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15 Novembre 2026 / 19:01
 
AI e banking: dalla modernizzazione dei sistemi al valore concreto

 
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AI e banking: dalla modernizzazione dei sistemi al valore concreto

A cura della redazione - 15 Novembre 2026
L'approccio Aubay per usare l'AI in banca  per far evolvere i servizi senza interrompere ciò che deve continuare a funzionare.
Per le banche, modernizzare i sistemi core significa affrontare un equilibrio delicato: introdurre nuovi servizi senza mettere a rischio quelli essenziali per clienti e imprese. Le piattaforme esistenti custodiscono conoscenze preziose, ma possono rallentare l'innovazione. Sostituirle in blocco non è sempre la risposta.
L'approccio Aubay parte proprio da qui: il core non si sostituisce, si fa evolvere. Competenze specialistiche e tecnologie proprietarie come LLM-H, framework di AI per la modernizzazione applicativa, aiutano a valorizzare la conoscenza dei sistemi esistenti con interventi progressivi, verificabili e indipendenti da un singolo fornitore di AI.
Nei pagamenti, questa evoluzione deve tenere insieme affidabilità dei processi e rapidità dei servizi digitali. Aubay interviene su entrambi i fronti: dal back office per International Banking, Trade Finance, Pagamenti multicurrency, Messaggistica e spese Interbancarie e Cash Management alle soluzioni digitali di Payment Integration Hub, che integra diversi strumenti di incasso e pagamento, fino al Digital Wallet white label, per offrire portafogli digitali con il proprio marchio.
Ma far evolvere i sistemi significa anche rendere i dati più accessibili e utili. L'AI può supportare verifiche, documentazione e riconciliazioni dove produce benefici misurabili, senza rinunciare alla supervisione umana. Con il Text-to-SQL, gli utenti autorizzati possono interrogare i database in linguaggio naturale, nel rispetto delle regole di accesso e della tracciabilità.
Su scala aziendale, governare consumi, prestazioni e costi diventa decisivo. A questo risponde Optimus, l'approccio Aubay all'ingegnerizzazione e all'ottimizzazione dei prompt. Anche i sistemi multi-agente, in cui componenti AI specializzati collaborano su processi complessi, aprono nuove possibilità, purché accompagnate da controlli adeguati. La sfida, dunque, non è portare semplicemente l'AI in banca, ma usarla per far evolvere i servizi senza interrompere ciò che deve continuare a funzionare.
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