Global Banking Annual Review 2026: Perché è la precisione, non la mole, a definire il futuro del settore bancario

Sarebbe facile pensare che gli ultimi anni siano stati mediocri per il settore bancario, considerando i titoli dei giornali sui licenziamenti e le preoccupazioni per il rallentamento dell'economia. In realtà, le banche hanno fatto un sacco di record senza troppo preavviso o clamore.

Questo rapporto è un lavoro di squadra di Darius Imregun, Ido Segev, Jon Steitz, Klaus Dallerup, Marti Riba, Miklos Dietz, Pradip Patiath e Saptarshi Ganguly e rappresenta l'opinione della Financial Services Practice. Il denaro gestito dal sistema bancario globale, sia dalle banche tradizionali che dai fornitori non bancari, è aumentato di 122 trilioni, ovvero circa il 40%, grazie alla ricchezza delle famiglie e delle istituzioni di tutto il mondo. I ricavi delle banche che hanno superato il costo del rischio hanno raggiunto il record di 5,5 trilioni nel 2024, contribuendo all'elevato reddito netto del settore, il valore più alto mai registrato in qualsiasi settore industriale. Comunque, i mercati dei capitali devono ancora convincersi del potenziale valore creato dalle banche: le prestazioni del settore bancario sono per lo più inferiori del 70% rispetto alla media di tutti gli altri settori.

Perché questa discrepanza?

Le recenti performance delle banche sono state aiutate da condizioni favorevoli, tipo il picco del ciclo di ricchezza internazionale, margini di profitto super alti grazie all'aumento dei tassi di interesse e bassi costi di rischio, ma si sa che questi venti favorevoli stanno finendo. Il ROE copre a malapena il costo del capitale. Il rapporto prezzo/valore contabile nel settore è pari a 1, ovvero inferiore del 67% rispetto a quello di altri settori.

Dopo la forte crescita del settore bancario negli ultimi anni, c'è la possibilità di un ritorno alla media, con una crescita più lenta e una maggiore pressione sulla redditività. Per stare al passo con la nuova curva di crescita, le banche devono cambiare il loro modo di fare, passando dai vecchi metodi tradizionali a strategie più innovative e che creano valore.

Il probabile ritorno alla media sarà supportato non solo da fattori macroeconomici, come i cambiamenti nei tassi di interesse e nella demografia, ma anche dai cambiamenti causati dallo sviluppo dell'intelligenza artificiale, dall'aumento della concorrenza da parte di entità non bancarie, come le fintech, e dal cambiamento nelle aspettative dei clienti. Le banche devono andare oltre i metodi tradizionali che hanno usato nel tempo e concentrarsi su strategie precise che creino valore in contesti più esigenti, per poter cogliere la prossima curva di crescita.

Le strategie attuali non hanno funzionato

Le banche spendono più di 600 miliardi di dollari all'anno in tecnologia, ma la produttività è bassa. La segmentazione generale dei clienti non ha dato i risultati sperati. Quando si parla di efficienza del capitale, non basta fare grandi riallocazioni e ampi aggiustamenti di bilancio. Cercare di crescere solo con fusioni e acquisizioni non ha dato i risultati sperati. Le banche hanno bisogno di nuove idee per crescere. Le strategie che prima erano orientate al macro e basate sulla scala garantivano la resilienza, ma ora non più. Il fattore chiave è la precisione, che fa la differenza tra chi è in testa e chi è in coda nel settore bancario e cambia la curva delle prestazioni del settore.

Il toolbox di precisione

Il toolbox di precisione, che va bene sia per le grandi che per le piccole banche, cambia la strategia in quattro aree chiave:

• Tecnologia: essere super precisi negli investimenti nelle tecnologie che fanno la differenza, anche nell'intelligenza artificiale agentica e generativa, e ridurre gli investimenti che non migliorano i flussi di lavoro, l'esperienza dei clienti o i modelli di business
• Il nuovo consumatore: non più segmentazione ampia, ma individualizzazione (un segmento di consumatori composto da un solo individuo), che offre un accesso iperpersonalizzato e basato sui dati a prodotti e servizi che conquistano i clienti in un'epoca di fedeltà in calo
• Efficienza del capitale: non si fanno più grandi riassegnazioni, ma milioni di piccole ottimizzazioni basate sui dati

Nel 2024, il settore bancario ha continuato a crescere. Il ritmo di aumento dei fondi che circolano nel sistema bancario è sempre stato più alto rispetto alla crescita economica generale. I fondi gestiti dal sistema bancario globale, dalle banche tradizionali ma anche da fornitori non bancari, sono cresciuti a un ritmo molto più alto rispetto al PIL globale (7,0% all'anno in media, rispetto al 4,8%). Questa tendenza è stata causata dagli alti tassi di interesse, dai risparmi durante la pandemia di COVID-19 dovuti agli stimoli del governo e al cambiamento delle abitudini di consumo, nonché dalla forte attività di investimento, che ha convogliato ancora più denaro attraverso le banche e i gestori patrimoniali, aumentando il volume dei fondi che essi intermediavano. Nello stesso periodo, i fondi al dettaglio gestiti dalle istituzioni finanziarie crescevano del 6,0% all'anno e i fondi istituzionali crescevano del 7,7% all'anno. Le banche nel sistema bancario sono cresciute più velocemente grazie alla capitalizzazione del sistema bancario sotto forma di fondi, che è cresciuta del 17,2% all'anno, un segno del ruolo sempre più forte del capitale privato nei mercati globali. Il patrimonio globale delle famiglie e delle istituzioni è un sottoinsieme dei fondi intermediati che ha registrato una tendenza al rialzo, contribuendo alla crescita dei ricavi nel settore bancario. Negli ultimi cinque anni, la ricchezza mondiale ha superato il 350% del PIL nominale. Inoltre, il capitale distribuibile o il flusso di cassa libero per gli azionisti, creato dalle banche nel periodo 2021-24, è enorme rispetto alla somma di altri settori. Gli azionisti hanno preso una quota enorme, ma le banche hanno messo da parte un sacco di soldi come possibili investimenti e acquisizioni.

Le banche sono pronte per il futuro?

Gli ultimi tre anni sono stati super positivi per le banche, ma hanno sfruttato al meglio questo periodo per trasformare i guadagni inaspettati in modelli di business pronti per il futuro? Secondo il parere del mercato dei capitali, forse non tutte le banche hanno agito in questo modo. Anche se gli ultimi anni sono stati i migliori nella storia delle banche, c'è ancora una differenza di valutazione tra il settore bancario e gli altri. Le banche non sono convinte che i loro massimi siano sostenibili per i mercati. Alla base di questa situazione ci sono dinamiche macroeconomiche, come il calo dei tassi di interesse, i cambiamenti tecnologici e nel comportamento dei consumatori, e la continua perdita di profitti succulenti da parte delle fintech, del credito privato e dei gestori patrimoniali. Tutto questo potrebbe portare a una situazione in cui il ROE delle banche sarebbe inferiore al costo del capitale proprio nella maggior parte dei mercati.

Le banche, che stanno già facendo fatica con i ricavi in calo, hanno davvero bisogno di migliorare la produttività, e l'intelligenza artificiale potrebbe essere la soluzione. Comunque, l'intelligenza artificiale ha due facce e potrebbe portare non solo a risparmi, ma anche a dei cambiamenti. L'intelligenza artificiale in particolare può cambiare radicalmente il settore bancario, e non sempre a vantaggio dell'industria nel suo complesso. Potrebbe portare a efficienze e un nuovo valore per i clienti mai visti prima, ma se le banche non si muovono in modo deciso per adattarsi, finirà per cannibalizzare i tradizionali bacini di profitto.

Visto che siamo ancora agli inizi dell'intelligenza artificiale agentica e generativa, è proprio adesso che serve un approccio super preciso per capire dove queste tecnologie possono davvero fare soldi, senza investire troppo solo per paura di perdersi qualcosa.

Scenari di impatto dell'IA

Due cose importanti decideranno quanto l'intelligenza artificiale influenzerà il settore bancario: quanto le banche riusciranno a diventare davvero autonome e a ridurre i costi delle operazioni, e quanto i clienti useranno l'intelligenza artificiale per gestire le loro cose finanziarie. Ci sono nove scenari descritti con l'aiuto della nostra analisi. Nel caso intermedio, secondo i nostri calcoli, c'è il 30% di probabilità che lo scenario si verifichi, con l'intelligenza artificiale che cambia radicalmente il settore bancario e il comportamento dei consumatori. Altre situazioni sembrano meno probabili. Per esempio, lo scenario C3, dove i consumatori lasciano tutte le decisioni finanziarie agli agenti di IA e le banche riducono il personale in modo drastico, dipende da due cose che non sono realistiche nel medio termine: l'accettazione di agenti che agiscono da soli per conto dei clienti e la capacità dell'IA di prendere decisioni importanti. Anche se potrebbe essere necessario che i consumatori diano l'approvazione finale alle transazioni fatte dagli agenti di IA, cioè che non siano completamente autonomi, questo modello potrebbe portare a un bel cambiamento nel settore, come nel nostro caso centrale. Non sappiamo esattamente quando ci saranno dei cambiamenti. Comunque, pensiamo che nei prossimi tre-cinque anni avremo un modello di business innovativo che porterà a un punto di svolta.

Risparmio sui costi ed erosione dei profitti

Con l'introduzione dell'intelligenza artificiale nel settore bancario, si potrebbe arrivare a un taglio dei costi fino al 70% in alcune aree. Comunque, visto che questi risparmi saranno in parte annullati dall'aumento dei costi tecnologici, pensiamo che l'impatto complessivo sul costo totale delle banche sarà una riduzione del 15-20%. Questi risparmi avranno un effetto, ma non durerà a lungo. Come per i progressi precedenti, la concorrenza tenderà a ridurre i profitti delle banche e la maggior parte dei vantaggi andrà ai clienti col tempo. A lungo termine, l'intelligenza artificiale farà calare i profitti delle banche quando i consumatori inizieranno a usare attivamente gli agenti AI per gestire meglio le loro finanze (come trasferire automaticamente i depositi su conti più remunerativi), rendendo i clienti meno passivi e cambiando l'economia del settore.

Interruzione del deposito

I depositi e i prestiti con carta di credito potrebbero essere tra i settori in cui l'IA agente può causare sconvolgimenti riducendo l'inerzia. Ora è possibile trovare 23 trilioni dei 70 trilioni totali di depositi dei consumatori in conti correnti con tassi praticamente pari a zero, mentre ciò che resta è nei conti che di solito pagano tassi di risparmio relativamente bassi. Se solo il 5-10% dei saldi dei conti correnti passasse ai tassi più alti del mercato, cosa che gli agenti di intelligenza artificiale potrebbero far succedere, questo ridurrebbe il profitto complessivo dei depositi del settore bancario del 20% o più.

È sufficiente che i rendimenti medi siano inferiori al costo del capitale. Gli effetti non saranno uguali per tutti. Sfruttando il loro vantaggio, i pionieri dell'IA potrebbero ottenere un aumento di quattro punti percentuali del rendimento del capitale tangibile (ROTE), reinventando i modelli e cogliendo il valore. D'altra parte, chi è più lento a muoversi rischia di vedere i propri profitti diminuire nel lungo periodo.

L'intelligenza artificiale sta cambiando il rapporto tra clienti e banche, creando la richiesta di esperienze fluide e super personalizzate, soprattutto tra i giovani. I clienti sono più digitali, meno fedeli e più attenti nella scelta dei fornitori di servizi finanziari.

Il percorso decisionale del consumatore

Quando un consumatore è pronto a cercare un prodotto finanziario, il suo percorso decisionale (CDJ) di solito inizia con l'insieme di considerazioni iniziali (ICS), cioè le prime banche che prende in considerazione. Il consumatore poi passa alla valutazione attiva, dove le banche possono essere aggiunte o eliminate. Questo percorso potrebbe anche includere un ciclo di fedeltà in cui i clienti comprano nuovi prodotti dalla banca senza guardare altre alternative, ma oggi è molto meno probabile. C'è stata una trasformazione nel modo di fare acquisti bancari. Negli Stati Uniti, solo il 4% dei nuovi titolari di carte di credito sceglie il proprio fornitore di carte di credito attuale senza prima confrontarlo con altri, rispetto al 10% del 2018. I conti correnti statunitensi sono ancora più impressionanti, con aperture di circuiti fedeltà che rappresentano dal 4% al 25% nel 2018. Piuttosto, i clienti danno più peso alle prime banche che guardano durante il loro processo di acquisto, il che vuol dire che qualsiasi banca che riesca a farsi conoscere nel modo giusto potrà entrare nell'ICS e trovarsi nella posizione giusta per avere successo.

Chiavi per inserire il set di considerazioni iniziali

Le banche che potrebbero finire nell'ICS di solito sono super in quattro cose principali:

• diventa super consapevole, tipo usando le risorse mediatiche dove possono fare più effetto
• spingere all'azione, tipo usando la precisione per far crescere il passaparola, tipo programmi di referral basati sui dati
• adatta il messaggio a quello che interessa ai clienti
• suscitare preferenze attraverso la primazia Il fatto che una banca sia la banca principale di un cliente (cioè, la banca dove ha messo la maggior parte dei suoi soldi o dove fa la maggior parte dei suoi pagamenti) fa sì che ci siano da tre a quattro volte più possibilità che la banca entri nell'ICS per offrire più prodotti e fare cross-selling rispetto alla concorrenza. Il percorso decisionale dei consumatori è anche sempre più influenzato da altri tipi di attività, come aggregatori, piattaforme di intelligenza artificiale generativa, intermediari e fornitori di servizi finanziari integrati, che non aiutano a ridurre la fedeltà.

Adozione della Gen AI da parte dei consumatori

Più della metà dei clienti ora usa strumenti di intelligenza artificiale generativa e vuole che anche le loro banche li offrano. Quasi tutti dicono che alla fine cambierebbero banca se quella attuale non riuscisse a stare al passo con questi cambiamenti tecnologici. L'intelligenza artificiale e i dispositivi mobili hanno dato una bella spinta alla trasformazione dei consumatori. La maggior parte delle persone usa già l'intelligenza artificiale generativa e vorrebbe che anche le loro banche offrissero questo servizio. Il numero di persone che usano strumenti di intelligenza artificiale generativa è salito a più della metà, e un sacco di gente si affida a modelli come ChatGPT per gestire le proprie esigenze finanziarie. Comunque, vogliono anche che le banche offrano questi servizi: quasi tutti gli utenti vorrebbero che la loro banca attuale offrisse soluzioni di intelligenza artificiale e quasi tutti finirebbero per cambiare banca se la loro attuale banca non riuscisse a stare al passo con questo cambiamento tecnologico.

Il dominio del mobile banking

Il settore bancario ha reso il mobile il canale bancario più popolare e la sua importanza aumenterà con l'integrazione dell'intelligenza artificiale di nuova generazione nei servizi finanziari. Il valore che le banche offrono tramite i dispositivi mobili ai clienti che li usano è già molto più alto, il che dimostra quanto sia importante questo canale. Comunque, le filiali sono ancora importanti in molte zone, soprattutto per cose come aprire conti correnti. Il prossimo livello di coinvolgimento dei clienti sarà rappresentato dalle banche che combinano intuizioni basate sull'intelligenza artificiale e un'esperienza personale incentrata sui dispositivi mobili con la facilità digitale e il contatto umano. Le banche che vogliono avere successo devono conquistare l'attenzione dei consumatori, usare i dispositivi mobili per coinvolgerli e integrare l'intelligenza artificiale nell'esperienza dei clienti prima che la concorrenza prenda il sopravvento. La precisione può aiutare le banche a soddisfare meglio i clienti più digitali e meno fedeli, che vogliono esperienze super personalizzate e integrate, come poter iniziare una cosa sul cellulare e finirla in filiale senza dover ripetere il motivo. Le banche che riescono a stare al passo con questi cambiamenti e a dare ai clienti proprio quello che vogliono saranno in una buona posizione per avere successo. Se quelli che ci sono adesso non fanno niente, ci sarà un sacco di nuove aziende di fintech basate sull'intelligenza artificiale che arriveranno per colmare il vuoto.

La prossima curva di crescita del settore bancario non sarà determinata dalla scala, ma dalla precisione. I leader che mettono l'accuratezza nei loro piani che includono tecnologie, interazione con i clienti, investimento di capitale e fusioni e acquisizioni avranno grandi ricompense, mentre quelli che restano attaccati al vecchio modo di fare le cose finiranno per perdere terreno. La precisione non è solo una strategia in questa nuova era, ma anche la strada per una crescita redditizia. Se le banche riescono a usare bene gli strumenti di precisione, il grande divario di valutazione nel settore potrebbe iniziare a ridursi, lasciando alle banche che lo fanno bene una vera creazione di valore.

Darius Imregun è socio dell'ufficio di Boston, dove Saptarshi Ganguly, Ido Segev e Saptarshi Ganguly sono soci senior. Jon Steitz è un socio senior dell'ufficio della Bay Area, Klaus Dallerup è un socio senior dell'ufficio di Copenaghen, Marti Riba è un socio dell'ufficio di Barcellona e Miklos Dietz è un socio senior dell'ufficio di Vancouver. Pradip Patiath è il socio senior dell'ufficio di Miami, Suhas Gudhe lavora come socio associato nello stesso ufficio, Michael Kirchner è socio associato nell'ufficio di New York e Valeria Laszlo è esperta senior di competenze e approfondimenti nell'ufficio di Budapest.

Altri collaboratori

Gli autori vogliono anche ringraziare i seguenti colleghi per il loro contributo a questo rapporto: Partner e senior partner: Amit Garg, Dan Williams, David Remley, Federico Berruti, Felicia Tan, Felipe Costa, Felipe Villarreal, Fernando Ferrari-Haines, Fuad Faridi, Ishaan Seth, James Kaplan, Javier Martinez Arroyo, Jonathan Godsall, Joydeep Sengupta, Marukel Nunez Maxwell, Max Flototto, Paul Maia, Renny Thomas, Roberto Marchi, Roger Rudisuli Colleghi di Analytics and Solutions: Anubhav Das, Belian Kiss-Borlase, Blanka Koji, Csanad Kortvelyessy, Debopriyo Bhattacharyya, Enrique Briega, Garima Ailawadhi, Istvan Rab, Jay Datesh, Luca Pato, Mayar Abdelaziz, Nurzhan Onashabay, Rauhan Nazir, Sanjana Agarwal, Sergey Khon, Shikha Gupta, Tanuj Sachdeva e Urvashi Jain Come membri dell'equipaggio: Annie Tan, Anouk Frieden, Eszter Teszarik, Gretal Tang, Julia Shamayskaya, Lisa Kondo, Mark Staples, Matt Cooke, Matteo Camera, Polina Skladneva, Pomponia Orehoczki, Roberto Truque e Teresa Diviu Gli autori vogliono anche ringraziare questi analisti ed esperti bancari: Brian Foran e John McDonald di Truist Securities; Guy Moszkowski, cofondatore di Autonomous Research US e ora consulente senior; Mathias Nielsen di Nordea; e Mike Mayo di Wells Fargo Securities. Jana Zabkova, redattrice senior dell'ufficio di New York, ha curato la revisione.