Al Cetif Summit 2026 DGS ha partecipato come partner al dibattito sui risultati della ricerca dell’Hub Advanced Analytics & AI sull’adozione dell’Intelligenza Artificiale nel settore bancario e assicurativo italiano, con un focus centrale su governance e competenze.

Di cosa parla la ricerca presentata al Cetif Summit 2026?

La ricerca descrive un settore finanziario che ha superato la fase esplorativa e in cui Machine Learning, AI Generativa e Agentic AI convivono su livelli di maturità distinti. I risultati, presentati da Cetif, evidenziano use case operativi nei processi documentali, nel risk e compliance, nei servizi al cliente e nel knowledge management.

Nell’ambito della collaborazione strategica con Cetif Advisory sui temi di AI e Cybersecurity per i Financial Services, DGS ha preso parte al Cetif Summit 2026 presso l’Università Cattolica di Milano, contribuendo al confronto sui risultati della ricerca condotta dall’Hub Advanced Analytics & AI.

Perché il settore è oltre la sperimentazione?

Secondo quanto emerso, l’AI non è più soltanto un tema di test o di esplorazione. Le organizzazioni finanziarie stanno già impiegando soluzioni di Machine Learning, AI Generativa e Agentic AI in ambiti concreti, con un livello di maturità diverso a seconda dei casi d’uso e dei processi coinvolti.

Il punto di partenza resta il dato: oltre l’80% delle informazioni presenti nelle organizzazioni è costituito da contenuti non strutturati, storicamente difficili da valorizzare. L’AI rende oggi questi contenuti accessibili come leva decisionale e operativa.

Qual è il vero banco di prova per l’adozione dell’AI?

Il principale ritardo riguarda la governance. La ricerca segnala che la maggior parte delle istituzioni non dispone ancora di policy formali, strutture dedicate o presidi di controllo adeguati, e che l’Agentic AI viene spesso trattata come un tema separato rispetto ai framework esistenti.

Con l’entrata in vigore dell’AI Act europeo, questo divario assume una rilevanza normativa diretta. Casi d’uso diffusi come credit scoring e antiriciclaggio rientrano infatti tra quelli classificati ad alto rischio dal regolatore.

Qual è il punto di vista di DGS?

Per DGS, l’adozione strutturata dell’AI richiede l’integrazione tra competenze di Data & AI, cybersecurity e governance. È in questa convergenza tra innovazione e controllo che si costruisce la fiducia necessaria a rendere l’Intelligenza Artificiale scalabile e sostenibile nel settore Financial Services.

Qual è il comunicato stampa completo citato?

Il testo rimanda al comunicato stampa completo: Banche e assicurazioni: l’AI entra nel vivo, ma governance e competenze restano il vero banco di prova.