Expert.ai “Coolest Vendor” nel report di Gartner® dedicato alle innovazioni nell’Agentic AI per il settore bancario

Expert.ai aiuta le organizzazioni finanziarie a sviluppare automazioni basate sull’AI trasparenti, spiegabili e verificabili, grazie all’applicazione di controllo semantico e intelligenza artificiale neurosimbolica ai workflow bancari anche più complessi

Expert.ai, leader nell’implementazione di soluzioni enterprise di intelligenza artificiale per creare valore di business, è stata riconosciuta fra le cinque aziende “più cool” a livello globale menzionate nel report di Gartner® 2026 Coolest Vendor Innovations in Agentic AI for Banking.  (Gartner Coolest Vendor Innovations in Agentic AI for Banking, Part 1, Van To, Derek Frost, Sudarshana Bhattacharya, Debbie Buckland, Peter Ryan, 26 August 2026).

La suite di soluzioni di intelligenza artificiale di Expert.ai è già in produzione presso 10 fra le principali banche italiane e organizzazioni globali nell’ambito dell’antiriciclaggio (Anti-Money Laundering, AML), con livelli di accuratezza superiori al 90% nelle attività di screening. I clienti di Expert.ai hanno inoltre registrato una riduzione del 90% dei falsi positivi in materia di antiriciclaggio, con un risparmio di tempo fino al 70% per ciascun avviso nello screening dei processi di Know Your Customer (KYC) e un miglioramento complessivo del 40% della customer satisfaction.

Con il passaggio delle banche dalla sperimentazione con l’AI generativa ad agenti AI pronti per gli ambienti di produzione, la capacità di combinare autonomia, controllo, tracciabilità e comprensione del dominio sta diventando sempre più importante. Expert.ai affronta questa sfida attraverso un’architettura “AI Mesh” basata su controllo semantico e AI neurosimbolica, combinando knowledge graph, linguistica deterministica, regole di business e modelli linguistici.

L’evoluzione dell’Agentic AI nel settore bancario

Secondo l’indagine di Gartner del 2026 “CIO and Technology Executive”, il numero di banche e società di investimento che implementano agenti AI è destinato a raddoppiare, con una quota pari al 41% di banche e al 38% di società di servizi di investimento che prevedono implementazioni nei prossimi 12 mesi. Gartner sottolinea inoltre come l’attenzione si sia spostata dalla domanda “possiamo automatizzare un workflow?” a “come possiamo progettare una forza lavoro digitale affidabile e scalabile, capace di trasformare il modello di business e generare valore misurabile?”

L’approccio neurosimbolico, di Composite AI di Expert.ai

Expert.ai porta l’agentic AI all’interno dei processi bancari anche più complessi, integrando AI generativa, intelligenza semantica, ragionamento simbolico e conoscenza specifica del dominio per garantire livelli di automazione più controllati, spiegabili ed efficienti.

L’architettura AI Mesh di Expert.ai combina knowledge graph, linguistica deterministica, business rule e modelli linguistici, consentendo di utilizzare la tecnologia più appropriata per ciascuna fase di un processo complesso. Invece di affidare a un Large Language Model ogni passaggio di un workflow o di considerarlo un motore universale per qualsiasi attività, l’architettura determina dove siano più efficaci il ragionamento simbolico, le regole di business, i knowledge graph o i modelli linguistici. Gli agenti simbolici, ad esempio, possono classificare i contenuti, identificare le entità, applicare le policy aziendali e recuperare le evidenze rilevanti. Il modello linguistico viene utilizzato quando la generazione di linguaggio è realmente necessaria, mentre un controllo simbolico finale collega ogni output alle relative fonti ed evidenze. Grazie a questo approccio, le banche possono esercitare un maggior controllo sulle attività svolte dagli agenti AI, rendendone le decisioni più comprensibili, verificabili e tracciabili. Allo stesso tempo, è possibile limitare l’utilizzo non necessario dei Large Language Model, contribuendo a gestire in modo più efficiente i costi dell’AI quando viene implementata su larga scala.

La piattaforma di vertical AI di Expert.ai supporta applicazioni di Agentic AI nei processi di financial crime, risk e compliance, mettendo a disposizione Domain-Specific Language Models (DSLM) e funzionalità AI progettate per rispondere alle esigenze specifiche del settore finanziario, come ad esempio i processi di KYC e il monitoraggio continuo della clientela, la comprensione dinamica del rischio, la gestione dei cambiamenti normativi, lo screening delle notizie avverse così come quello relativo a sanzioni e persone politicamente esposte (PEP) e il rilevamento di cambiamenti rilevanti nel profilo dei clienti. La piattaforma supporta inoltre la gestione dei reclami, la valutazione del merito creditizio, l’elaborazione intelligente dei documenti e l’interazione con i clienti attraverso la comprensione del linguaggio naturale, l’assistenza proattiva e il supporto alle operazioni bancarie. L’obiettivo è consentire a banche e istituzioni finanziarie di trasformare processi complessi e ad alta intensità di conoscenza in workflow più automatizzati, efficienti, spiegabili e verificabili, mantenendo il controllo necessario negli ambienti mission-critical.

“Siamo lieti di essere fra le realtà più cool nel report di Gartner 2026 Coolest Vendor Innovations in Agentic AI for Banking. Consideriamo questo risultato una conferma della fiducia che i nostri clienti ripongono in Expert.ai per affrontare alcune delle sfide più complesse del settore bancario e dei servizi finanziari. La scelta continua nei nostri confronti conferma la solidità della nostra strategia, il valore distintivo delle nostre soluzioni e la nostra capacità di portare l’AI in contesti mission-critical, garantendo affidabilità e risultati di business concreti”, ha dichiarato Umberto Pardi, Chief Revenue Officer di Expert.ai. “Con il consolidamento della nostra presenza nel settore bancario e dei servizi finanziari, il nostro impegno resta focalizzato sulla creazione di valore misurabile, sulla costruzione di partnership durature e sul supporto alle organizzazioni nel passaggio dalla sperimentazione dell’AI a una trasformazione affidabile, concreta e scalabile.”

Note

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