L’intelligenza artificiale non è più solo un modo per velocizzare operazioni o tagliare costi. Così ha esordito Roberto Parazzini, Chief Country Officer Italy e CEO Western Europe di Deutsche Bank, durante l’Accenture Banking Conference del 2026. È un cambiamento profondo, che investe norme, strategie e organizzazione su scala globale. Dietro questa rivoluzione, ci sono sfide concrete: conciliare automazione e personalizzazione, far crescere i modelli senza perdere il controllo, rispettare regole europee in costante evoluzione. Un gioco complesso, che cambia a seconda dei mercati e dei clienti, e che Deutsche Bank sta affrontando con uno sguardo attento e pragmatico.
AI diversa per clienti retail e istituzionali
Dentro una grande banca come Deutsche Bank, l’intelligenza artificiale non si usa tutta allo stesso modo. Parazzini lo spiega bene: da un lato ci sono i clienti retail e le piccole imprese, dove serve soprattutto standardizzare e rendere più veloci i processi. Qui l’AI aiuta a gestire grandi volumi, velocizzando l’erogazione di servizi come i prestiti e uniformando le procedure. Il risultato? Risposte più rapide e costi più bassi.
Dall’altro lato, invece, i clienti istituzionali richiedono un approccio su misura. Le operazioni sono più complesse e richiedono soluzioni personalizzate. L’algoritmo deve essere flessibile, capace di adattarsi a situazioni diverse e alle esigenze particolari di clienti sofisticati. In questo caso, l’AI non serve a uniformare, ma a differenziare l’offerta con precisione.
AI a supporto dei processi interni
L’intelligenza artificiale entra poi con forza anche nei processi interni della banca, come le Risorse Umane o le verifiche Know Your Customer . Qui l’AI aiuta a gestire grandi quantità di dati, accelerando i controlli sulle identità e tenendo sotto controllo i rischi di conformità. Il vantaggio è doppio: più sicurezza e meno errori umani, con tempi di attesa ridotti.
I sistemi automatici per il controllo del rischio diventano così un vero punto di forza. Riescono a scovare anomalie o frodi potenziali molto prima che l’occhio umano possa farlo. Digitalizzare questi processi non solo ottimizza le risorse, ma crea un ambiente più affidabile e regolamentato, fondamentale per una banca che opera in tutto il mondo.
Governance AI: la sfida dei regolamenti internazionali
Lavorare con l’intelligenza artificiale su scala globale significa confrontarsi con un puzzle di regolamenti diversi. Le regole sulla protezione dei dati, la trasparenza degli algoritmi e la responsabilità cambiano da paese a paese. Parazzini sottolinea che “il rischio di dispersione è enorme” se non si gestisce tutto con attenzione e coordinazione.
Per evitare confusione e sprechi, Deutsche Bank punta su una governance centralizzata e ben organizzata. L’obiettivo è armonizzare le regole e assicurarsi che ogni filiale rispetti le leggi locali senza perdere di vista la strategia globale. Solo così si può bilanciare innovazione e rispetto delle norme, evitando multe e mantenendo saldo il sistema.
Il vantaggio della massa: migliorare con tanti utenti
Deutsche Bank può contare su una grande forza: i suoi oltre 90.000 dipendenti nel mondo che ogni giorno usano modelli basati sull’intelligenza artificiale. Questo permette di raccogliere feedback e dati preziosi per migliorare costantemente gli algoritmi, riducendo i tempi e aumentando l’affidabilità.
Questo effetto scala è un vantaggio difficile da replicare per banche più piccole o che operano in un solo mercato. La possibilità di testare e affinare continuamente la tecnologia dà a Deutsche Bank un passo avanti nella competizione globale.
Le leadership bancarie devono cambiare passo
L’uso crescente dell’intelligenza artificiale coinvolge anche i vertici delle banche. In Italia, i consigli di amministrazione appaiono spesso vecchi e poco preparati a seguire il ritmo veloce del mercato tecnologico. Parazzini definisce questa situazione “a dir poco vetusta”, dove la conoscenza dell’AI è affidata a pochi esperti invece di essere diffusa tra tutti i membri.
Serve un cambio di mentalità: ogni dirigente deve capire bene cosa può e cosa non può fare l’intelligenza artificiale, per guidare il cambiamento in modo efficace. Affidarsi solo a specialisti esterni o a pochi esperti non basta più. È l’unico modo per evitare scelte fuori luogo e sfruttare al meglio le nuove opportunità.
Il ruolo del CEO nell’era dell’automazione
Anche il ruolo del CEO è messo in discussione dall’automazione. Parazzini si domanda se molte delle sue funzioni non possano essere svolte da un’intelligenza artificiale, arrivando a dire che “per il 99% delle attività che svolgo esiste un’alternativa tecnologica”. Gran parte della gestione, analisi e ottimizzazione può essere affidata a processi automatizzati.
Rimangono però due ambiti difficili da sostituire: la responsabilità legale, che richiede sempre una figura umana, e la gestione delle relazioni personali, un terreno complesso e delicato. Anche questi però potrebbero cambiare in futuro, con nuove regole e abitudini sociali.
Il futuro della direzione aziendale: verso la disintermediazione?
Parazzini lancia una provocazione: in certi settori la gestione potrebbe diventare così standardizzata da essere comprata come un servizio digitale. Un CEO potrebbe “acquistare” un sistema automatico su piattaforme online, senza passare per la tradizionale figura umana.
Per ora, la complessità e i controlli del settore bancario frenano questa evoluzione. Ma la strada verso l’automazione del management è ormai tracciata. Questo cambierebbe profondamente il rapporto tra proprietà e direzione: il valore si sposterebbe dalla capacità di prendere decisioni a quella di progettare e controllare i sistemi automatici. Gli azionisti potrebbero così intervenire più direttamente, mentre CEO e consigli diventerebbero supervisori di algoritmi, più che decisori in prima persona.