatto diretto sulla vita delle aziende e delle persone? L'intelligenza artificiale (AI) sta aprendo nuove opportunità per il settore del credito. L'evoluzione delle nuove tecnologie applicate alla valutazione del merito di credito permette infatti di processare enormi quantità di dati in tempo reale, con tempi di valutazione del cliente prima impensabili con i modelli tradizionali.
Grazie all'AI è poi possibile individuare correlazioni più complesse e considerare variabili che in passato risultavano molto più difficili da integrare. Questo nuovo approccio consente non solo di ottenere una fotografia più accurata del rischio, ma anche di costruire una visione dinamica del comportamento del cliente, migliorando la capacità delle banche di valutare gli scenari futuri.
I processi di concessione del credito, tuttavia, richiedono una solida governance dei dati e dei processi, rendendo necessari adeguati meccanismi di controllo, trasparenza e supervisione, in linea con quanto stabilito da normative quali l'AI Act, il GDPR e la Consumer Credit Directive. A questo scopo, assumono un ruolo centrale sia la qualità dei dati utilizzati per addestrare i modelli sia la capacità delle organizzazioni di garantire un presidio umano sulle decisioni più delicate.
«L'intelligenza artificiale rappresenta un'opportunità straordinaria, ma in alcuni processi non può sostituire completamente il giudizio umano», afferma Valentina Cianci, Co-Head of Consumer Finance di Finomnia (nella foto). «Per vincere la sfida dell'innovazione, le banche devono integrare queste tecnologie all'interno di processi governati, con competenze adeguate e una supervisione che non può essere passiva. Chi controlla deve comprendere gli output, riconoscendo eventuali bias e anomalie».
L'adozione dell'AI richiede quindi un percorso di trasformazione culturale. Introdurre nuovi strumenti non è sufficiente se non vengono ripensate modalità operative, ruoli, competenze e processi.
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