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Intelligent Applications nel Capital Market: da visione architetturale a valore concreto

Nel contesto dei Capital Market, le Intelligent Applications stanno rapidamente evolvendo da paradigma tecnologico a leva strategica per l’efficienza operativa e la creazione di valore.

Queste applicazioni rappresentano il punto di convergenza tra funzionalità tradizionali e capacità avanzate di AI e Machine Learning, abilitando nuovi livelli di automazione, adattività e insight.

Questo paradigma si fonda su cinque principi di progettazione che ne guidano lo sviluppo e l’adozione.

  • L’esperienza utente dinamica consente alle applicazioni di adattarsi al contesto operativo e al profilo dell’utente, proponendo interfacce e workflow personalizzati.
  • L’intelligenza integrata porta l’AI direttamente nei processi, rendendola una componente nativa delle attività di execution, controllo e analisi.
  • L’orchestrazione autonoma abilita la gestione end-to-end di processi complessi, combinando automazione, process mining e workflow adattivi per ridurre l’intervento manuale e migliorare la capacità di gestione delle eccezioni operative.
  • L’architettura modulare e riutilizzabile, basata su logiche composable e API-first, permette di costruire soluzioni flessibili e scalabili, integrabili rapidamente negli ecosistemi esistenti.

Infine, una gestione unificata e contestuale dei dati operativi consente di superare frammentazioni e silos applicativi, abilitando funzionalità avanzate di analytics e AI.

Se questi principi delineano un framework architetturale chiaro, la vera sfida oggi è tradurre tale visione in use case concreti, capaci di generare impatti misurabili sui processi core e sul modello operativo complessivo.

BOSS: l’Intelligent Application per il Back Office dei Capital Market

In questa direzione si inserisce l’evoluzione della nostra soluzione BOSS, concepita come un ecosistema intelligente a supporto dell’intera filiera front-to-back nei Capital Market. L’obiettivo è chiaro: portare i principi delle Intelligent Applications all’interno dei processi di back office di securities e derivati, storicamente caratterizzati da elevata complessità operativa e forte incidenza dei costi.

BOSS integrerà nativamente capacità di AI (LLM, Machine Learning e AI generativa) nei workflow operativi, affiancandole a componenti di process mining, RPA e orchestrazione agentica. Questo consente non solo di automatizzare attività ripetitive, ma anche di introdurre logiche predittive e di supporto decisionale evoluto, ad esempio nei processi di settlement, reconciliation o gestione delle corporate actions .

Parallelamente, l’adozione di un’architettura modulare e API-first permette un approccio composable, in cui le capability possono essere introdotte progressivamente, riducendo il time-to-value e facilitando l’integrazione con ecosistemi applicativi esistenti.

Ridurre il Cost to Serve: da efficienza operativa a scalabilità

Il principale driver di valore di questa evoluzione è la riduzione del Cost to Serve nei processi di back office. Nel contesto sell-side, questo costo è composto in larga parte da risorse umane, che rappresentano mediamente circa il 50–60% del totale .

È proprio su questa componente che l’introduzione di Intelligent Applications genera l’impatto più significativo. L’automazione intelligente e l’orchestrazione dei processi consentono infatti di ridurre in modo strutturale l’effort operativo, liberando capacità e migliorando al contempo qualità e resilienza dei processi.

Le analisi condotte sui principali use case evidenziano come sia possibile ottenere una riduzione dell’effort operativo nell’ordine del 20–30%, con benefici economici rilevanti o, in alternativa, con la possibilità di sostenere la crescita dei volumi senza incrementi proporzionali dell’organico .

È importante sottolineare che il valore non si limita al saving diretto: la vera trasformazione riguarda la capacità di industrializzare i processi, ridurre la dipendenza da attività manuali e abilitare modelli operativi più scalabili e data-driven.

Dai principi agli use case: dove si genera valore

L’evoluzione verso Intelligent Applications trova concreta applicazione in una serie di use case già identificati all’interno di BOSS, che intervengono sui punti a maggior impatto operativo del back office.

Tra i più rilevanti, l’automazione intelligente dell’ingestione e validazione dei trade consente di ridurre drasticamente le attività manuali e gli errori di data entry, migliorando al contempo la qualità dei dati a monte del processo. A valle, l’introduzione di modelli di anomaly detection permette di intercettare in modo proattivo incoerenze e pattern anomali, riducendo il rischio operativo e le rilavorazioni.

Un ulteriore ambito ad alto valore è rappresentato dalla gestione dei fail di settlement, dove l’introduzione di logiche di Machine Learning abilita veri e propri “Operations Copilot”: l’applicazione è in grado di identificare automaticamente la causa del problema, proporre la correzione e supportare l’operatore nella risoluzione, con riduzioni significative dei tempi di gestione.

Sul fronte della gestione delle posizioni e del collateral, l’utilizzo di modelli predittivi e di ottimizzazione consente non solo di migliorare la qualità delle informazioni disponibili, ma anche di supportare decisioni a maggiore valore, come l’allocazione ottimale delle garanzie, con impatti diretti sul costo del funding e sull’efficienza del bilancio.

Infine, l’evoluzione verso modelli di “control tower” operativa, arricchiti da capacità di anomaly detection e prioritizzazione intelligente, consente una gestione proattiva dei processi end-to-end, migliorando resilienza operativa e qualità del servizio. In questo contesto, l’introduzione di layer di spiegazione in linguaggio naturale e copilot operativi rappresenta un ulteriore salto evolutivo, rendendo i dati e gli insight accessibili in modo immediato anche a utenti non specialisti

L’opportunità

Le Intelligent Applications rappresentano oggi una concreta opportunità per ripensare il modello operativo dei Capital Market. Con BOSS stiamo trasformando questa visione in realtà, sviluppando use case mirati che combinano innovazione tecnologica e impatto tangibile sul business.

Il percorso è già avviato: il prossimo passo sarà scalare queste capability, accompagnando i nostri clienti verso un modello operativo più efficiente, intelligente e pronto ad affrontare le sfide di mercato future.

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