Nelle ultime settimane, il nome Claude Mythos, un sistema di intelligenza artificiale sviluppato dalla società americana Anthropic, è comparso nelle agende riservate dei più importanti istituti finanziari del mondo. Il Dipartimento del Tesoro degli Stati Uniti ha riunito i vertici di Bank of America, Citigroup, Goldman Sachs, Morgan Stanley e Wells Fargo insieme alla Federal Reserve per discutere delle implicazioni di un modello AI capace di analizzare codice e infrastrutture digitali, individuando vulnerabilità rimaste nascoste anche per anni.

Poche settimane dopo, anche la Banca Centrale Europea ha preso posizione pubblicamente. Frank Elderson, vicepresidente del Supervisory Board della BCE, ha invitato le banche dell’area euro a prepararsi rapidamente a possibili attacchi informatici legati a Mythos o a strumenti simili. Secondo le ricostruzioni disponibili, Elderson ha descritto Mythos non come un semplice miglioramento incrementale, ma come una vera svolta nella sicurezza informatica, per la capacità di individuare e sfruttare vulnerabilità con una velocità molto superiore rispetto al passato. 

Notizie di questo tipo, nella velocità del ciclo dell’informazione, rischiano di essere percepite come lontane dalla vita quotidiana. Eppure, il mondo bancario e quello della mediazione creditizia stanno attraversando una trasformazione profonda, che vede nell’intelligenza artificiale il suo motore principale. Ciò significa che ogni notizia in merito all’AI tocca direttamente chiunque abbia un conto corrente, un mutuo, un prestito personale o stia valutando di accedere a un finanziamento. 

Prima di capire cosa cambia per chi cerca credito, vale la pena capire cosa sta succedendo dentro le banche. L’AI è diventata il cuore di processi che, fino a pochissimi anni fa, richiedevano settimane di lavoro umano. L’analisi del merito creditizio, la valutazione del rischio, la profilazione del cliente e il monitoraggio delle posizioni debitorie avvengono oggi, in larga parte, attraverso algoritmi che elaborano quantità enormi di dati in pochi secondi.

Il risultato è che le banche conoscono i propri clienti in modo sempre più approfondito. Sanno quando una persona ha difficoltà a sostenere le rate, sanno identificare segnali precoci di insolvenza e sanno anche quando un cliente presenta le condizioni per essere approcciato con un’offerta di rifinanziamento vantaggiosa. 

Questa capacità di analisi, che cresce di anno in anno, ha effetti concreti su chi chiede un mutuo o un prestito. I tempi di risposta si accorciano, i criteri di valutazione diventano più oggettivi, almeno in teoria. Nella pratica, diventano parallelamente più rigidi, perché un algoritmo non ha la flessibilità di un funzionario capace di leggere la storia di una persona.

C’è però un lato meno raccontato di questa trasformazione. Il caso Mythos ha portato in superficie una questione che le istituzioni finanziarie evitano spesso di discutere apertamente, legata alle fragilità sistemiche causate dalla dipendenza crescente dalle infrastrutture digitali.

Quando la BCE avverte le banche europee che strumenti di AI come Mythos possono accelerare e rendere più complessi gli attacchi informatici, sta dicendo che le stesse reti su cui transitano pagamenti, bonifici, dati dei conti correnti e operazioni di credito sono potenzialmente esposte a rischi nuovi, più veloci e più difficili da anticipare rispetto al passato. 

Un attacco informatico a un grande istituto di credito può bloccare pagamenti, congelare linee di credito e rendere inaccessibili fondi che famiglie e imprese contano di utilizzare.

La concentrazione tecnologica aggrava questo scenario. I sistemi di AI più avanzati sono accessibili solo a un numero ristretto di grandi organizzazioni, prevalentemente statunitensi. Le banche europee devono difendersi da strumenti ai quali non hanno ancora accesso diretto e quindi, a oggi, si trovano in una posizione asimmetrica. Questo non significa che il sistema stia per collassare, ma significa che la stabilità del sistema finanziario dipende sempre di più dalla capacità di gestire tecnologie che evolvono a una velocità che la regolamentazione fatica a inseguire.

Per i cittadini, la trasformazione AI del sistema bancario ha effetti molto concreti, che si manifestano già oggi e si intensificheranno nei prossimi anni. Il primo riguarda la velocità e la standardizzazione delle decisioni. Le istruttorie di mutuo e prestito vengono elaborate sempre più velocemente ma, come già accennato, il parametro decisionale è sempre meno negoziabile.

Un algoritmo che calcola il profilo di rischio lo fa su basi statistiche: confronta i dati del richiedente con quelli di migliaia di persone simili e restituisce un punteggio. Se quel punteggio è al di sotto di una soglia, la risposta è negativa e spesso non c’è margine di discussione.

Un altro effetto, forse meno intuitivo, riguarda la privacy e la gestione dei dati. Ogni interazione con la propria banca, ogni movimento del conto, ogni richiesta di informazioni alimenta un profilo che viene continuamente aggiornato e analizzato. Le normative europee, dal GDPR fino all’AI Act, cercano di porre limiti a questo processo, imponendo maggiore trasparenza sulle decisioni algoritmiche e rafforzando il diritto a una revisione umana nei casi in cui una decisione automatizzata produca effetti significativi sulla persona. Ma per poter esercitare questi diritti, occorre prima conoscerli.

È in questo contesto che il ruolo dei consulenti del credito acquista un significato nuovo e più importante di quanto potesse avere anche solo cinque anni fa.

Il consulente del credito non sostituisce la banca, né pretende di aggirare i suoi sistemi di valutazione. Ma conosce quei sistemi, sa come funzionano e può aiutare il cliente a presentarsi nelle condizioni migliori per affrontarli. Sa, ad esempio, quali elementi del profilo creditizio pesano di più nella valutazione di un determinato istituto, oppure quali banche adottano criteri più flessibili per determinate categorie di richiedenti. Sa quando vale la pena aspettare qualche mese prima di presentare una richiesta e quando, invece, conviene procedere subito.

C’è anche una questione di tutela. Le decisioni algoritmiche sono più trasparenti in linea di principio, perché le banche devono spiegare su quali basi vengono prese. Tuttavia, nella pratica sono spesso difficili da interpretare per chi non lavora nel settore. Un professionista della mediazione creditizia può aiutare a capire perché una domanda è stata respinta, quali correttivi sono possibili e quali strumenti il cliente ha a disposizione per chiedere una nuova valutazione.

L’intelligenza artificiale sta cambiando il sistema finanziario in modo irreversibile. Ma tra un algoritmo e una persona che deve prendere una delle decisioni più importanti della propria vita, come comprare casa, avviare un’impresa o affrontare un momento difficile, c’è ancora bisogno di qualcuno che sappia fare da ponte.

Ed è proprio qui che consulenti del credito e AI non devono essere letti come due mondi in contrapposizione. L’AI rende più rapidi alcuni processi, ma non elimina il bisogno di interpretazione, ascolto e orientamento, che caratterizzano il lavoro di un consulente del credito Euroansa. Anzi, più il credito diventa automatizzato, più serve una figura capace di tradurre numeri, criteri e valutazioni in scelte comprensibili per famiglie e imprese.