La separazione tra attività di advisory e di rating entra in vigore. Il 2 luglio 2026 il regolamento europeo 2024/3005 trova piena applicazione. Non è una scadenza burocratica, ma il momento di ammettere, per via normativa, che il sistema ESG presenta un problema di integrità dei dati. La soluzione non è un ulteriore livello normativo, ma un’infrastruttura dati interoperabile e machine-readable. AI, blockchain e osservazione satellitare possono trasformare la sostenibilità in un sistema verificabile.

Il problema non è l’etica

La finanza sostenibile ha un problema che il mercato fatica ad ammettere: il greenwashing non è, nella maggior parte dei casi, un problema di valori. È un problema di dati. Le aziende possono gonfiare le proprie performance ambientali dichiarate perché il sistema di misurazione lo rende possibile. Le agenzie di rating ESG operano su dati autodichiarati, metodologie divergenti e, fino alla recente evoluzione normativa, con incentivi strutturalmente distorti.

Il regolamento 2024/3005 – in vigore dal primo gennaio 2025, pienamente applicabile dal 2 luglio 2026 – ha come obiettivo dichiarato la separazione obbligatoria tra le attività di advisory e quelle di rating sotto la vigilanza dell’ESMA. È un intervento necessario. Tuttavia, non risolve il problema a monte: la qualità dei dati su cui si basano i rating.

Florian Berg, Julian F. Kölbel e Roberto Rigobon, in uno studio pubblicato sulla Review of Finance nel 2022, evidenziano la frammentazione del mercato dei rating ESG: la correlazione tra le valutazioni delle principali agenzie varia tra 0,38 e 0,71, con una media delle correlazioni a coppie pari a circa 0,54.

Per i rating di credito, S&P e Moody’s si correlano al 99%. La stessa azienda, valutata con gli stessi dati pubblici disponibili, può risultare eccellente o ad alto rischio a seconda di chi la valuta. Tesla è uno degli esempi più citati: MSCI la colloca tra i leader ambientali del settore automobilistico per il contributo ai trasporti puliti, a maggio 2022 S&P Global la esclude dall’indice S&P 500 ESG, mentre Sustainalytics ne segnala i rischi legati alle pratiche lavorative e alla governance. Stessa azienda, valutazioni opposte. Non si tratta di una divergenza metodologica marginale. Si tratta di un fallimento sistemico nella misurazione. E la tecnologia è l’unica risposta strutturale disponibile.

La blockchain è metà della risposta

Il fascino della blockchain applicata all’ESG è comprensibile: un registro immutabile di emissioni, crediti di carbonio e impegni di sostenibilità sembra il rimedio ideale all’opacità che caratterizza i mercati volontari del carbonio. Tuttavia, la storia recente invita alla precisione. Verra, la non-profit che gestisce lo standard VCS, alla base di circa il 63% dei crediti volontari di carbonio ritirati nel 2024, sospende a maggio 2022 la tokenizzazione dei crediti già classificati come “ritirati”. Il motivo è paradossale: i crediti vengono tokenizzati e rimessi in circolazione, creando un vettore di double-counting che la blockchain avrebbe dovuto eliminare, non amplificare.

Il problema non è la tecnologia, ma l’architettura del sistema: la blockchain registra fedelmente i passaggi di proprietà, ma il dato sottostante restava vulnerabile. Un registro distribuito autentica la provenienza di un’affermazione, ma non ne verifica la veridicità. La rete Oracle di Chainlink illustra bene la funzione effettiva della blockchain in questo ecosistema: fornire il livello di connettività necessario affinché i dati raccolti da sensori IoT, immagini satellitari e database geospaziali alimentino smart contract verificabili.

In un progetto di riforestazione, i dati satellitari che confermano la crescita degli alberi possono attivare automaticamente l’emissione di crediti. La blockchain è l’audit trail, non è la fonte della verità.

L’AI chiude il cerchio

La verificabilità è nell’osservazione indipendente. È qui che l’intelligenza artificiale applicata ai dati satellitari cambia la natura del problema.

Climate TRACE – una coalizione che include Google, Carbon Tracker Initiative e Rocky Mountain Institute – traccia le emissioni di gas serra a livello globale indipendentemente da qualsiasi dichiarazione aziendale o governativa. A novembre 2024, la piattaforma monitora 660 milioni di asset nel mondo, elaborando oltre 59 trilioni di byte di dati provenienti da più di 300 satelliti e più di undicimila sensori.

Da marzo 2025, i dati vengono aggiornati mensilmente con un ritardo di 60 giorni – un salto qualitativo rispetto ai cicli annuali o biennali precedenti. Il meccanismo è diretto: algoritmi di machine learning analizzano le firme termiche e spettrali visibili nell’immagine satellitare – pennacchi di vapore acqueo sulle torri di raffreddamento, indicatori di attività industriale – e li incrociano con validazioni da terra. Il gap tra le emissioni dichiarate da un’azienda e quelle stimate da satellite costituisce di per sé un segnale di greenwashing: un dato oggettivamente confrontabile, non un giudizio discrezionale.

Sul versante della disclosure testuale, i modelli basati su FinBERT – un’architettura transformer derivata da BERT, ottimizzata per il dominio finanziario – consentono di estrarre automaticamente indicatori ESG dai report aziendali, mappandoli su standard quali l’EU Taxonomy, il GRI e il SASB.

La ricerca applicata è in rapida evoluzione, ma resta lontana dalla piena automazione: uno studio pubblicato su arXiv a dicembre 2025 introduce un dataset di riferimento per l’estrazione di KPI allineati all’EU Taxonomy dai report di sostenibilità e dimostra che, allo stato attuale, i modelli linguistici ottengono buoni risultati nell’identificare le attività economiche qualificanti, ma falliscono nella stima quantitativa degli indicatori finanziari.

È esattamente questo il confine che separa la promessa tecnologica dall’adempimento operativo degli obblighi SFDR relativi agli indicatori PAI. Blockchain e AI sono complementari, non concorrenti. La blockchain risolve il problema dell’audit trail – chi emette, trasferisce o ritira un credito e quando. L’AI risolve il problema a monte: la misura indipendente della realtà fisica che il credito pretende di rappresentare.

Quadro normativo e divario

Il regolamento SFDR impone ai gestori di fondi di classificare i propri prodotti in tre categorie e di rendicontare sui principali indicatori di impatto negativo (PAI). Le categorie previste sono: Articolo 6 (prodotti senza obiettivi di sostenibilità), Articolo 8 (prodotti che promuovono caratteristiche ambientali o sociali) e Articolo 9 (prodotti con un obiettivo esplicito di investimento sostenibile).

La CSRD, nella sua architettura originaria, avrebbe dovuto portare circa 50mila aziende europee a rendicontare secondo standard ESRS uniformi. L’Omnibus I, approvato dal Parlamento europeo il 16 dicembre 2025, riduce l’ambito di applicazione di oltre l’80%, mantenendo nel perimetro solo le aziende con oltre mille dipendenti e un fatturato netto superiore a 450 milioni di euro.

Il risultato è paradossale: proprio mentre la Regolamentazione 2024/3005 impone trasparenza metodologica ai fornitori di rating, la revisione CSRD riduce la base di dati primari su cui tali rating vengono costruiti. I gestori di fondi saranno più dipendenti, non meno, dalle stime di terze parti e dalle estrapolazioni dei fornitori di dati ESG. È proprio questo divario strutturale che la tecnologia è chiamata a colmare.

L’infrastruttura prima dell’ecosistema

Il lettore europeo tende a osservare l’ESG attraverso la lente della compliance normativa. Ma altrove le stesse infrastrutture prendono forma secondo una sequenza diversa. Nelle economie del Golfo, il punto di partenza non è la pressione dal basso, la domanda degli investitori retail e neppure la maturazione della cultura ESG nei consigli di amministrazione delle corporate. Il punto di partenza è il sovrano.

La Banca centrale del Qatar (QCB) emette a luglio 2024 la sua “ESG and Sustainability Strategy for the Financial Sector”, articolata su tre pilastri: gestione del rischio climatico, incentivo al finanziamento sostenibile e leadership esemplare. Il 30 aprile 2025, il QCB traduce quella strategia in un obbligo operativo con la circolare n. 2025/0001546 – un Sustainable Finance Framework vincolante per tutte le banche attive in Qatar. Il framework definisce la finanza sostenibile, identifica le categorie ammissibili (energie rinnovabili, trasporti puliti, gestione idrica e dei rifiuti, edilizia sostenibile), e impone procedure di valutazione d’impatto, rendicontazione e verifica di terze parti. Il framework riconosce esplicitamente gli strumenti Sharia-compliant come veicoli chiave – i green sukuk emessi nel quadro del QCB devono soddisfare sia gli standard di finanza islamica sia i criteri ESG del framework. Un doppio screening che, in teoria, rende il greenwashing più difficile – a condizione che entrambi i livelli vengano verificati in modo indipendente.

Cosa succede il 2 luglio 2026

La data segna l’applicazione del nuovo quadro normativo sui rating ESG. I fornitori di rating ESG attivi nell’Unione Europea che devono notificare all’ESMA l’intenzione di continuare le attività e presentare formale domanda di autorizzazione, pena la cessazione delle operazioni. Le notifiche all’ESMA scadono il 2 agosto 2026. La separazione obbligatoria tra le attività di advisory e di rating entra in vigore. La trasparenza metodologica diventa un requisito per la licenza. È una tappa necessaria, ma non sufficiente. Regolamentare i fornitori di rating senza intervenire sulla qualità dei dati sottostanti è come imporre standard di accuratezza a un termometro senza controllare la temperatura che misura.

Il vero salto avverrà quando le emissioni monitorate da Climate TRACE, le disclosure estratte da modelli NLP e i crediti certificati nei registri blockchain convergeranno in un’infrastruttura dati che i gestori possono interrogare in tempo reale – non per compilare un modulo, ma per prendere decisioni di allocazione basate su evidenze empiriche. Quel momento non è ancora arrivato. Le fondamenta, tuttavia, sono già in costruzione.

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.

L'articolo Green fintech, quando la sostenibilità diventa un problema di dati proviene da Data Manager Online.

Mentre Francoforte chiude la fase preparatoria dell’euro digitale a ottobre 2025 e attende il voto del Parlamento europeo previsto per giugno 2026, a Hong Kong, Bangkok, Pechino, Abu Dhabi e Riad le banche centrali regolano transazioni wholesale in valuta digitale transfrontaliere dal 2022. Il sistema monetario europeo si muove alla velocità del compromesso continentale, mentre quello dei paesi del Golfo, alla velocità di un mandato commerciale.

La geografia globale della Central Bank Digital Currencies (CBDC) nel 2026 non è più un mero esercizio di prospettiva. Secondo McKinsey, nel rapporto Global Payments 2024, oltre il 90% delle banche centrali sta perseguendo o valutando un progetto di CBDC, e più di trenta hanno già avviato un pilota. Il BIS, nel capitolo III dell’Annual Economic Report 2023, delinea la cornice teorica: dopo la dematerializzazione e la digitalizzazione, la tappa successiva del sistema monetario è la tokenizzazione, cioè la rappresentazione digitale di crediti su una piattaforma programmabile.

Sotto questo termine ombrello, ci sono due architetture distinte, che convivono e vengono spesso confuse: la CBDC retail, pensata come surrogato programmabile del contante per cittadini e imprese, e la CBDC wholesale, riservata alle istituzioni finanziarie per regolare obbligazioni, pagamenti interbancari e operazioni transfrontaliere su un libro mastro distribuito. La differenza non è semantica. È l’impalcatura dell’intero discorso.

LA GEOGRAFIA DEI PAGAMENTI GLOBALI

Il Project mBridge, sviluppato nell’ambito del BIS Innovation Hub di Hong Kong, rappresenta il primo progetto multilaterale operativo di CBDC wholesale. Ne fanno parte Hong Kong, Tailandia, Cina, Emirati Arabi Uniti e Arabia Saudita, con transazioni regolate in valute digitali come yuan, dirham e rial.

Secondo il BIS, progetti come mBridge dimostrano già la possibilità di regolare pagamenti e scambi transfrontalieri tra banche centrali su infrastrutture digitali interoperabili. Nel mio studio del 2024 con Khan e Mertzanis sull’European Journal of Innovation Management, emerge come la cornice normativa CBUAE abbia anticipato la maturità infrastrutturale del Golfo nelle rimesse cripto-native, in linea con i più ampi volumi on-chain documentati da Chainalysis: 338,7 miliardi di dollari di valore on-chain totale ricevuto dalla regione MENA tra luglio 2023 e giugno 2024, con la quota più alta di adozione della DeFi negli Emirati. Sul versante retail, il Digital Dirham emiratino è stato lanciato a marzo 2026, mentre la componente wholesale era già operativa dal 2024.

L’euro digitale, per contro, chiude la fase preparatoria nell’ottobre 2025: il voto del Parlamento europeo è atteso per giugno 2026, la prima emissione potenziale è fissata al 2029. Quattro anni di distanza operativa, in un mercato in cui un anno è già lungo. Nel paper, emerge anche un risultato che ha implicazioni dirette sul disegno dell’euro digitale: l’intenzione comportamentale di adottare le valute digitali – il cosiddetto behavioural intention nei modelli UTAUT – si rivela un predittore debole dell’uso effettivo. Il supporto infrastrutturale e il contesto operativo (“facilitating conditions”) sono invece la variabile realmente determinante. In altre parole, chiedere agli utenti se useranno l’euro digitale dice poco su quanto lo utilizzeranno davvero. McKinsey, nello stesso “Global Payments 2024”, conferma indirettamente che nei mercati in cui un CBDC è già stato lanciato, “i consumatori hanno trattato il portafoglio CBDC come un wallet qualunque”.

L’entusiasmo iniziale si infrange contro la realtà dell’integrazione. Il problema non è il consenso politico Il problema sono i POS, le banche commerciali, le API di pagamento, l’esperienza di onboarding, l’interoperabilità con SEPA Instant. Quando funzioni separate – emissione, custodia, regolamento, riconciliazione – vengono combinate su un’unica piattaforma programmabile, il ruolo degli intermediari cambia di natura, non di intensità. L’unified ledger delineato nel “BIS Annual Report 2023” prevede un’infrastruttura comune in cui convivono moneta emessa dalla banca centrale, depositi bancari e asset tokenizzati.

Sul fronte industriale, il rapporto “The Great Tokenization Shift” (Keyrock-Centrifuge, 2025) evidenzia la scala potenziale della tokenizzazione. Il World Economic Forum stima che potrebbe rappresentare il 10% del PIL globale entro il 2027, mentre per Boston Consulting Group vale fino a 16 trilioni di dollari di asset tokenizzati entro il 2030.

CHI CONTROLLA IL RAIL, CONTROLLA IL DENARO

Per il CFO di un’azienda italiana di medie dimensioni, ciò significa tre vettori operativi concreti: rapidità di regolamento, riduzione del rischio di controparte, programmabilità contrattuale. Pagamenti condizionali nella supply chain, royalty automatizzate, escrow programmabili nell’M&A – non sono frontiere lontane: sono già operative in Helvetia, Jura, Genesis, Dunbar, mBridge e Dynamo. Per chi gestisce la tesoreria oggi, l’euro digitale non è una novità regolamentare prevista per il 2027. È un riassetto del set di strumenti disponibili.

L’errore di lettura più diffuso, nel dibattito italiano, è trattare l’euro digitale come una risposta tardiva al cash o ai wallet privati. Non si tratta solo di replicare il contante in formato digitale, ma di riconquistare il rail di pagamento retail, cioè l’infrastruttura dei pagamenti, oggi dominata da Visa, Mastercard e dalle big tech dei wallet, tutti circuiti non europei. La sovranità monetaria, nel 2026, non si gioca sulla capacità di emettere moneta – quella la BCE non l’ha mai persa. Si gioca sulla capacità di controllare il binario lungo cui la moneta viaggia. Non a caso, il 28 giugno 2023 la Commissione europea ha pubblicato in parallelo due pacchetti legislativi distinti – il Single Currency Package (con la proposta di regolamento) e il Payment Services Package (PSD3 e PSR) – riconoscendo che le due architetture vanno progettate in sincronia. Nel disegno emergente, la BCE è l’emittente; le banche commerciali rimangono i distributori; i payment service provider e le fintech costituiscono lo strato applicativo; le aziende sono gli utilizzatori di una nuova classe di “programmable money” nei flussi di tesoreria e supply chain.

Pertanto, la domanda strategica per un istituto italiano non è “siamo pronti all’euro digitale”, ma quale strato dello stack si intende presidiare. Le prove operative della CBUAE su mBridge non sono interessanti per l’esoticità. Sono interessanti perché dimostrano che il salto da “policy paper” a “transazione regolata” è realizzabile in due-tre anni quando il mandato è chiaro e l’infrastruttura è interoperabile. La differenza tra un sistema che riceve l’euro digitale e uno che lo progetta sta nella sequenza in cui banche, corporate, regolatori e PSP si siedono al tavolo. Nel sistema italiano, dove convivono un’industria bancaria robusta, un settore fintech ancora frammentato, e una pubblica amministrazione interlocutrice essenziale (via PagoPA), la scelta non è se partecipare. Ma in che ruolo.

Il denaro fiat non perde la sua natura istituzionale: acquisisce una nuova dimensione operativa. Tra Francoforte e Abu Dhabi non c’è una distanza ideologica, ma una differenza di velocità esecutiva. E nei mercati del denaro il tempo è l’asset più costoso.

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.

L'articolo Euro digitale e CBDC. L’Europa accelera, il Golfo esegue proviene da Data Manager Online.

Il 27 novembre 2025 ha segnato nella storia della regolamentazione finanziaria europea un punto di svolta quasi silenzioso, ma di grande portata. In quella data, il Parlamento europeo e il Consiglio dell’Unione hanno raggiunto un accordo politico provvisorio sui testi della PSD3 e della Payment Services Regulation (PSR), completando il percorso avviato nel giugno 2023 dalla Commissione. Il messaggio è chiaro: l’Europa non considera più l’Open Banking un esperimento regolatorio, ma l’ossatura di una nuova architettura economica. Con la pubblicazione attesa nel primo semestre del 2026 e l’applicabilità prevista per la seconda metà del 2027, l’industria dispone ora di una finestra temporale precisa per trasformare gli obblighi normativi in un vantaggio competitivo.

Per comprendere il significato di questa transizione, occorre allargare l’orizzonte. Il mercato globale dell’open banking, valutato in circa 35,3 miliardi di dollari nel 2025, è proiettato a superare i 190 miliardi entro il 2034, con l’Europa che, secondo Allied Market Research, passerà dai 6,14 miliardi del 2020 ai 48,3 miliardi del 2030 (CAGR del 23,18%). Secondo Juniper Research, gli utenti globali dell’open banking passeranno dai 183 milioni del 2025 a oltre 645 milioni nel 2029, con un incremento superiore al 250%. Non parliamo più di una nicchia tecnica: parliamo della nuova geografia dei servizi finanziari.

L’EVOLUZIONE DI UN PARADIGMA

La PSD2 ha introdotto in Europa il principio secondo cui i dati di conto appartengono al cliente e non alla banca che li custodisce. Sei anni dopo, il bilancio è ambivalente. Secondo l’European Banking Authority, oltre il 94% delle banche europee autorizzate è oggi conforme a PSD2, ma la qualità delle API, i livelli di disponibilità e la frammentazione dei modelli implementativi hanno spesso frenato la scalabilità dei servizi. Il Berlin Group, con lo standard NextGenPSD2, ha garantito una convergenza tecnica rilevante in Germania, Austria, Scandinavia e in parte dell’Europa meridionale, ma la realtà resta quella di un mosaico di specifiche, schemi di consenso e livelli di affidabilità disomogenei.

La PSD3 e il PSR nascono per correggere questi limiti strutturali. Il nuovo pacchetto, articolato in una direttiva (PSD3) che disciplina l’autorizzazione e la vigilanza, e in un regolamento (PSR) direttamente applicabile che armonizza le regole operative, introduce quattro innovazioni cardine. In primo luogo, la verifica obbligatoria della corrispondenza tra il nome del beneficiario e IBAN (Verification of Payee) per prevenire le frodi APP, con responsabilità oggettiva del PSP in caso di mancata adozione. In secondo luogo, l’obbligo per le banche di offrire bonifici istantanei in euro senza costi aggiuntivi rispetto ai bonifici ordinari. In terzo luogo, un regime unificato per gli istituti di pagamento e gli istituti di moneta elettronica. Infine, barriere di accesso al mercato ridotte per i fornitori di servizi di informazione sui conti (AISP) e di disposizione degli ordini di pagamento (PISP), accompagnate da interfacce API di qualità certificata e dashboard di consenso più trasparenti per il cliente.

OLTRE IL CONTO

Se la PSD3 ridisegna il pavimento dell’open banking, è la Financial Data Access Regulation (FiDA) a costruire l’intero edificio dell’Open Finance. FiDA estende il principio di portabilità dei dati ben oltre il perimetro dei conti di pagamento, includendo anche mutui, risparmi, investimenti, pensioni e prodotti assicurativi. È la transizione concettuale dall’Open Banking all’Open Finance: dal permesso di leggere una transazione all’autorizzazione a orchestrare l’intero patrimonio finanziario di un cittadino. I negoziati informali mirano a un testo definitivo nel primo semestre del 2026.

Il compromesso è orientato a una regolamentazione più leggera e consumer-centric, con l’esclusione delle grandi imprese dal lato del cliente e l’introduzione di Financial Data Sharing Schemes (FDSS) – accordi contrattuali tra data holder e data user che definiscono standard tecnici, modelli di compensazione e regole di governance. Il principio-guida resta fedele alla filosofia europea: il dato è una risorsa strategica del cittadino, non un asset di proprietà dell’istituzione.

L’ITALIA, UN LABORATORIO EUROPEO

Nel panorama continentale, l’Italia occupa una posizione singolare. Il Consorzio CBI, attraverso la piattaforma CBI Globe, ha federato oltre l’80% dell’industria bancaria nazionale e processato più di 700 milioni di chiamate API generate da oltre 200 Payment Service Provider attivi come AISP, PISP o CISP (fonte: CBI, 2025). Eppure, come documenta la Banca d’Italia nel rapporto “Open Banking in Italy: A Comprehensive Report“ pubblicato nell’ottobre 2025, l’open banking rappresenta ancora soltanto lo 0,13% dei bonifici online, concentrato prevalentemente nel segmento B2B, grazie all’integrazione con i sistemi ERP aziendali.

Il paradosso è istruttivo: infrastruttura tecnologica avanzata, copertura quasi totale del mercato, ma penetrazione del retail marginale. La diagnosi di Via Nazionale è lucida: carte di pagamento e wallet digitali occupano già lo spazio del valore percepito, le API soffrono di limiti tecnici residui e manca, soprattutto, una proposta di valore chiara per l’utente finale. La lezione per l’industria è che l’Open Finance non si impone per decreto, ma si conquista attraverso esperienze d’uso superiori. La Banca dei Regolamenti Internazionali, con il progetto delle linee guida EBA sulle API PSD2, conferma che il prossimo salto di qualità dipenderà meno dalla normativa e più dalla capacità di orchestrare dati, identità e fiducia in un’unica esperienza fluida.

La democratizzazione dei dati bancari esige un’architettura di fiducia altrettanto democratica. Tre pilastri tecnologici sosterranno l’ecosistema post-PSD3. Il primo è l’identità digitale qualificata: il regolamento eIDAS 2.0 e l’European Digital Identity Wallet, la cui adozione da parte degli Stati membri è prevista entro la fine del 2026, offriranno ai cittadini europei un’identità digitale sovrana, interoperabile e cifrata end-to-end, capace di autenticare l’accesso ai dati finanziari senza intermediazioni opache. Il secondo è la crittografia post-quantistica: l’Europa, attraverso la roadmap coordinata da ENISA e i primi standard NIST (FIPS 203, 204 e 205), richiederà che le API finanziarie migrino verso algoritmi quantum-resistant entro il 2030, integrando i requisiti di DORA e NIS2.

Il terzo è il consenso dinamico e granulare: cruscotti intelligibili, revocabili in tempo reale e accessibili tramite wallet digitale, che sostituiranno i consensi statici e monolitici di prima generazione. In questa triade risiede la differenza ontologica tra l’Open Finance europea e i modelli americani o asiatici. Negli USA, la Section 1033 del Dodd-Frank Act procede in ordine sparso, con la CFPB che ha finalizzato le regole sulle Personal Financial Data Rights nell’ottobre 2024. In India, il DEPA framework privilegia l’efficienza sistemica; in Europa, la costellazione PSD3-PSR-FiDA-eIDAS-DORA costruisce un tessuto unitario in cui trasparenza, sicurezza e diritti individuali avanzano di pari passo.

LA STRATEGIA SUPERA LA COMPLIANCE

Le istituzioni finanziarie che tratteranno PSD3 e FiDA come un mero esercizio di compliance perderanno la partita. Secondo le analisi McKinsey, l’adozione di ecosistemi open-data potrebbe generare un incremento del PIL tra l’1% e l’1,5% nell’UE entro il 2030. L’Open Finance non è la fine della banca: è l’inizio della banca come piattaforma di fiducia, capace di operare non più ai margini del dato, ma al centro della vita economica del cliente. Non sono le API a segnare la svolta, ma il principio che le ispira: riportare la sovranità dei dati nelle mani dei cittadini e imporre alle istituzioni di guadagnarsi la fiducia.

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.

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Immaginate di dire al vostro assistente AI: “Trovami un volo per Berlino a meno di 250 euro, confronta le opzioni e prenotalo con la mia carta.” Nessuna ricerca manuale, nessun confronto tra siti, nessun checkout. L’agente analizza, confronta, paga – e voi ricevete la conferma. Non è uno scenario futuro: nel settembre 2025, OpenAI ha lanciato Instant Checkout in ChatGPT, ampliandolo nel febbraio 2026 a tutti gli utenti e a nuovi partner, consentendo a centinaia di milioni di utenti di acquistare direttamente in conversazione. All’inizio di marzo, Santander e Mastercard hanno completato il primo pagamento end-to-end eseguito da un agente AI in Europa, all’interno di un framework bancario regolamentato. A metà marzo, Visa ha avviato il programma Visa Agentic Ready con 21 istituzioni finanziarie, tra cui Barclays, HSBC, Santander e Revolut. Benvenuti nell’era degli agentic payments: l’intelligenza artificiale non assiste più, ma agisce, negozia e conclude transazioni per conto dell’utente.

MODELLI, PROTOCOLLI E STANDARD

Per comprendere la portata del cambiamento, occorre distinguere tra l’AI generativa e l’AI agentica. La prima produce contenuti in risposta a input; la seconda pianifica, esegue e completa azioni per raggiungere un obiettivo. Nei pagamenti, questa distinzione è cruciale perché agire significa muovere denaro, con rischi legali e finanziari, senza equivalenti in altri domini dell’AI. La nuova tassonomia si articola in due livelli. I pagamenti via-agent vedono l’agente operare come concierge digitale: il consumatore esprime un’intenzione, l’agente ricerca, confronta, seleziona e paga. I pagamenti inter-agent sono transazioni machine-to-machine: un veicolo elettrico che paga la ricarica, un sistema di inventario che ordina forniture quando le scorte scendono sotto la soglia, un drone che negozia tariffe di priorità con un’AI del traffico municipale. Non è automazione: è autonomia economica del software: entità che transano con identità verificabili, credenziali proprie e un portafoglio digitale.

Due ecosistemi si contendono il linguaggio universale del commercio agentico. L’Agentic Commerce Protocol (ACP) di OpenAI, sviluppato insieme a Stripe come standard open source, alimenta Instant Checkout su ChatGPT. Il meccanismo è diretto: il consumatore esprime un’intenzione in linguaggio naturale, ChatGPT identifica i prodotti da cataloghi strutturati e il pagamento avviene tramite token delegati – monouso, con scadenza e importo limitati – senza esporre le credenziali della carta. Il protocollo è operativo con Etsy e oltre un milione di merchant di Shopify; PayPal porterà decine di milioni di piccole imprese all’interno dell’ecosistema nel corso del 2026.

L’Universal Commerce Protocol (UCP) di Google, co-sviluppato con Shopify e supportato da oltre 20 partner tra cui Target, Walmart, Visa, Mastercard, Stripe e American Express, adotta un approccio surface-agnostic. Copre l’intero ciclo del commercio – dalla scoperta del prodotto al post-vendita – ed è interoperabile con Agent2Agent (A2A), Agent Payments Protocol (AP2) e Model Context Protocol (MCP). Google lo implementa nell’AI Mode di Search e Gemini, con il merchant che resta il Merchant of Record. La coesistenza dei due protocolli è strutturale: ACP eccelle nella scoperta conversazionale; UCP cattura le query ad alta intenzione d’acquisto. La maggior parte dei brand dovrà supportare entrambi. Microsoft completa il triangolo con Copilot Checkout, mentre Amazon preferisce restare fuori dall’ecosistema aperto, bloccando i crawler di OpenAI e sviluppando agenti proprietari come Rufus AI e Alexa+.

FIDUCIA, IDENTITÀ E SICUREZZA

Se i protocolli definiscono il linguaggio delle transazioni agentiche, i circuiti di pagamento costruiscono l’infrastruttura di fiducia. Il Trusted Agent Protocol di Visa, implementato con Cloudflare secondo lo standard Web Bot Auth (IETF RFC 9421), affronta tre sfide: segnalare l’intento dell’agente (navigazione o acquisto), collegarlo all’identità del consumatore e trasmettere credenziali sicure. Una transazione completa è già stata eseguita: un agente AI ha acquistato un prodotto utilizzando una credenziale Visa emessa da Santander, completando l’autorizzazione, la tokenizzazione e il settlement senza intervento umano. Secondo Visa, il 47% degli acquirenti americani utilizza già strumenti di AI per lo shopping.

Mastercard Agent Pay introduce Verifiable Intent: una prova crittografica che collega identità, intenzione e azione in un record a prova di manomissione. Quando gli agenti AI operano con denaro reale, i consumatori necessitano di chiarezza su ciò che è stato autorizzato e di protezione in caso di errore. Il framework, che registra e autentica gli agenti come partecipanti visibili nel flusso di pagamento, è già operativo negli USA, in Europa e in Australia, e in fase di pilotaggio negli Emirati Arabi. Fiserv integra sia il Trusted Agent Protocol sia l’Agent Pay nella propria infrastruttura, segnalando la convergenza verso standard industriali condivisi.

La barriera principale all’adozione su larga scala non è tecnologica ma giuridica. La PSD2 richiede un’autorizzazione umana chiara per gli ordini di pagamento, senza meccanismi che equiparino un agente AI a un pagatore umano. L’AI Act europeo entrerà in piena applicazione il 2 agosto 2026 con un approccio basato sul rischio; l’AI Omnibus della Commissione ha suggerito di posticipare a dicembre 2027 il regime per i sistemi ad alto rischio. Nel Regno Unito, la FCA sta esaminando le implicazioni dell’AI agentica sul prossimo decennio, incluso il potenziale trasferimento del controllo della relazione-cliente verso i Big Tech. Un sistema AI nei pagamenti opera quindi entro rigorosi limiti operativi: molti sistemi sembrano agentici, pochi lo sono effettivamente.

ADATTARSI O ESSERE AGGIRATI

I primi mesi mettono in evidenza diverse sfide operative. OpenAI abbandona il checkout nativo in ChatGPT, spostando gli acquisti verso le app dedicate dei retailer (Instacart, Target, Expedia). Tra i milioni di merchant Shopify, solo una dozzina sceglie di andare live con Instant Checkout, evidenziando colli di bottiglia nell’onboarding. Sarebbe però un errore leggere queste frizioni come un fallimento: sono le doglie di una transizione paradigmatica. Oltre 100 partner lavorano con Visa nell’ecosistema Intelligent Commerce e la traiettoria resta inequivocabile. La trasformazione dei pagamenti agentici è prevalentemente concettuale: per la prima volta, il momento dell’acquisto può essere separato dalla presenza del compratore. Smart wallet per agenti conterranno logica di delega – limiti di spesa, restrizioni e regole comportamentali – e gli agenti costruiranno reputazioni creditizie, come gli esseri umani. Per le banche centrali e i sistemi di pagamento nazionali, la sfida è adattarsi o essere aggirati: l’infrastruttura dovrà supportare il settlement in tempo reale, le micro-transazioni, l’identità programmabile e il rilevamento delle frodi bot-aware. Per il settore finanziario europeo, l’imperativo è partecipare alla definizione degli standard che regoleranno l’ecosistema. Le istituzioni che integreranno l’AI agentica come architettura fondante plasmeranno un futuro in cui innovazione e protezione del consumatore avanzano insieme. Il futuro dei pagamenti non è invisibile. È intelligente, autonomo e fondato sulla fiducia.

Riferimenti

[1] Checkout.com (2026). “OpenAI’s ACP and Google’s UCP: What’s the difference?”

[2] Cloudflare (2025). “Securing agentic commerce: helping AI Agents transact with Visa and Mastercard.”

[3] Google Developers Blog (2026). “Under the Hood: Universal Commerce Protocol (UCP).”

[4] Mastercard Newsroom (2026). “Santander and Mastercard complete Europe’s first live agentic payment.”

[5] Mastercard (2026). “How Verifiable Intent builds trust in agentic AI commerce.”

[6] OpenAI (2026). “Buy it in ChatGPT: Instant Checkout and the Agentic Commerce Protocol.”

[7] PayPal Newsroom (2026). “Making Sense of the AI Shopping Protocol Moment.”

[8] PYMNTS (2026). “Visa Launches Agentic Ready Program to Help Banks Test AI Payments.”

[9] Taylor Wessing (2026). “Agentic AI in payments: Key regulatory considerations.”

[10] Visa (2025). “Visa and Partners Complete Secure AI Transactions.”

[11] Zelezkins, N. (2026). “Agentic AI in Payments in 2026.” Finextra.

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.

L'articolo Agentic payments, quando l’AI compra per noi proviene da Data Manager Online.

Poche tecnologie emergenti possiedono un potenziale dirompente paragonabile a quello del quantum computing. Se negli ultimi anni abbiamo assistito all’ascesa dell’intelligenza artificiale, della blockchain e dell’open banking, la computazione quantistica rappresenta un cambio di paradigma di natura ancora più profonda: non si tratta semplicemente di fare le stesse cose più velocemente, ma di ridefinire ciò che è computazionalmente possibile. Secondo McKinsey, il quantum computing potrebbe generare 400-600 miliardi di dollari nel settore finanziario entro il 2035. Boston Consulting Group stima fino a 850 miliardi entro il 2040. Non siamo più nel dominio della speculazione teorica: IBM prevede di raggiungere il vantaggio quantistico – il punto in cui un computer quantistico esegue calcoli più accuratamente, economicamente o efficientemente di un computer classico – entro la fine del 2026. Per le istituzioni finanziarie, questo scenario impone una riflessione strategica urgente su due fronti critici: la sicurezza crittografica, che protegge miliardi di transazioni quotidiane, e la velocità di validazione e di ottimizzazione dei processi bancari.

LA RIVOLUZIONE DEI QUBIT

A differenza dei bit classici, i qubit – che sono le unità di computazione quantistica –  sfruttano la sovrapposizione per rappresentare entrambi gli stati fino alla misurazione. Grazie all’entanglement (la correlazione istantanea tra qubit anche a grandi distanze), i computer quantistici esplorano spazi di soluzioni più vasti rispetto a quelli dei sistemi classici. Lo stato dell’arte al 2026 è notevole. Google, con il processore Willow da 105 qubit, ha superato i supercomputer classici su calcoli specifici, completando operazioni quasi impossibili in meno di cinque minuti. IonQ ha raggiunto nell’ottobre 2025 il record di performance delle porte a due qubit al 99,99%, con una roadmap per sistemi da 256 qubit nel 2026 e fino a 2 milioni di qubit entro il 2030. Secondo il World Economic Forum (2025), il quantum computing potrebbe generare fino a 622 miliardi di dollari per i servizi finanziari entro il 2035.

La crittografia moderna su cui si fonda l’intero sistema finanziario globale – l’RSA per le firme digitali e lo scambio di chiavi, l’ECC (Elliptic Curve Cryptography) per le transazioni mobili, l’AES per la cifratura dei dati – è potenzialmente vulnerabile all’avvento dei computer quantistici. L’algoritmo di Shor (1994) dimostra che un computer quantistico sufficientemente potente può fattorizzare numeri interi grandi e calcolare logaritmi discreti in tempo polinomiale, rendendo obsoleti sia RSA che ECC. La domanda non è se questo accadrà, ma quando. Gli esperti convergono su una finestra temporale compresa tra il 2030 e il 2035 per il cosiddetto “Q-Day”: il momento in cui i computer quantistici criptograficamente rilevanti (CRQCs) saranno in grado di violare gli attuali standard di cifratura.

Gartner stima che RSA e ECC diventeranno deboli entro il 2029 e, potenzialmente, violabili entro il 2034. Secondo la ricerca di Kudelski Security, l’ECC risulta più vulnerabile dell’RSA agli attacchi quantistici per parametri di sicurezza equivalenti. Particolarmente insidioso è il paradigma “Harvest Now, Decrypt Later” (HNDL): attori statali e criminali informatici stanno già oggi intercettando e archiviando dati cifrati con l’obiettivo di decrittarli quando i computer quantistici saranno maturi. Nel settore finanziario, dove i dati sensibili mantengono il loro valore per 10-30 anni ai fini della conformità normativa, questa minaccia è già un’urgenza.

CRYPTO-AGILITY URGENTE

Il NIST ha pubblicato nell’agosto 2024 i primi tre standard di crittografia post-quantistica: il ML-KEM (FIPS 203, basato su CRYSTALS-Kyber), il ML-DSA (FIPS 204, basato su CRYSTALS-Dilithium) e l’SLH-DSA (FIPS 205, basato su SPHINCS+). A marzo dello scorso anno, ha scelto l’HQC come quinto algoritmo, basato su una matematica code-based, come backup per ML-KEM. Per le banche, la transizione richiede un approccio strutturato e crypto-agile, ossia la capacità di sostituire rapidamente gli algoritmi. Questo comporta visibilità (inventario degli algoritmi), modularità (sistemi sostituibili) e automazione (test e distribuzione).

Il progetto Leap della Banca dei Regolamenti Internazionali (BRI), con varie banche e SWIFT, ha testato con successo la crittografia post-quantistica in un sistema di pagamento, sostituendo le firme tradizionali con la crittografia post-quantistica (PQC) in trasferimenti reali, dimostrando la fattibilità dell’integrazione della PQC nelle infrastrutture finanziarie. Se il quantum computing rappresenta una minaccia per la crittografia, al tempo stesso offre opportunità per i processi bancari dall’algoritmo di Grover, che accelera la ricerca in database non ordinati, applicabile all’ottimizzazione dei portafogli, alla simulazione Monte Carlo, passando per la rilevazione delle frodi. Le simulazioni Monte Carlo per il pricing dei derivati e l’ottimizzazione del portafoglio rappresentano un collo di bottiglia computazionale. La potenza quantistica accelera questi calcoli, abilitando il risk assessment in tempo reale e il pricing di derivati complessi. E secondo diversi studi, i requisiti di qubit possono essere ridotti di 30 volte. Un’area promettente è la rilevazione delle frodi tramite il quantum machine learning. Le ricerche mostrano che il quantum computing potrebbe ridurre i falsi positivi fino al 40% e migliorare l’accuratezza del 30-50% rispetto ai modelli tradizionali. Intesa Sanpaolo, insieme a IBM, esplora circuiti quantistici variazionali per analizzare transazioni, mentre HSBC collabora con Quantinuum per la fraud detection e la sicurezza degli asset digitali.

L’Unione Europea ha tracciato una roadmap chiara. Il Quantum Flagship, avviato nel 2018 con un investimento di un miliardo di euro per dieci anni, ha messo insieme oltre mille e 600 ricercatori in 24 progetti. I primi computer quantistici europei sono stati inaugurati a Poznan e Ostrava, integrati nei supercomputer EuroHPC. Secondo la roadmap europea, entro il 2026 i paesi membri dovranno avere strategie e inventari pronti, mentre entro il 2030 i sistemi critici, inclusi quelli finanziari, dovranno completare la transizione alla crittografia post-quantistica. Nel frattempo, DORA e NIS2 integrano requisiti per rafforzare la resilienza quantistica. L’Italia ha fatto passi avanti con l’avvio della Strategia Nazionale. IonQ e D-Wave hanno cofondato la Q-Alliance. CINECA ha siglato un accordo con IQM per il sistema Radiance da 54 qubit. Il progetto QUID con Telespazio sta sviluppando reti di comunicazione quantistiche. La Banca d’Italia nel 2024 ha pubblicato il Quaderno n. 877, sottolineando l’importanza di standard interoperabili.

ADESSO È IL MOMENTO DI AGIRE

L’algoritmo di Peter Shor, pubblicato nel 1994, pone le basi teoriche della minaccia quantistica alla crittografia moderna. Trent’anni dopo, quella che era una possibilità matematica sta diventando una realtà ingegneristica. La domanda non è se i computer quantistici sfideranno la crittografia attuale, ma se il settore finanziario sarà pronto quando ciò accadrà. Le istituzioni che agiranno subito investendo nella crypto-agility, nella formazione delle competenze quantistiche e nella sperimentazione con gli algoritmi PQC, non solo proteggeranno i propri asset e quelli dei clienti, ma si posizioneranno per catturare un valore competitivo che Boston Consulting Group stima andrà per il 90% agli early adopter. Non si tratta di una sfida che può attendere la piena maturità della tecnologia quantistica. Il paradigma “Harvest Now, Decrypt Later” rende la minaccia già presente. La transizione crittografica è un processo che richiede anni di pianificazione, di testing e di implementazione. Prepararsi all’era post-classica non è un’opzione, ma un imperativo strategico.

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.

L'articolo Quantum banking, pronti per il Q-Day? proviene da Data Manager Online.

All’alba del 2026, il settore finanziario non si trova più di fronte a una semplice adozione incrementale di tecnologie digitali, bensì a una metamorfosi sistemica. La banca si sta reinventando come piattaforma, spostando il baricentro del valore verso gli algoritmi agentici, l’open finance e la resilienza post-quantum. In questo scenario, la trasformazione digitale cessa di essere un progetto a termine per diventare una funzione aziendale permanente di orchestrazione continua. Il protagonista assoluto di questa rivoluzione è l’AI Agent, l’architetto invisibile che ottimizza le operazioni critiche e ridefinisce l’esperienza del cliente.

Per decenni, il settore finanziario ha fatto affidamento su modelli statistici tradizionali e analisi quantitative per guidare le decisioni. Tuttavia, questi approcci erano limitati dalla dipendenza da dati strutturati e dall’incapacità di interpretare correlazioni non lineari. L’intelligenza artificiale attuale, grazie al machine learning (ML) e all’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ha infranto queste barriere. Nel 2026 la vera differenza risiede nel passaggio dalla semplice automazione all’intelligenza pervasiva.

Mentre la Robotic Process Automation (RPA) tradizionale liberava ore di lavoro da compiti ripetitivi, gli odierni Agenti AI agiscono in autonomia: scoprono pattern analizzando milioni di esempi, consentendo ai sistemi di apprendere e di prendere decisioni con un intervento umano minimo. Questi agenti sono il cuore del “Composable Banking”, in cui i servizi finanziari si integrano in contesti diversi, dai social media allo shopping online (Embedded Finance). La banca del futuro sarà invisibile ma onnipresente. Il compito dei leader del 2026 è orchestrare una nuova alleanza tra l’intuizione, la creatività e l’empatia umane e la velocità e precisione degli algoritmi.

Esperienza finanziaria iperpersonalizzata

Gli AI Agent Advisor si distinguono come assistenti virtuali evoluti, capaci di orchestrare portafogli d’investimento con una reattività nell’ordine dei millisecondi e di adattarsi istantaneamente alle fluttuazioni dei mercati. Questa efficienza operativa è resa possibile da un’analisi sofisticata che abbraccia migliaia di punti dati non strutturati – come le interazioni digitali e i pattern di spesa online – consentendo di generare valutazioni del rischio estremamente granulari. Non si tratta però di una fredda automazione: questi agenti evolvono i classici strumenti di gestione finanziaria in veri coach proattivi, pronti a fornire avvisi mirati sul budget o sui piani di risparmio personalizzati prima ancora che il cliente effettui un acquisto importante.

Attraverso un robo-advising evoluto, la consulenza di alto livello, basata sulla reale tolleranza al rischio dell’individuo, diventa finalmente accessibile a una frazione del costo della consulenza tradizionale. Grazie a questa potente intelligenza predittiva, le istituzioni possono finalmente smettere di guardare allo “specchietto retrovisore” delle performance passate e iniziare a illuminare la strada da percorrere, anticipando con precisione le esigenze future di ogni cliente.

Sicurezza: da necessità operativa a leva competitiva

Gli istituti finanziari affrontano minacce sempre più sofisticate, con impatti economici che possono raggiungere cifre colossali per le grandi aziende. L’AI rappresenta la difesa più potente. I moderni sistemi antifrode non si basano più su regole fisse (come il blocco delle transazioni oltre una certa soglia), ma apprendono i modelli di comportamento specifici di ogni cliente. Quando una transazione si discosta da tale modello, il sistema la segnala istantaneamente. L’architettura della sicurezza finanziaria nel 2026 si è evoluta in un ecosistema adattivo e stratificato, in cui la difesa non è più un perimetro statico, ma una funzione dinamica di “immunità adattiva”.

Al cuore di questa trasformazione troviamo l’impiego del Reinforcement Learning, attraverso modelli che non si limitano a seguire regole preimpostate, ma evolvono continuamente le proprie strategie difensive imparando dai nuovi schemi di attacco in tempo reale. Questa capacità di analisi viene potenziata dai Graph Neural Networks (GNN), che modellano l’intero flusso transazionale come una struttura a grafo. Questo approccio consente di mappare le relazioni tra entità apparentemente distanti, svelando reti fraudolente complesse e schemi di riciclaggio che rimarrebbero invisibili alle analisi lineari tradizionali.

Identità come nuovo perimetro

Parallelamente, l’identità digitale viene protetta dalla Behavioral Biometrics, una tecnologia che analizza i micro-pattern dell’interazione utente – come la pressione esercitata sul touchscreen o la velocità di digitazione – per creare un’impronta digitale comportamentale univoca e difficilmente replicabile da parte di software malevoli. Questo layer di sicurezza si integra perfettamente con i processi di Cognitive KYC, che automatizzano l’identificazione dei clienti combinando il riconoscimento facciale avanzato e la verifica documentale istantanea, riducendo drasticamente i tempi di attesa e i costi operativi per l’istituto.

Passaggio alla crittografia post-quantistica

Le banche più lungimiranti stanno già sostituendo i vecchi standard RSA ed ECC con algoritmi lattice-based, progettati per resistere alla straordinaria potenza di calcolo dei futuri computer quantistici e garantire l’integrità dei dati sensibili nel lungo periodo.

Qualità dell’architettura dei dati

Per decenni, le banche hanno accumulato dati intrappolati in sistemi legacy monolitici e in silos organizzativi, che rappresentano un freno all’innovazione. I sistemi core tradizionali non possono supportare il volume di query richiesto dai moderni modelli di machine learning. La strategia vincente nel 2026 è l’evoluzione verso architetture data mesh o data fabric, che trattano i dati come prodotti. Disaccoppiare i dati tramite API e microservizi consente ai nuovi servizi basati sull’AI di accedere alle informazioni legacy in modo controllato e sicuro. La governance deve quindi trasformarsi da funzione reattiva a meccanismo proattivo che garantisce dati fluidi, puliti e conformi a normative come il GDPR.

Adozione dell’AI e sfide etiche

Molti algoritmi complessi, come le reti neurali profonde, sono considerati “black box”, rendendo difficile comprendere i processi decisionali che portano, per esempio, alla negazione di un prestito. Questo è un problema critico in un settore in cui la trasparenza e la spiegabilità sono requisiti normativi. Per mitigare questi rischi, le istituzioni stanno adottando framework di Responsible AI e tecniche di Explainable AI (XAI). Questi strumenti generano audit trail automatici che documentano le decisioni di sicurezza e di credito, assicurando l’equità e l’assenza di bias algoritmici che potrebbero perpetuare pregiudizi sociali. Gestire l’AI come risorsa industriale richiede anche pratiche operative di MLOps per monitorare la qualità dei modelli dalla fase di addestramento alla produzione.

Intelligenza agentica e inclusione finanziaria

L’AI consente di valutare l’affidabilità creditizia di individui privi di una storia creditizia tradizionale, analizzando dati alternativi quali i modelli di spesa e l’attività sui social media. Nei paesi in via di sviluppo, le app di mobile banking basate sull’AI superano le barriere infrastrutturali, fornendo servizi di pagamento e credito tramite smartphone a persone che vivono in aree remote o che erano in precedenza escluse dal sistema bancario. Questa democratizzazione dell’accesso non è solo un obiettivo sociale, ma anche una chiara strategia di crescita per le banche che vogliono dominare nuovi touchpoint finanziari.

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.

L'articolo Agenti intelligenti, i nuovi architetti dell’UX bancaria proviene da Data Manager Online.

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.

L'articolo Banking as a platform, la banca si reinventa proviene da Data Manager Online.

Se consideriamo la banca tradizionale una cattedrale con i suoi riti e confini, l’open banking è una piazza: aperta e interoperabile, fatta di regole chiare, Api (Application programming interface) ben documentate e scambi di valore che avvengono dove nasce il bisogno, nell’app del commerciante, nel gestionale della PMI, nel wallet del consumatore, nell’assistente virtuale o nell’auto connessa. In questa piazza vince chi progetta la migliore esperienza: la banca che orchestra un ecosistema, più che presidiare uno sportello, diventa il nuovo baricentro della fiducia.

DALL’OPEN BANKING ALL’OPEN FINANCE

La prima stagione dell’open banking prende forma Regno Unito e poi viene codificata in Europa con la PSD2 (c’è chi sostiene che sia avvenuto il contrario), aprendo i conti ai TPP (Third Party Providers) e abilitando AIS (Account Information Service) e PIS (Payment Initiation Service). La seconda stagione è l’open finance: non solo conti, ma anche assicurazioni, investimenti, mutui, pensioni, dati di credito e perfino bollette e abitudini di spesa per generare nuovi servizi ad alto valore. In Europa la FiDA (Financial Data Access Regulation) estende l’accesso a categorie più ampie di dati, mentre la PSD3/PSR (Payment Services Directive/Regulation) aggiorna licenze, antifrode e diritti degli utenti. Il Regno Unito, pioniere del modello, supera la roadmap iniziale, puntado su casi d’uso come i VRP (Variable Recurring Payments) e Api premium. Nel Golfo, la CBUAE (Central Bank of the UAE) rende operativo un open finance framework con Apo hub e trust framework comuni: l’apertura diventa infrastruttura nazionale. Risultato: l’open banking smette di essere “un progetto IT” e diventa politica industriale per un’economia dei dati sicura e contendibile.

DALLA TEORIA AI CASI D’USO

Il valore emerge quando i servizi finanziari si innestano nei contesti d’uso reali: nei checkout e-commerce, nelle bollette, nelle subscription. La combinazione di AIS, PIS e VRP abilita pagamenti “pull” più sicuri, con meno chargeback e costi inferiori; le Api premium aprono scenari B2B2C e di cash management avanzato. L’aggregazione di conti, carte, investimenti e prestiti fa evolvere i PFM (Personal Financial Management) in un coaching proattivo: budget dinamici, simulazioni “what-if”, alert contestuali e consigli che si estendono a protezione, investimento e credito, sempre su consenso. Per PMI e underbanked, i dati di cassa e i segnali comportamentali riducono le asimmetrie, abilitando pre-approvazioni dentro app terze (marketplace, ERP) e pratiche quasi a costo zero. Anche assicurazioni e wealth si trasformano: polizze “event-driven” pay-per-use, con risarcimenti istantanei; portafogli unificati, tax-loss harvesting multi-intermediario; e reporting ESG, verificabili grazie apipeline dati standardizzate.

ANATOMIA DI UN ECOSISTEMA APERTO

Un ecosistema aperto funziona quando le sue architetture dialogano tra loro. Le Apo devono essere non solo sicure ma usabili: specifiche chiare, esempi pronti, sandbox self-service, SLA espliciti e versioning trasparente migliorano la Developer experience (DX) e accorciano il time-to-first-call. Identità e consenso richiedono artefatti portabili, firme forti e deleghe granulari con audit e revoche in tempo reale, coerenti con eIDAS (Electronic identification, authentication and trust services) in UE, con le linee JROC (Joint Regulatory Oversight Committee) nel Regno Unito e con i trust framework nazionali nel Golfo. Sul dato prevale il principio “meno ma meglio”: schemi condivisi, profili qualità (completezza, freschezza, coerenza), cataloghi leggibili dalle macchine e policy di minimizzazione per scopo; FiDA spinge verso diritti d’accesso interoperabili.

La sicurezza abbraccia l’approccio Zero Trust: l’architettura di sicurezza si basa su standard consolidati come OAuth2/OIDC (OpenID Connect), con implementazioni specifiche che variano per giurisdizione. Nel Regno Unito e in Brasile prevale FAPI 1.0 Advanced con mTLS (mutual TLS) per il binding dei token, mentre le implementazioni europee tendono verso protocolli più eterogenei. FAPI 2.0, approvato come specifica finale nel febbraio 2025, introduce DPoP (Demonstration of Proof-of-Possession) come alternativa al mTLS per vincolare i token al mittente (sender-constraining), offrendo maggiore flessibilità per le applicazioni mobili native. Standard complementari come JARM (JWT Secured Authorization Response Mode) e PAR (Pushed Authorization Requests) sono implementati principalmente in contesti ad alta sicurezza finanziaria, con FAPI che ne richiede l’adozione per proteggere Api con rischio elevato. Il monitoraggio comportamentale delle chiamate Apo e la detection delle anomalie rappresentano layer aggiuntivi essenziali per contenere le frodi, specialmente in ecosistemi dove la superficie di attacco si è ampliata significativamente con la proliferazione delle interfacce aperte. Per quanto riguarda l’architettura economica, l’open banking si regge su modelli di monetizzazione chiari (Api premium, tier di throughput, revenue share, pricing dei VRP), gestione chiara delle responsabilità e risoluzione rapida delle dispute. Il Regno Unito resta laboratorio per VRP e Api premium; l’UE, con PSD3/PSR, definisce i confini competitivi; gli hub del Golfo standardizzano processi di onboarding e meccanismi di fiducia.

RISCHI REALI (E COME MITIGARLI)

I rischi sono concreti ma gestibili. Il lock-in si evita con multi-homing e connettori astratti. La sicurezza passa da consensi informati, specifici e revocabili, senza dark pattern, con tracciabilità (audit trail) robusta. Le asimmetrie verso i partner si riducono con contratti che garantiscano reciprocità nello scambio di valore e dati (“dati in, insight out”). La compliance deve essere continua e automatizzata su privacy, antitrust, tutela consumatori e pagamenti, non una semplice lista di controllo. Infine, la reputazione va protetta perché, in un’economia dei dati, ogni incidente – fuga di informazioni o downtime – colpisce a catena clienti e partner.

TRAIETTORIE GLOBALI

L’open finance corre su binari diversi ma convergenti: nel GCC (Gulf Cooperation Council) è un programma strategico di sviluppo nazionale, con hub nazionali che spingono inclusione, PMI ed embedded finance (UAE in testa, seguita da Arabia Saudita e Bahrain). In Europa, Italia compresa, la spinta all’open finance è sia normativa che competitiva (PSD3/PSR, FiDA) e punta a far emergere campioni verticali attraverso alleanze strategiche tra imprese, banche e fintech. Il Regno Unito estende casi d’uso come i VRP. A differenza dei modelli europei o britannici, negli Stati Uniti l’autorità dei consumatori lavora su portabilità sicura dei dati mantenendo un approccio frammentato senza framework federale unificato per l’open banking. In Brasile, l’open finance si integra con Pix, il sistema di pagamenti istantanei. India Stack, insieme a UPI e agli Account Aggregator, evidenzia l’impatto delle infrastrutture pubbliche sulla condivisione dei dati finanziari. In Australia, il Consumer Data Right abilita la condivisione intersettoriale delle informazioni, mentre a Singapore SGFinDex collega conti e patrimoni sulla base del consenso degli utenti. In questo scenario, l’open banking non smonta la banca: la ricolloca al centro, come piattaforma di fiducia. La sfida non è più “se” aprirsi, ma come farlo meglio: Api eleganti, identità e consensi granulari, modelli economici sostenibili e cultura da piattaforma. Vincere significa rendere invisibile la complessità e tangibile il valore per il cliente: pagare senza frizioni, risparmiare con intelligenza, proteggersi senza burocrazia. Qui si gioca la nuova concorrenza.

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.

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Il futuro della finanza non viaggia più attraverso i cavi sotterranei o le fibre ottiche nascoste nei fondali marini, ma danza nell’etere, trasportato da onde elettromagnetiche che ridefiniscono i confini del possibile. Il 5G non rappresenta semplicemente un’evoluzione incrementale nelle telecomunicazioni, ma una rivoluzione infrastrutturale che promette di trasformare radicalmente l’architettura dei servizi finanziari. Le istituzioni finanziarie stanno iniziando a percepire le infinite possibilità di un mondo dove la latenza si avvicina allo zero, la connettività diventa ubiqua e i limiti della banda cessano di esistere. In questo nuovo paradigma, la banca non è più un luogo fisico o un’app sul telefono, ma un’esperienza pervasiva e intelligente che accompagna il cliente in ogni momento della sua vita finanziaria, anticipandone i bisogni e proteggendone gli interessi con una precisione e una velocità prima inimmaginabili. La quinta generazione di reti mobili non è solo più veloce, è un salto che ridefinisce la connettività.

Mentre il 4G ha favorito lo streaming e l’economia delle app, il 5G promette velocità fino a 20 gigabit al secondo, latenze inferiori al millisecondo e capacità di connettere un milione di dispositivi per chilometro quadrato. Questi numeri si traducono in capacità che cambiano radicalmente il settore finanziario. La latenza ultra-bassa del 5G, che riduce il tempo tra comando e risposta da decine di millisecondi a meno di uno, è fondamentale per il trading ad alta frequenza, dove ogni microsecondo può generare milioni di euro di profitto o perdita. Questa reattività consente anche nuove esperienze utente, trasformando i servizi digitali in esperienze in tempo reale. L’impatto del 5G sui servizi finanziari si articola attraverso quattro pilastri fondamentali che creano un ecosistema finanziario radicalmente nuovo e più potente.

LA BANCA SENZA CONFINI

Il primo e più immediato impatto del 5G è l’eliminazione delle barriere geografiche e infrastrutturali che hanno storicamente limitato l’accesso ai servizi finanziari. In regioni remote dove la costruzione di filiali fisiche o l’installazione di cavi in fibra ottica è economicamente proibitiva, il 5G porta servizi bancari completi attraverso l’etere. Un contadino rurale può usare strumenti di gestione del rischio; un piccolo imprenditore urbano può ottenere prestiti tramite AI; una famiglia può ricevere consulenza finanziaria con ologrammi di esperti direttamente nel salotto di casa. Questa democratizzazione dell’accesso è un’opportunità di business oltre che di giustizia sociale. Circa 1,7 miliardi di adulti sono “unbanked”: il 5G permette alle istituzioni di raggiungerli con costi minimi, trasformando l’inclusione finanziaria in strategia di crescita sostenibile.

L’INTERNET DELLE COSE FINANZIARIE (IOFT)

Il secondo pilastro è la nascita di quello che possiamo definire l’Internet of Financial Things (IoFT). Con la capacità di connessione del 5G, ogni oggetto diventa potenzialmente un punto di interazione finanziaria. L’automobile che paga automaticamente il pedaggio e il parcheggio, negoziando in tempo reale le tariffe migliori; il frigorifero che ordina e paga la spesa quando rileva che il latte sta per finire; il dispositivo medico che attiva automaticamente la copertura assicurativa quando rileva un’emergenza sanitaria. Questi scenari, simili a un film di fantascienza, sono già in sperimentazione. Le banche sviluppano wallet invisibili nei dispositivi IoT, con pagamenti senza interazione umana, guidati da smart contract e autorizzazioni pre-programmate. Il 5G rende possibili, più economici e istantanei questi micro-pagamenti, riducendo i costi di transazione con l’effetto di rete chiamato “network effect amplification”.

LA SICUREZZA QUANTISTICA MOBILE

Il terzo pilastro riguarda la sicurezza. Paradossalmente, mentre il 5G apre nuove superfici di attacco, offre anche strumenti senza precedenti per la protezione. Il network slicing del 5G permette di creare reti virtuali dedicate e isolate per transazioni critiche, come se ogni banca avesse la propria rete privata 5G con garanzie di sicurezza e performance personalizzate. Le comunicazioni ultra-affidabili e a bassa latenza (URLLC) del 5G garantiscono che i dati critici arrivino sempre a destinazione, anche in condizioni di rete congestionate. L’architettura di sicurezza del 5G, basata su quello che l’ETSI definisce “Zero Trust Architecture”, presuppone che nessun dispositivo o utente sia automaticamente sicuro. Ogni transazione viene verificata in modo granulare, utilizzando l’autenticazione continua multi-fattore. La capacità edge del 5G permette di elaborare dati sensibili localmente, riducendo il rischio di intercettazioni. L’autenticazione biometrica continua verifica costantemente l’identità dell’utente, rendendo il furto d’identità quasi impossibile.

#Banking #5G Dal contadino connesso all’agente AI olografico: la rivoluzione ubiqua della banca @djegerson
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L’ESPERIENZA IMMERSIVA E AUMENTATA

Il quarto pilastro è la trasformazione radicale dell’esperienza cliente attraverso realtà aumentata (AR) e virtuale (VR). Con il 5G, un cliente può “entrare” nella sua banca virtuale, camminare tra visualizzazioni tridimensionali del suo portafoglio, manipolare con le mani modelli predittivi dei suoi investimenti, o partecipare a sessioni di consulenza dove il consulente appare come ologramma nel suo salotto. Questa non è solo una questione di “effetto wow”. La visualizzazione immersiva dei dati finanziari può rendere concetti complessi immediatamente comprensibili. Un mutuo trentennale diventa un percorso virtuale che il cliente può esplorare, vedendo come diverse scelte possono influenzare il suo futuro finanziario. Il rischio di investimento non è più un numero astratto ma un’esperienza visceralmente percepibile. I clienti bancari del futuro prossimo gestiranno le loro finanze in spazi tridimensionali intuitivi e coinvolgenti.

LE SFIDE DELL’IMPLEMENTAZIONE

L’adozione del 5G nel settore finanziario affronta ostacoli significativi come l’investimento infrastrutturale, con oltre 700 miliardi di dollari richiesti entro il 2025, e la necessità di trasformazioni tecnologiche profonde per aggiornare sistemi legacy. La frammentazione regolamentare, poiché la tecnologia è globale ma le normative sono nazionali, crea complessità, specialmente sulla sovranità dei dati attraverso reti multi-giurisdizionali. Inoltre, il rischio cyber si evolve con il 5G, ampliando la superficie di attacco e la velocità di propagazione degli attacchi, come evidenziato dal World Economic Forum nel suo Global Risks Report 2024, che sottolinea le nuove interdipendenze tra 5G e servizi finanziari.

IL NUOVO PARADIGMA FINANZIARIO

Assistiamo alla nascita di un nuovo paradigma finanziario in cui la distinzione tra fisico e digitale si dissolve in un continuum di esperienze fluide e intelligenti. Il 5G è il tessuto connettivo di questa realtà economica. La competizione tra istituzioni finanziarie si concentrerà sulla capacità di orchestrare ecosistemi complessi, navigare regolamentazioni e creare esperienze impossibili. Le banche future saranno quelle che usano il 5G per relazioni più profonde con i clienti. La banca senza fili non è solo senza cavi, ma senza confini, invisibile ma onnipresente, potente e accessibile a tutti. Il 5G realizza la promessa di essere al servizio dell’umanità, ovunque e in qualsiasi momento, con velocità e sicurezza. Come diceva Arthur C. Clarke, “qualsiasi tecnologia sufficientemente avanzata è indistinguibile dalla magia”. Il 5G trasforma l’invisibile in tangibile, il possibile in quotidiano, reimmaginando il rapporto tra tecnologia, finanza e umanità.

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.

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Per decenni, il settore finanziario si è basato su modelli statistici e analisi quantitative per guidare le decisioni. Tuttavia, questi approcci tradizionali, sebbene efficaci, sono intrinsecamente limitati dalla loro dipendenza da dati strutturati e dalla loro incapacità di interpretare le complesse correlazioni non lineari presenti nei vasti oceani di informazioni odierni. L’intelligenza artificiale (AI), in particolare attraverso le sue sottodiscipline più mature come il machine learning (ML), l’image recognition e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ha infranto queste barriere.

Il ML consente ai sistemi di apprendere dai dati, identificare pattern e prendere decisioni con un intervento umano minimo. A differenza della programmazione tradizionale, in cui le regole sono esplicite, i modelli di ML scoprono le proprie regole analizzando milioni di esempi. Per esempio, un modello di credit scoring tradizionale potrebbe basarsi su un numero limitato di variabili (reddito, storia creditizia, età). Un modello basato su AI, invece, può analizzare centinaia o migliaia di punti dati, inclusi dati non strutturati come il comportamento di spesa online o l’interazione con i servizi digitali, per produrre una valutazione del rischio molto più granulare e predittiva. Questa transizione segna un passaggio epocale: dalla semplice elaborazione dei dati a una vera e propria intelligenza predittiva. Non si tratta più di guardare allo specchietto retrovisore per analizzare le performance passate, ma di utilizzare l’AI per creare modelli predittivi che illuminano la strada da percorrere, anticipando le fluttuazioni del mercato, i rischi di frode e le future esigenze dei clienti.

LA NUOVA EFFICIENZA OPERATIVA

L’adozione strategica dell’intelligenza artificiale si fonda su tre pilastri fondamentali che, insieme, creano un circolo virtuoso di valore e differenziazione. La prima e più tangibile applicazione dell’AI in finanza è stata l’automazione. La Robotic Process Automation (RPA), potenziata dall’AI (perché l’RPA in sé non è AI), sta liberando migliaia di ore di lavoro umano da compiti ripetitivi e soggetti a errori, come la riconciliazione dei conti, l’inserimento di dati e la generazione di report standard. Ma il vero vantaggio competitivo emerge quando si va oltre la semplice automazione e si introduce l’intelligenza. Gli algoritmi di AI possono analizzare interi processi operativi, identificare colli di bottiglia e suggerire ottimizzazioni che un team umano potrebbe non notare. Per esempio, nel processing dei mutui, l’AI può estrarre e verificare automaticamente le informazioni da decine di documenti diversi (estratti conto, dichiarazioni dei redditi, perizie immobiliari), riducendo i tempi di approvazione da settimane a giorni e minimizzando il rischio di errori manuali. Questa efficienza si traduce in una drastica riduzione dei costi operativi, in una maggiore agilità aziendale e in un’esperienza cliente più fluida e rapida. In un mondo digitale dove le minacce sono sempre più sofisticate, l’AI rappresenta la difesa più potente.

I sistemi di rilevamento delle frodi basati su AI sono già ora in grado di analizzare miliardi di transazioni in tempo reale: un’impresa impossibile per l’operatore umano. Questi algoritmi non si basano su regole fisse (per es. “blocca le transazioni sopra i diecimila euro provenienti dall’estero”), ma apprendono i modelli di comportamento unici di ogni cliente. Quando una transazione si discosta da quel modello – anche in modo minimo – il sistema la segnala istantaneamente come potenziale frode, con una precisione e una velocità ineguagliabili. Allo stesso modo, nelle pratiche antiriciclaggio (AML), l’AI può setacciare reti complesse di transazioni e relazioni per identificare schemi che sfuggirebbero all’analisi tradizionale. Riducendo i falsi positivi, l’AI consente ai team di compliance di concentrarsi sulle minacce reali, trasformando un centro di costo normativo in un asset strategico per la protezione dell’integrità dell’istituzione.

#Finance Automazione + predittività + iper-personalizzazione @djegerson
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PERSONALIZZAZIONE E RELAZIONE

I tempi in cui un solo prodotto poteva bastare per tutti gli investitori sono alle spalle. Le nuove generazioni, più consapevoli e digitalmente esigenti, cercano soluzioni finanziarie che parlino la loro lingua: personalizzate, rilevanti, calate nel momento giusto. L’AI è la tecnologia chiave per offrire questa iper-personalizzazione su larga scala. I robo-advisor, per esempio, utilizzano algoritmi di AI per creare e gestire portafogli di investimento personalizzati basati sugli obiettivi, la tolleranza al rischio e l’orizzonte temporale di un individuo, a una frazione del costo di un consulente umano. Le banche utilizzano l’AI per analizzare la cronologia delle transazioni di un cliente e offrire prodotti e consigli proattivi come un’offerta di consolidamento del debito quando rileva pagamenti su più carte di credito, un piano di risparmio prima di un acquisto importante oppure avvisi personalizzati sul budget. I chatbot, potenziati dall’NLP, forniscono assistenza 24/7, risolvendo problemi comuni e liberando gli agenti umani per gestire le questioni più complesse. Questo approccio non solo aumenta la soddisfazione e la fedeltà del cliente, ma trasforma ogni interazione in un’opportunità per creare valore, passando da un modello di business transazionale a uno relazionale.

TRASPARENZA, BIAS E TALENTO

Nonostante l’enorme potenziale, l’integrazione dell’AI non è priva di sfide significative. Una delle sfide principali è il cosiddetto problema della “scatola nera” (black box). I modelli di deep learning più complessi possono raggiungere livelli di precisione straordinari, ma il loro processo decisionale interno può essere opaco e difficile da interpretare (se non impossibile). Questo rappresenta un ostacolo normativo significativo, poiché i regolatori richiedono che le decisioni finanziarie (come la negazione di un prestito) siano spiegabili. Le aziende stanno investendo pesantemente in Explainable AI (XAI) per rendere questi modelli più trasparenti e affidabili. Un’altra preoccupazione critica è il bias dei dati. Un algoritmo di AI addestrato su dati storici che riflettono pregiudizi sociali può perpetuare e persino amplificare tali pregiudizi, portando a risultati discriminatori. Assicurare l’equità e l’imparzialità dei modelli di AI non è solo un requisito etico, ma una necessità di business per evitare danni reputazionali e sanzioni legali. Infine, l’adozione dell’AI richiede un investimento massiccio non solo in infrastrutture tecnologiche, ma anche nel capitale umano. Il mismatch tra domanda e offerta è in crescita: la richiesta di data scientist, ingegneri di machine learning ed esperti di etica dell’AI supera di gran lunga la disponibilità. Le aziende di successo si distinguono per la capacità di attrarre i talenti e di creare una cultura aziendale basata sui dati.

#Finance L’AI riscrive le regole: dalla gestione del rischio all’esperienza cliente @djegerson
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COME ORCHESTRARE IL FUTURO

Stiamo forgiando il DNA del settore finanziario per le generazioni future. L’intelligenza artificiale può aprire la strada a un modello finanziario più efficiente e sicuro, capace però anche di abbattere barriere, rispondere con prontezza alle esigenze reali e, soprattutto, tornare a mettere al centro le persone. Le tecnologie come l’AI generativa continueranno a espandere i confini del possibile, ma la direzione di questo progresso rimane una scelta umana. La responsabilità di plasmare questo futuro ricade sui leader di oggi. Il loro compito è di orchestrare una nuova, potente alleanza tra l’intuizione, la creatività e l’empatia umane e la velocità, la precisione e la scala degli algoritmi. I protagonisti di questa nuova era non saranno coloro che avranno accumulato potenza di calcolo, ma coloro che avranno dimostrato la più profonda saggezza nel suo impiego. Stiamo gettando le fondamenta di un futuro in cui l’AI non si limiterà a ottimizzare il mondo finanziario, ma contribuirà a elevarlo. I protagonisti di questa nuova era non saranno coloro che detengono la maggiore potenza di calcolo, ma coloro che sapranno usarla con saggezza.

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.

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