L’evoluzione dei servizi finanziari sta attraversando una fase di ridefinizione profonda, dove l‘intelligenza artificiale non rappresenta più soltanto uno strumento tecnico, ma il fulcro di una nuova architettura del valore. In una conversazione approfondita tra Greg Ulrich, Chief AI and Data Officer di Mastercard, e Marc Andrusko di a16z, emerge come la traiettoria dell’innovazione fintech nel 2026 sia tracciata da un delicato equilibrio tra l’adozione di tecnologie generative e il mantenimento di una fiducia sistemica. Ulrich, che ha assunto il suo attuale incarico nel secondo trimestre dell’anno dopo aver guidato la strategia e il Corporate Development del gruppo, sottolinea come, nonostante Mastercard utilizzi l’intelligenza artificiale da decenni per la prevenzione delle frodi, l’avvento della GenAI abbia aperto scenari precedentemente inesplorati nella gestione dei dati non strutturati.
Indice degli argomenti
La distinzione operativa tra intelligenza artificiale tradizionale e generativa
Un punto centrale nell’analisi dell’innovazione fintech nel 2026 riguarda la scelta della tecnologia più adatta per risolvere specifici problemi di business. Ulrich chiarisce che per Mastercard non esiste un approccio universale, ma una distinzione netta basata sulla natura della sfida da affrontare. Quando l’azienda opera su dati strutturati per modelli di previsione o per la gestione tradizionale delle frodi, l’intelligenza artificiale classica e il machine learning rimangono gli strumenti più efficaci e convenienti sotto il profilo dei costi. Al contrario, la GenAI diventa protagonista quando l’obiettivo è la sintesi di informazioni, la gestione della conoscenza o la creazione di nuovi contenuti a partire da dati non strutturati.
Secondo Ulrich, “l’IA generativa è una funzionalità piuttosto che un prodotto” in molti contesti operativi, servendo come potenziamento di soluzioni già esistenti. Ad esempio, Mastercard è stata in grado di integrare nuove caratteristiche basate sulla GenAI all’interno di prodotti già consolidati, migliorandone l’accuratezza senza stravolgerne la natura fondamentale. Questo approccio permette di affrontare la complessità dell’ecosistema finanziario con una precisione chirurgica, utilizzando la tecnologia come un mezzo per risolvere problemi specifici piuttosto che come un fine a se stante.
I quattro pilastri della strategia di Mastercard per l’innovazione fintech nel 2026
Per orientarsi nella vastità delle possibilità offerte dall’IA, Ulrich ha strutturato la visione dell’azienda attorno a quattro direttrici fondamentali che definiscono l’impatto della tecnologia sul mercato e sull’organizzazione interna.
La prima direttrice riguarda la creazione di un ecosistema più sicuro. In questo ambito, l’attenzione si sposta dall’analisi della singola transazione all’identificazione di schemi complessi di truffe e alla neutralizzazione di attori malintenzionati che operano in determinati punti caldi della rete. Ulrich spiega che l’obiettivo è fornire un’intelligenza capace di proteggere l’intero sistema e-commerce rendendolo resiliente agli attacchi moderni.
Il secondo pilastro mira a rendere la rete più intelligente attraverso l’ottimizzazione del routing delle transazioni e la fornitura di insight strategici ad acquirer, emittenti e commercianti. Fornire dati analitici su quando autorizzare o riprovare una transazione permette ai partner di ottimizzare i propri portafogli in modo estremamente efficace.
La terza area di sviluppo si focalizza sulla personalizzazione. Essendo un business B2B2C, Mastercard collabora con banche e merchant per offrire ai consumatori finali la proposta giusta nel momento esatto, utilizzando strumenti software che si basano massicciamente sull’intelligenza artificiale per migliorare l’esperienza d’acquisto.
Infine, l’ultima direttrice è rivolta a rendere la stessa Mastercard più forte. Questo si traduce in un miglioramento delle operazioni interne e della produttività dei dipendenti, fornendo loro strumenti per semplificare ruoli complessi, come il supporto alla codifica per gli ingegneri software o l’accesso facilitato alle informazioni per il team di vendita.
Applicazioni concrete: dalla prevenzione delle frodi agli assistenti digitali
L’attuazione pratica di questa strategia si manifesta in prodotti come Decision Intelligence, una soluzione che analizza le transazioni nei millisecondi che intercorrono tra il pagamento e l’autorizzazione dell’emittente. Per potenziare questo sistema, Mastercard utilizza la GenAI e le reti neurali ricorrenti per costruire un database di vettori dei commercianti. Questo permette di valutare la sicurezza di un acquisto anche se il consumatore non ha mai fatto acquisti presso quel venditore specifico, basandosi sui comportamenti osservati nell’intero ecosistema. Ulrich conferma che questa integrazione ha già dimostrato di poter fornire punteggi di affidabilità molto più accurati nel tempo.
Sul fronte del consumatore, l’azienda ha lanciato Shopping Muse, un assistente digitale che replica l’esperienza di un personal shopper in-store direttamente online. Lo strumento permette agli utenti di interagire in linguaggio naturale, chiedendo consigli specifici per eventi o necessità stilistiche. Parallelamente, per facilitare i partner istituzionali, è stato introdotto un assistente digitale per l’onboarding che sfrutta la tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation). Questo sistema interroga database tecnici e Q&A storici per accelerare l’integrazione dei prodotti Mastercard, riducendo i tempi dei compiti manuali e permettendo alle banche di generare valore più rapidamente. In questo caso, Ulrich sottolinea l’importanza di mantenere un “essere umano nel loop”, poiché l’assistente è progettato per supportare gli agenti umani e non per sostituirli completamente.
Governance e modelli organizzativi nell’era dell’intelligenza distribuita
La gestione di una tecnologia così pervasiva richiede una struttura organizzativa che eviti frammentazioni pericolose. Mastercard ha adottato un modello hub-and-spoke, dove il team centrale guidato da Ulrich coordina le attività senza centralizzare ogni singola iniziativa. Ulrich paragona l’intelligenza artificiale all’elettricità, sostenendo che sarebbe “folle, pericoloso e probabilmente impossibile” cercare di isolarne ogni elemento dal resto dell’organizzazione.
In questo modello, il team centrale identifica le opportunità tecnologiche per massimizzare il valore per azionisti e clienti, collaborando strettamente con i leader delle singole unità di business, come risorse umane, finanza o pagamenti core. Questo dialogo bidirezionale assicura che le idee innovative nate nei vari dipartimenti siano supportate dai dati e dagli strumenti corretti, evitando duplicazioni e garantendo che ogni soluzione rispetti i criteri di governance e privacy dell’azienda.
Per quanto riguarda la misurazione dei risultati, ogni nuova iniziativa legata alla GenAI viene monitorata attraverso KPI specifici e obiettivi prefissati. Ulrich pone un’enfasi particolare non solo sull’efficienza tecnica, ma anche sulla soddisfazione del cliente e del dipendente. Eliminando le parti più tediose del lavoro, si permette alle persone di dedicare tempo a pensieri più profondi e a risolvere problemi più complessi, un fattore che Ulrich considera fondamentale per il successo a lungo termine.
Sfide etiche e nuovi orizzonti tecnologici
Guardando avanti, Ulrich identifica nella multimodalità e nei modelli di ragionamento le frontiere più interessanti per l’innovazione fintech nel 2026. La capacità di integrare testo, immagini e voce apre possibilità enormi in ambiti come la riconciliazione delle fatture e il pagamento dei conti, dove i dati arrivano spesso in formati eterogenei come PDF o scansioni fotografiche.
Un aspetto cruciale evidenziato da Ulrich riguarda l’evoluzione della precisione dei modelli. Un segnale positivo è rappresentato dall’aumento della frequenza con cui i nuovi modelli dichiarano esplicitamente di non conoscere la risposta a una domanda. Ulrich osserva che “sapere quali sono i limiti della propria conoscenza è incredibilmente importante” e questo è ancora più vero per l’IA, che altrimenti rischia di fornire risposte errate in modo convincente e lucido.
In un settore regolamentato come quello finanziario, la tolleranza verso le allucinazioni tecnologiche è minima. Per questo motivo, la trasparenza e la responsabilità rimangono al centro della strategia di Mastercard. Ulrich conclude sottolineando che, sebbene le leggi di scala e l’aumento della potenza di calcolo continueranno a migliorare i modelli, il vero differenziatore competitivo risiederà nell’uso intelligente dei dati proprietari e nella capacità di generare inferenze di valore in un ambiente protetto e affidabile.
Nel percorso verso l’innovazione fintech nel 2026, il successo dipenderà dalla capacità di integrare queste potenti tecnologie senza mai compromettere l’integrità dei dati e la sicurezza che sono alla base del commercio globale. Come ricordato da Ulrich, la fiducia è l’asset che permette a una rete di pagamenti di prosperare, assicurando che ogni transazione, in qualsiasi parte del mondo, possa avvenire in modo fluido e protetto.
FAQ: Insurtech
Che cos’è l’Insurtech?
L’Insurtech è un neologismo formato dalle parole insurance + technology, che identifica tutto ciò che è innovazione technology-driven in ambito assicurativo: software, applicazioni, startup, prodotti, servizi e modelli di business. Mutuato dal termine fintech che afferisce al mondo bancario, l’Insurtech sta trasformando profondamente l’industria assicurativa, incidendo su cultura aziendale, processi, gestione dei dati e relazione con i clienti. Le compagnie assicurative, tradizionalmente lente nell’adattarsi alla digitalizzazione, stanno ora abbracciando queste tecnologie innovative per rimanere competitive in un mercato in rapida evoluzione.
Quali tecnologie stanno guidando l’innovazione nell’Insurtech?
Le principali tecnologie che stanno guidando l’innovazione nell’Insurtech includono: l’Intelligenza Artificiale e il machine learning, utilizzati per ottimizzare processi come quotazioni, gestione sinistri e analisi predittive; la blockchain, che supporta nuovi modelli assicurativi come micro-assicurazioni, P2P e contratti intelligenti; l’Internet of Things (IoT), che fornisce dati in tempo reale per polizze usage-based e connected insurance; i chatbot e robo-advisor dotati di AI che stanno trasformando il customer service e la consulenza; e le tecnologie per la cybersecurity, fondamentali per proteggere i dati sensibili e sviluppare prodotti assicurativi specifici contro i rischi informatici.
Come sta cambiando il modello di business delle assicurazioni con l’Insurtech?
L’Insurtech sta rivoluzionando i modelli di business assicurativi in diversi modi: sta abilitando polizze on-demand che permettono di assicurarsi solo quando necessario; sta facilitando le assicurazioni usage-based dove si paga solo per l’effettivo utilizzo; sta promuovendo micro-assicurazioni a prezzi accessibili per aree a basso reddito; sta sviluppando prodotti più personalizzati grazie all’analisi avanzata dei dati; sta trasformando la distribuzione con canali digitali e ibridi; e sta ridefinendo la gestione dei sinistri con processi automatizzati e più rapidi. Questa evoluzione risponde alle aspettative dei consumatori moderni che richiedono soluzioni più flessibili, immediate e personalizzate.
Quali sono i trend dell’Insurtech nel 2025?
Nel 2025, i principali trend dell’Insurtech includono: un significativo aumento degli investimenti in Intelligenza Artificiale, con previsioni di raddoppio fino a 90 milioni di euro; una crescente attenzione alle soluzioni per rischi emergenti come cambiamenti climatici, cyber risk e invecchiamento demografico; lo sviluppo dell’assicurazione embedded integrata direttamente nei processi di acquisto; l’espansione delle polizze parametriche basate su trigger oggettivi; una maggiore adozione di infrastrutture di pagamento integrate; e un focus crescente sulla sostenibilità e l’inclusione assicurativa. Le compagnie stanno anche investendo in progetti interni di innovazione e partnership strategiche con startup per accelerare la trasformazione digitale.
Qual è lo stato dell’Insurtech in Italia?
L’Insurtech in Italia sta vivendo una fase di crescita significativa. Secondo l’Insurtech Investment Index, nel 2023 il livello di digitalizzazione del mercato italiano ha raggiunto un punteggio di 20/30, con un notevole incremento rispetto ai 14/30 dell’anno precedente. Si sono registrati 108 progetti interni nelle compagnie assicurative (un aumento del 96%) per un valore di 44,8 milioni di euro, e 45 partnership con soggetti insurtech (un incremento dell’80%). Per il 2024 si prevede un anno record con circa 50 milioni di euro investiti solo in soluzioni di Intelligenza Artificiale. Nonostante questa crescita, l’ecosistema insurtech italiano conta circa 130 realtà innovative e ha attratto investimenti per meno di 20 milioni di euro in startup nel 2021, cifre ancora distanti dai livelli di altri paesi europei.
Come l’Intelligenza Artificiale sta trasformando il settore assicurativo?
L’Intelligenza Artificiale sta trasformando profondamente il settore assicurativo in molteplici aree: nella gestione dei sinistri (indicata dal 64% delle compagnie come area principale di applicazione), dove automatizza e accelera i processi di valutazione; nei processi di back office (55%), ottimizzando le operazioni interne; nei processi di sottoscrizione (36%), migliorando la valutazione del rischio; e nella gestione dei clienti (27%), personalizzando l’esperienza. Le previsioni indicano un raddoppio degli investimenti in AI nel settore insurtech italiano, che dovrebbero raggiungere i 90 milioni di euro nel 2025 e i 140 milioni nel 2026. Tuttavia, la penetrazione dell’AI è ancora considerata troppo bassa rispetto al potenziale, rappresentando solo il 10% degli investimenti tecnologici previsti per il 2026.
Quali sono le sfide principali che l’Insurtech deve affrontare?
L’Insurtech deve affrontare diverse sfide significative: la regolamentazione stringente che può rallentare l’innovazione; la carenza di competenze digitali specializzate, con una previsione di 25.000 nuovi profili tecnologici necessari nel triennio 2023/2025; la resistenza culturale al cambiamento all’interno delle compagnie tradizionali; la difficoltà di integrare nuove tecnologie con sistemi legacy; le preoccupazioni sulla sicurezza e privacy dei dati; la necessità di bilanciare automazione e tocco umano; e l’adattamento a nuovi rischi emergenti come cambiamenti climatici, cyber threats e sfide demografiche. Inoltre, in Italia si registra una penetrazione assicurativa ancora bassa rispetto ad altri paesi europei, richiedendo maggiori sforzi per aumentare la consapevolezza e l’educazione finanziaria.
Quali sono le startup Insurtech più innovative a livello globale?
Tra le startup Insurtech più innovative a livello globale troviamo: Lemonade, che ha rivoluzionato il settore con un approccio technology-first e si è quotata alla Borsa di New York nel 2020; Hippo Insurance, Oscar Health e Next Insurance, che hanno raggiunto lo status di unicorno; Akur8, società francese che sta trasformando il pricing assicurativo con tecnologia avanzata; hyperexponential nel Regno Unito, leader nelle soluzioni per prezzare efficacemente rischi complessi; Companjon in Germania, specializzata in assicurazione embedded dinamica; KYND in Svezia, focalizzata sulla gestione del rischio cyber; e FRISS dall’Irlanda, che fornisce soluzioni di Trust Automation per gli assicuratori. Queste aziende sono state riconosciute nella InsurTech100, una lista annuale che seleziona le realtà più innovative del settore.
Come sta evolvendo la customer experience nel settore assicurativo?
La customer experience nel settore assicurativo sta evolvendo radicalmente grazie all’Insurtech: i canali d’acquisto stanno attraversando un significativo processo di digitalizzazione, con il 38% delle PMI italiane che si affida a modalità ibride e il 26% che utilizza esclusivamente canali digitali; i chatbot e assistenti virtuali stanno migliorando il supporto clienti, offrendo risposte immediate 24/7; le polizze on-demand e usage-based stanno rendendo i prodotti più flessibili e personalizzati; le app mobile permettono di gestire polizze, rinnovamenti e sinistri con pochi click; l’analisi avanzata dei dati consente offerte più rilevanti; e i pagamenti digitali integrati stanno semplificando le transazioni. Accenture ha identificato tre tipologie di clienti assicurativi moderni: Nomadi digitali, Value explorer e Quality seeker, ciascuno con esigenze e preferenze specifiche.
Qual è l’impatto della blockchain nel settore assicurativo?
La blockchain sta avendo un impatto trasformativo nel settore assicurativo, rappresentando un vero e proprio volano per l’innovazione. Questa tecnologia sta abilitando nuove modalità di transazioni finanziarie, migliorando i processi assicurativi esistenti e garantendo la tracciabilità dei documenti. Le applicazioni principali includono gli smart contracts (contratti intelligenti sviluppati ed eseguiti all’interno di un sistema blockchain), che automatizzano l’esecuzione di accordi; le micro-assicurazioni e il P2P (peer-to-peer), che rendono le coperture più accessibili; e le assicurazioni parametriche, che automatizzano i pagamenti al verificarsi di condizioni predefinite. La blockchain offre vantaggi concreti alle compagnie assicurative in termini di riduzione delle frodi, maggiore efficienza operativa, trasparenza e fiducia, rappresentando una svolta tecnologica che potrebbe valere decine di miliardi di dollari per il settore.
Come l’Insurtech sta affrontando i rischi emergenti come cambiamenti climatici e cyber security?
L’Insurtech sta affrontando i rischi emergenti con approcci innovativi: per i rischi climatici, il 79% delle compagnie ha già sviluppato coperture contro catastrofi naturali (NatCat), con l’80% che offre polizze property con estensione agli eventi catastrofali e il 73% soluzioni stand-alone per terremoti, alluvioni e grandinate. Si stanno anche sviluppando prodotti dedicati al settore agricolo (40%) e polizze parametriche (13%). Per il cyber risk, il 53% degli operatori ha già soluzioni a catalogo, principalmente contro malware, ransomware e cyber estorsioni (100%), violazione dei dati (78%) e interruzione dell’attività (56%). Le compagnie stanno integrando servizi di prevenzione e monitoraggio, collaborando con provider di cybersecurity e semplificando i prodotti. Per l’invecchiamento demografico, il 65% delle compagnie offre prodotti Long Term Care (LTC), con servizi integrativi come assistenza domiciliare certificata (70%), care management personalizzato (50%) e convenzioni con strutture sanitarie (45%).
Quali sono le previsioni per il futuro dell’Insurtech entro il 2030?
Entro il 2030, si prevede che l’Insurtech trasformerà radicalmente il settore assicurativo, con il valore dell’industria assicurativa mondiale che dovrebbe quasi raddoppiare, passando da 5,5 a 10 trilioni di dollari, in gran parte grazie all’effetto trainante del digitale. In Italia, si stima che gli investimenti in innovazione assicurativa raggiungeranno i 5 miliardi di euro entro il 2030. L’assicurazione embedded diventerà dominante, con Accenture che prevede un mercato globale di 700 miliardi di dollari nel segmento Property & Casuali entro il 2030. Le auto a guida autonoma potrebbero ridurre il mercato assicurativo auto del 60% entro il 2040. L’intelligenza artificiale e l’analisi predittiva diventeranno centrali in tutti i processi assicurativi, mentre la personalizzazione e la prevenzione sostituiranno gradualmente il modello tradizionale di pura copertura. Solo le compagnie che investiranno adeguatamente in tecnologia e competenze digitali rimarranno competitive in questo nuovo scenario.
