Come l’IA sta trasformando le metriche aziendali principali di Alfa-Bank

Alfa-Bank, la più grande banca commerciale in Russia e un’istituzione finanziaria leader in Europa orientale e Asia centrale, ha trasformato la sua lunga reputazione di pioniere digitale in un vantaggio competitivo concreto attraverso una strategia aggressiva di IA. La piattaforma proprietaria di intelligenza artificiale della banca, AlfaGen, ora sostiene una vasta gamma di operazioni, dai servizi rivolti ai clienti all’automazione dei processi interni, garantendo guadagni misurabili in termini di redditività, efficienza ed esperienza del cliente.

Un ecosistema Phygital alimentato dall’IA

Il modello «phygital» di Alfa-Bank fonde una fitta rete fisica di filiali e ATM con uno strato digitale sofisticato. Alimentando i dati in tempo reale da entrambi i canali in AlfaGen, la banca crea un ecosistema incentrato sul cliente dove convenienza e personalizzazione sono integrate in ogni interazione. Le capacità avanzate di analisi e automazione della piattaforma hanno già valso all’istituzione diversi premi internazionali nel 2024-2025, confermando il suo status di leader tecnologico nella regione.

Scalare il Machine Learning in tutta l’organizzazione

Oltre 800 modelli di machine learning sono ora in produzione, coprendo il 73 % delle unità aziendali della banca. La distribuzione di questi modelli riflette un equilibrio di focus: circa un terzo serve i clienti corporate, un altro terzo supporta il banking retail, mentre i modelli rimanenti affrontano la gestione del rischio e le funzioni di tutta la banca. Integrando direttamente questi modelli nei processi core, Alfa-Bank ha sbloccato diversi risultati ad alto impatto:

• La personalizzazione dei prezzi nei prodotti di prestito e deposito ha aumentato la redditività del prodotto del 10-20 %.
• I modelli di Customer Lifetime Value (CLTV) hanno ampliato la copertura dei prodotti nei segmenti retail e corporate fino al 90 %.
• I modelli di cashback basati sulla categoria hanno contribuito a un aumento del 33 % anno su anno della quota del banco nel volume delle transazioni POS in Russia.
• L’IA conversazionale e gli strumenti di assistenza agli agenti automatizzano ora circa il 70 % delle interazioni di routine preservando la qualità della voce del cliente.

Innovazione nel Rischio di Credito

Nell’ambito del rischio di credito, Alfa-Bank ha introdotto diverse soluzioni basate sull’IA che migliorano direttamente l’erogazione dei prestiti e le prestazioni del portafoglio. Un “modello di reddito” che integra dati del profilo digitale, come la storia lavorativa elettronica, i contributi pensionistici e la proprietà di veicoli, ha consentito alla banca di emettere prestiti aggiuntivi ogni mese. L’applicazione di tecniche di Reject Inference, che apprendono dalle applicazioni precedentemente rifiutate, ha affinato i criteri di underwriting su più prodotti. Nel frattempo, i modelli Take-Rate identificano i clienti più ricettivi agli aggiustamenti dei tassi, generando un aumento del 5 % del rendimento netto per i canali filiali e del 19 % per i canali online.

Un risultato particolarmente notevole proviene dal modello «new-to-bank», che costruisce un profilo cliente da un solo numero di telefono e poi offre prodotti su misura. Questo approccio ha guidato un tasso di conversione del 95 % dalla chiamata iniziale all’adozione del prodotto.

Guadagni di Efficienza Operativa

Oltre ai driver di revenue front-office, l’IA ha semplificato molte funzioni back-office:

• Reclutamento: Un pipeline alimentato dall’IA gestisce la ricerca di CV, lo screening, la programmazione dei colloqui e la selezione dei candidati, coprendo oltre 3.000 posizioni ogni sei mesi e riducendo le commissioni delle agenzie.
• Logistica: Un sistema di instradamento interno genera percorsi di consegna ottimali in meno di un minuto, 30 volte più veloce dei metodi precedenti, riducendo gli incidenti di riprogrammazione in nove città pilota.
• Gestione del contante degli sportelli ATM: Calcoli automatizzati del carico di contante, applicati alla rete di ATM di Mosca, hanno ridotto i costi di finanziamento e le spese di raccolta del contante.
• Flusso di lavoro documentale: L’elaborazione assistita dall’IA della documentazione per i prestiti corporate ha compresso i tempi di risposta da otto giorni a un solo giorno, alimentando fino a un aumento del 40 % della base clienti e un aumento del 30 % del portafoglio prestiti.

AlfaGen: Una Piattaforma di IA Generativa per Dipendenti e Clienti

L’architettura di AlfaGen supporta sia gli utenti interni che i clienti esterni. I dipendenti beneficiano di assistenti IA integrati in strumenti quotidiani come Jira, Outlook e software di design, nonché di «agenti IA» che eseguono compiti chiavi in mano. Per i clienti, la piattaforma alimenta chatbot per il supporto mobile, la guida agli investimenti e una gamma di servizi concierge, gestendo automaticamente oltre il 60 % delle richieste dei clienti.

Lo stack di modelli sottostante combina modelli linguistici di grandi dimensioni all’avanguardia, tra cui YandexGPT, GigaChat, DeepSeek e modelli analitici proprietari, con una solida infrastruttura MLOps/LLMOps. Questa base consente lo sviluppo continuo dei modelli, il versioning, il servizio in tempo reale e il monitoraggio completo, assicurando che le iniziative di IA rimangano scalabili e affidabili.

Impatto Aziendale Misurabile

Il rollout dell’IA di Alfa-Bank ha prodotto benefici concreti e quantificabili:

• Trasparenza operativa: Il 100 % dei modelli è ora gestito centralmente.
• Riduzione dei costi infrastrutturali: Le ottimizzazioni hanno ridotto le spese del 20-40 %.
• Accelerazione del time-to-market: I nuovi modelli raggiungono la produzione il 50-70 % più velocemente.
• Miglioramenti del credit scoring: I tassi di aggiornamento dei modelli sono aumentati da 15 a 20 volte, riducendo i default del 10-15 % e aumentando i tassi di approvazione del 5-8 %.
• Rilevamento delle frodi: Gli aggiornamenti delle regole in tempo reale hanno ridotto le perdite per frode del 20-30 %.
• Personalizzazione: I tassi di conversione delle raccomandazioni sono aumentati del 15-25 %.

Questi risultati illustrano una chiara traiettoria dall’esperimentazione iniziale dell’IA a un’organizzazione matura e nativa dell’IA in cui prodotti e processi sono progettati attorno all’automazione intelligente fin dall’inizio.

Prospettive Future

Il percorso di Alfa-Bank dimostra come una strategia di IA disciplinata e basata sui dati possa plasmare un’istituzione finanziaria tradizionale. Integrando modelli di machine learning in ogni livello delle sue operazioni e favorendo una cultura del miglioramento continuo, la banca non solo aumenta la redditività e l’efficienza, ma offre anche un’esperienza più personalizzata e reattiva ai suoi clienti. Man mano che il panorama fintech evolve, il modello incentrato sull’IA di Alfa-Bank offre una blueprint convincente per altre banche che cercano di trasformare l’ambizione digitale in valore aziendale misurabile.