BankGPT introduce l’AI alla progettazione di software bancario. A differenza dei grandi modelli generalisti, è uno Small Language Model (SLM) progettato per essere più leggero e quindi più facilmente integrabile nei sistemi bancari; più controllabile, grazie a un perimetro di conoscenza circoscritto e verificabile; più sicuro, perché addestrato su dati e standard regolamentari specifici del settore. Tutte le novità che introduce.
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L’innovazione di BankGPT
La prima innovazione è quasi concettuale. Mentre i modelli generalisti devono essere “educati” a posteriori per comprendere normative, controlli e linguaggi settoriali, BankGPT nasce già immerso in questo ecosistema.
È addestrato su terminologia finanziaria, standard regolamentari europei e processi di controllo interni agli istituti. In altre parole, non deve imparare come funziona una banca: lo sa già.
Questo ribalta il paradigma tradizionale in cui le aziende devono adattare l’AI ai propri vincoli. Qui è il modello che si adatta al settore, non il contrario.
La seconda innovazione è architetturale. BankGPT è uno Small Language Model, una categoria emergente che punta sulla precisione più che sulla potenza bruta. Per le banche, questo significa tre cose:
- integrazione più semplice nei sistemi esistenti,
- maggiore governabilità del comportamento del modello,
- sicurezza e auditabilità più elevate.
In un settore dove ogni riga di codice deve essere tracciabile, spiegabile e verificabile, la leggerezza diventa un vantaggio competitivo.
FairMind Studio, una piattaforma che mette in fila una serie di agenti AI specializzati, automatizza l’intero ciclo di sviluppo del software bancario attraverso:
- generazione dei requisiti di business già conformi alle normative;
- traduzione in specifiche tecniche;
- supporto alla scrittura del codice;
- verifica dei controlli.
Una nuova AI?
Si tratta di un cambio di prospettiva: l’AI non è più un assistente, ma un motore di produzione regolamentata. Per un settore che vive di compliance, questa è una promessa potente. Un tassello della strategia europea per la sovranità tecnologica. Il progetto ha attirato l’attenzione dell’EuroHPC Joint Undertaking, che lo ha finanziato come parte della strategia europea per costruire un ecosistema AI indipendente. La logica è chiara:
- i dati bancari non possono uscire dai confini europei,
- i modelli devono essere trasparenti e verificabili,
- la dipendenza da tecnologie extra-UE è un rischio sistemico.
BankGPT si inserisce esattamente in questo vuoto: un modello europeo, costruito su infrastrutture europee, per un settore europeo. A rendere il progetto ancora più credibile è la collaborazione con Crédit Agricole Group Solutions. Non si tratta di un modello sviluppato in laboratorio e poi “calato” nel settore: BankGPT è stato costruito fianco a fianco con chi vive ogni giorno la complessità del banking, dai processi interni alle esigenze di compliance.
Un’AI che non immagina come funziona una banca ma apprende direttamente da chi la banca la fa. La portata innovativa di BankGPT non sta solo nella tecnologia, ma nel messaggio che porta con sé: che l’AI può essere specializzata, responsabile, governabile e allo stesso tempo potente e che l’Europa può costruire modelli proprietari senza inseguire i giganti americani. Così il banking può finalmente avere un’AI progettata per i suoi vincoli, non adattata a posteriori.