A cura di David Barker, Investment Manager European Equities di GAM
Da quando OpenAI ha presentato ChatGPT alla fine di novembre 20221, gli investitori hanno riversato capitali nelle aziende che sviluppano l’IA. Ora stanno iniziando a porsi una domanda diversa: chi sta effettivamente guadagnando da tutto questo?
Una risposta potrebbe essere proprio sotto gli occhi di tutti. A nostro avviso, le banche europee stanno emergendo come alcune delle prime beneficiarie del boom dell’IA. A differenza di molti settori che stanno ancora sperimentando questa tecnologia, le banche stanno già registrando tempi di elaborazione più rapidi, una riduzione del personale, un miglior servizio clienti e, soprattutto, risultati finanziari in miglioramento.
Riteniamo che ciò sia rilevante perché le banche sono esattamente il tipo di organizzazioni che l’IA dovrebbe aiutare maggiormente. Impiegano migliaia di sviluppatori di software, gestiscono vaste funzioni di back-office e spendono miliardi ogni anno per elaborare informazioni, gestire le richieste dei clienti e controllare i rischi. Se l’IA è davvero in grado di automatizzare il lavoro intellettuale, il settore bancario è uno dei primi ambiti in cui gli investitori potrebbero aspettarsi di vederne i benefici.
Le implicazioni vanno oltre il settore stesso. Se gli aumenti di produttività continueranno a riflettersi sugli utili bancari, riteniamo che il mercato potrebbe iniziare a guardare oltre le aziende che vendono IA e rivolgersi a quelle che la utilizzano. Le banche europee, molte delle quali continuano a essere quotate a valutazioni modeste nonostante il miglioramento dei rendimenti, potrebbero essere tra le prime beneficiarie di tale cambiamento.
L’IA sta iniziando a ridurre la forza lavoro
Il numero dei dipendenti nel settore bancario è in calo da anni. Ciò che sembra diverso questa volta è il motivo. Non si tratta più di chiudere filiali o di risolvere i problemi lasciati da una crisi. Sempre più spesso, le banche utilizzano l’IA per automatizzare attività che in precedenza richiedevano un gran numero di persone. I team dirigenziali stanno diventando più espliciti su ciò che ciò comporta in termini di organico.
BNP Paribas si è impegnata a ridurre l’organico della propria divisione di retail banking in Francia del 2,2–2,5% all’anno fino al 20302. Intesa Sanpaolo ha annunciato l’intenzione di tagliare oltre 6.000 posti di lavoro entro il 20293. ING ha avvertito che entro la fine del 2026 potrebbero essere a rischio fino a 950 posti di lavoro nei Paesi Bassi4. I risultati si stanno manifestando nelle operazioni quotidiane. NatWest afferma che i miglioramenti apportati al proprio assistente basato sull’intelligenza artificiale, Cora, hanno aumentato i tassi di risoluzione delle richieste di 20 punti percentuali, contribuendo a far scendere il rapporto costi/ricavi della banca al dettaglio dal 50% al 45% in un solo anno5. Alla Danske Bank, il 95% degli sviluppatori utilizza ora strumenti di codifica basati sull’IA generativa, i processi di credito aziendale sono più veloci del 40% e circa tre quarti delle richieste dei clienti vengono risolte senza l’intervento umano.6
I risparmi stanno iniziando a riflettersi sugli utili...
Santander si è prefissata l’obiettivo di generare, grazie all’intelligenza artificiale, oltre 1 miliardo di euro di valore aziendale cumulativo tra il 2026 e il 2028, attraverso una combinazione di maggiori ricavi e minori costi.7 Il management prevede che le iniziative legate all’intelligenza artificiale contribuiranno di circa un punto percentuale al miglioramento del rapporto costi/ricavi del gruppo tra il 2026 e il 2028.8
Commerzbank ha recentemente aumentato il proprio obiettivo di rendimento del capitale tangibile (ROE) per il 2028 al 17%, citando un maggiore utilizzo dell’IA come parte di una strategia volta a migliorare l’efficienza.9 Lloyds Bank ha registrato un valore di 50 milioni di sterline derivante dall’IA generativa nel 2025 e prevede che tale cifra superi i 100 milioni di sterline quest’anno.10
Le banche americane offrono un’anteprima di dove tutto ciò potrebbe portare in definitiva. JPMorgan stima di generare già circa 2 miliardi di dollari all’anno di benefici dall’IA in applicazioni quali la prevenzione delle frodi, il trading, la personalizzazione dell’esperienza cliente e l’efficienza operativa.11 Goldman Sachs ha implementato assistenti basati sull’IA in tutta l’azienda e sta testando agenti autonomi per lo sviluppo di software.12 Morgan Stanley considera la personalizzazione basata sull’IA un importante vantaggio competitivo nella gestione patrimoniale.13
...Ma l’estrazione di valore deve essere mirata
A marzo, pur riconoscendo i risparmi quantificabili, l’amministratore delegato di UniCredit Andrea Orcel ha messo in guardia contro l’implementazione indiscriminata degli strumenti di IA, sostenendo che i benefici dipendono da un’implementazione mirata e da rendimenti misurabili piuttosto che da un’adozione generalizzata.14 Man mano che le banche passano dai programmi pilota alle implementazioni a livello aziendale, gli aspetti economici diventano più complessi. A differenza delle licenze software tradizionali, l’IA generativa comporta un costo di utilizzo continuo: ogni query, prompt e agente consuma potenza di calcolo e token. Il rischio è che l’entusiasmo prevalga sulla disciplina.
La sfida più grande consiste nel trasformare gli incrementi di produttività in rendimenti per gli azionisti. Una codifica più rapida, un’elaborazione più veloce dei prestiti e un servizio clienti più efficiente hanno senso solo se, in ultima analisi, riducono i costi o aumentano i ricavi. La spesa iniziale per infrastrutture, dati e implementazione arriva molto prima dei benefici. A nostro avviso, le banche che non riescono a tradurre gli incrementi di produttività in una riduzione del personale o in operazioni più snelle rischiano semplicemente di sovrapporre i costi dell’IA a una base di costi già complessa, diluendo potenzialmente i rendimenti nel frattempo.
Esistono anche rischi reputazionali. Standard Chartered è stata recentemente oggetto di critiche pubbliche dopo che una comunicazione ai clienti generata dall’intelligenza artificiale conteneva inesattezze fattuali, a ricordarci che gli errori dell’IA a contatto con i clienti possono rapidamente finire in prima pagina.15 Nel settore bancario, dove il prodotto è la fiducia, il margine di errore è minimo.
Perché le banche europee appaiono oggi attraenti
Riteniamo che la questione dell’IA stia arrivando in un momento favorevole per le banche europee. I fondamentali del settore erano già in miglioramento prima che l’IA entrasse nel dibattito, e la recente volatilità geopolitica ha migliorato le valutazioni, rafforzando l’attrattiva del settore per i potenziali investitori. La correzione al ribasso innescata dal Medio Oriente ha riportato a livelli più ragionevoli le valutazioni che erano diventate sempre più elevate dopo un rally pluriennale, anche se le aspettative sugli utili hanno continuato a migliorare.
A nostro avviso, il contesto rimane favorevole: i bilanci sono più solidi rispetto a dieci anni fa, gran parte dei prestiti più rischiosi è stata trasferita ai mercati del credito privato e i graduali tagli dei tassi da parte della Banca centrale europea indicano che i portafogli di replica dovrebbero continuare a sostenere gli utili per gli anni a venire.
All’interno del settore, le banche con esposizione alle aree europee in più rapida crescita sembrano ben posizionate, in particolare in Grecia, Spagna, Irlanda ed Europa orientale, dove una crescita economica più forte, l’aumento della domanda di credito e i flussi di investimento dell’UE dovrebbero fornire un ulteriore sostegno.
Fonti:
