Banche e assicurazioni · CRM · Servizi finanziari regolati
Dynamics 365 CRM in banca e in assicurazione
Non erano rollout CRM standard. Ogni progetto è stato plasmato dalla complessità normativa, dai requisiti di segregazione dei dati e dai livelli di approvazione che definiscono i servizi finanziari in Italia. Realizzati in Avanade, in Capgemini e da consulente indipendente, sempre con la guida diretta dell’architettura e della delivery.
Clienti
Banca / Wealth management
Banca Mediolanum
Banca italiana di wealth management basata su una rete di consulenti, con migliaia di consulenti finanziari operativi in tutto il Paese. Il CRM doveva coprire l’intero ciclo della consulenza (gestione dei lead, tracciamento delle opportunità, reportistica regolamentare) integrandosi con i sistemi di core banking e rispettando la rigida segregazione dei dati fra rete di consulenza, operations e compliance. Power Apps su misura hanno portato la piattaforma ai consulenti sul campo, da mobile.
Digital banking / Fintech
illimity Bank
Una banca digital-first focalizzata sul credito alle PMI e sui crediti deteriorati. L’architettura CRM doveva reggere workflow di credito complessi con entità Dataverse custom, integrate con il motore proprietario di credit scoring della banca. Trattandosi di un’organizzazione nativamente digitale, il progetto è andato veloce; ma i vincoli normativi sul trattamento dei dati e sulla verificabilità delle decisioni erano gli stessi di qualsiasi banca tradizionale.
Assicurazioni
Unipol
Gruppo assicurativo italiano. Deployment di Dynamics 365 Customer Service per la gestione dei sinistri e la relazione con gli assicurati. Integrazione omnicanale (email, telefono, web chat) con instradamento guidato dagli SLA e dashboard operative in Power BI. La difficoltà non era la tecnologia ma la complessità organizzativa: più business unit, ciascuna con i propri livelli di approvazione, requisiti di compliance e dipendenze da sistemi legacy.
Un contesto di implementazione bancario
Non erano rollout CRM standard. Ogni progetto richiedeva:
- Un’architettura dati costruita attorno ai vincoli di compliance, con segregazione fra dati di front office, rischio e operations
- L’integrazione con il core banking e con i sistemi di segnalazione di vigilanza
- Requisiti di audit trail allineati ai framework di controllo interno
- Change management su business unit regolate, con più livelli di approvazione
È il contesto operativo che determina come affrontiamo ogni progetto AI o dati nei servizi finanziari: la governance non è una funzionalità aggiunta alla fine, è il vincolo da cui si parte.
Perché conta per i progetti AI
I pattern di governance implementati in questi progetti CRM (segregazione dei ruoli, audit trail, approval gate, compartimentazione dei dati) sono gli stessi che oggi servono per i sistemi di agenti AI nei servizi finanziari. La tecnologia è passata da Dynamics 365 agli LLM e ai workflow agentici, ma i vincoli no: chi ha autorizzato questa azione, su quali dati, con quale modello, e se il log è immutabile. La nostra esperienza nei servizi finanziari ci porta a progettare sistemi AI che soddisfano questi requisiti dal primo giorno, non con un intervento a posteriori.
Tecnologie utilizzate
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