La metamorfosi del settore bancario non è solo digitale, ma sistemica. Algoritmi agentici, open finance, compliance normativa e resilienza post-quantum spostano il baricentro del valore
Processi, servizi e relazioni di fiducia: la banca impara dai nostri dati, anticipa, prevede. Non siamo più di fronte all’adozione incrementale di nuove tecnologie, ma a un cambiamento di paradigma guidato da un’accelerazione senza precedenti. L’intelligenza artificiale, l’open finance e le sempre più veloci e mutevoli aspettative dei consumatori non sono più tendenze emergenti: sono le forze tettoniche che modellano il presente. In questo scenario, la trasformazione digitale cessa di essere un “progetto” con un inizio e una fine, diventando una funzione aziendale permanente che richiede capacità continua di orchestrazione.
Sotto il cofano di questa evoluzione il motore è doppio: tecnologia esponenziale e quadro normativo. Dal cloud all’AI generativa, con l’informatica quantistica all’orizzonte, emergono nuove capacità che fino a cinque anni fa erano confinate alla teoria. Sul piano delle regole, la transizione verso PSD3/PSR e l’introduzione di FIDA in Europa forzano l’apertura dei mercati, ridefinendo la concorrenza. Questa duplice pressione crea un ambiente operativo ad alta tensione. Le banche tradizionali sono strette tra l’agilità delle fintech, che attaccano nicchie di valore con esperienze utente superiori, e la potenza dei Big Tech, che sfruttano ecosistemi di dati vastissimi. La sopravvivenza non dipende più dalla dimensione né dalla storia, ma dalla capacità di adattamento e dalla velocità di esecuzione.
Le strategie per navigare in questo mondo non si basano sulla costruzione di sistemi perfetti e immutabili, ma sulla creazione di organizzazioni resilienti, intelligenti e agili. Il futuro del settore bancario è nelle mani di chi sarà in grado di padroneggiare la fluidità dei dati, integrando l’intelligenza artificiale in modo etico e industriale, abbracciando l’ecosistema aperto come opportunità e costruendo una resilienza capace di anticipare le minacce future. Il campo di definizione del successo non sarà la stabilità, ma la capacità di evolversi.
Dai silos di dati all’intelligenza pervasiva
Per decenni, le banche hanno accumulato enormi quantità di dati transazionali, ma questi sono rimasti intrappolati in sistemi legacy monolitici e silos organizzativi. Questo approccio è un freno a mano tirato sull’innovazione. L’AI, la personalizzazione e la gestione del rischio in tempo reale richiedono dati fluidi, puliti e accessibili. I sistemi legacy non possono supportare né la velocità né il volume delle query richieste dai moderni modelli di machine learning. La risposta non è un “big bang” migratorio, ma un’evoluzione strategica verso architetture moderne come il data mesh o il data fabric. Questo approccio sposta la proprietà dei dati verso i domini di business, trattandoli come un prodotto. Sostituire i sistemi core non è sempre fattibile. La strategia vincente è disaccoppiare i dati tramite API e microservizi, creando un layer di decoupling digitale che consente ai nuovi servizi di accedere ai dati legacy in modo controllato. La governance dei dati deve trasformarsi da funzione di controllo reattiva a meccanismo proattivo. Significa investire in cataloghi dati, qualità e strumenti di master data management per garantire che l’AI sia alimentata con informazioni affidabili e conformi (per esempio, nel rispetto del GDPR).
L’AI oltre la sperimentazione
L’intelligenza artificiale generativa ha catalizzato l’attenzione dell’intero settore, aprendo nuovi scenari. Dall’automazione del back-office alla consulenza personalizzata, fino al rilevamento avanzato delle frodi, il potenziale applicativo è enorme. La sfida qui è portare l’AI fuori dal “laboratorio” e integrarla nei processi decisionali core in modo sicuro, etico e scalabile. I rischi di bias algoritmico, le “allucinazioni” dei modelli e le nuove vulnerabilità di sicurezza sono reali e significativi. L’intelligenza artificiale deve essere gestita come una risorsa industriale, non come un insieme di prove di fattibilità. Per questo è utile adottare pratiche operative che permettono di gestire il ciclo di vita e qualità dei modelli (MLOps) dall’addestramento al monitoraggio in produzione. Così le prestazioni rimangano stabili e i modelli possono essere aggiornati rapidamente in risposta a nuovi dati o minacce. La fiducia è la valuta primaria della banca. L’imperativo categorico è implementare un framework di AI responsabile. Ciò include l’adozione di tecniche di Explainable AI (XAI) per rendere trasparenti e comprensibili le decisioni algoritmiche (per esempio, la concessione di un prestito) e per condurre audit continui sui bias, assicurando l’equità e la conformità normativa.
Da sistema chiuso a piattaforma aperta
L’era dell’open banking e della futura open finance ha smantellato l’idea della banca come una fortezza chiusa. Le API hanno aperto le porte, e i clienti ora si aspettano esperienze finanziarie integrate nei loro flussi di vita quotidiana (embedded finance). La sfida è rappresentata dal rischio di diventare una utility indifferenziata, una “dumb pipe” che fornisce solo l’infrastruttura di base mentre le fintech ne catturano il valore e la relazione con il cliente. Le banche devono scegliere strategicamente il proprio ruolo nel nuovo ecosistema. Alcuni istituti diventeranno “orchestratori”, utilizzando la loro licenza e la fiducia dei clienti per gestire un marketplace di servizi di terze parti (investimenti, assicurazioni, utility) integrati nella propria app. Il valore risiede nel diventare la “piazza” centrale, il punto di riferimento per la vita finanziaria del cliente. Altri operatori spingeranno sul pedale del banking as a Service, monetizzando infrastruttura e licenza per permettere a marchi non finanziari (come retailer e aziende tech) di offrire prodotti finanziari propri. Questa è una strategia B2B che richiede eccellenza tecnologica e API robuste e scalabili.
La resilienza proattiva nel mondo quantistico
La superficie d’attacco per le banche si è ampliata esponenzialmente con l’adozione di cloud, API e dispositivi IoT. La sicurezza non è più un perimetro da difendere, ma una rete di fiducia da gestire attivamente. La minaccia non è solo attuale (ransomware, frodi sofisticate basate sull’IA), ma anche futura. L’avvento dell’informatica quantistica minaccia di rendere obsoleta la crittografia attualmente utilizzata per proteggere tutte le transazioni finanziarie. L’evoluzione continua richiede una sicurezza che non dorme mai. Una possibile strada è superare il modello del “castello e fossato”. L’architettura Zero Trust parte dal presupposto che una violazione non è solo possibile, ma praticamente inevitabile. L’accesso a ogni risorsa – dai dati alle applicazioni – viene costantemente verificato in base a identità, dispositivo, posizione e comportamento, indipendentemente dall’utente. La minaccia quantistica non si affronta quando sarà matura, ma oggi. La strategia vincente è la “crypto-agility”: sistemi in cui gli algoritmi crittografici possono essere sostituiti o aggiornati a standard di Post-Quantum Cryptography (PQC) in modo rapido e modulare, senza dover riprogettare l’intera infrastruttura.
Dr. Devid Jegerson
Architetto dell’evoluzione dei Pagamenti Digitali e del Banking, Devid è da oltre 25 anni in prima linea nell’innovazione FinTech, trasformando idee visionarie in realtà di mercato di successo nell’E-commerce e nel Banking.
Dal lancio della prima carta prepagata ricaricabile in Italia (2002) e del primo conto di moneta elettronica (2006), alla creazione di gateway di pagamento con licenza acquiring (2008) e all’introduzione dei pagamenti istantanei P2P (Jiffy, 2014) e delle prime piattaforme di pagamento cloud in Medio Oriente (noon.com, 2016), il suo focus è sempre stato sul costruire ‘il nuovo’.
Il suo percorso include ruoli di leadership e contributi fondamentali in noon.com, PayPal, Fastweb, IWBank, e UBI Banca, dove ha guidato l’innovazione nei pagamenti mobile e ha contribuito alla gestione della normativa PSD2.
Oggi, applica questa combinazione di visione strategica ed eccellenza nell’esecuzione come Membro del CdA di diverse società, guidando la Trasformazione Digitale nel FinTech. La sua passione è supportata da un PhD, un EMBA, una laurea magistrale in strategia e una laurea in economia, dalla pubblicazione del libro (“Pagamenti elettronici. Dal baratto ai portafogli digitali” 2016, goWare).
Appassionato nel costruire il futuro della finanza, Devid rappresenta un punto di riferimento nel settore.
