La rapidità dell’evoluzione tecnologica sta ridefinendo i confini della competitività economica globale, ponendo i settori regolati di fronte a scelte strategiche non più rimandabili. Tra questi, il comparto finanziario si trova al centro di una doppia spinta: da un lato, l’esigenza di integrare sistemi computazionali d’avanguardia per ottimizzare i processi; dall’altro, la necessità stringente di tutelare il proprio patrimonio informativo. Durante l’Accenture Banking Conference del 14 maggio 2026, Alessandra Poggiani, Direttore Generale di Cineca, il più grande centro di calcolo italiano e uno dei principali in Europa, ha analizzato lo stato dell’arte delle infrastrutture di calcolo e l’impatto dell’intelligenza artificiale, delineando i confini di quella che viene definita la sovranità digitale delle banche. Il confronto, guidato dal giornalista Alberto Giuffrè, ha messo in luce come la governance dei dati non sia un semplice fattore di compliance, ma un pilastro della sicurezza industriale e nazionale.
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La traiettoria del calcolo: dal supercomputer alla frontiera quantistica
Per comprendere l’urgenza legata alla tutela dei dati, è necessario analizzare la scala grandiosa dell’infrastruttura tecnologica che muove l’intelligenza artificiale moderna. I modelli di machine learning e di AI generativa poggiano interamente su tre pilastri interconnessi: l’addestramento su grandi moli di dati, l’esecuzione di complessi calcoli matematici e l’inferenza, ossia la capacità del sistema di comprendere e rispondere alle richieste utilizzando il linguaggio naturale.
La velocità con cui queste operazioni vengono eseguite sta registrando una crescita esponenziale, modificando radicalmente le capacità predittive e di simulazione in molteplici ambiti professionali, dalla logistica alla meteorologia. Questo incremento prestazionale è guidato dallo sviluppo del supercalcolo e delle architetture ad alte prestazioni gestite da realtà come il Cineca.
I numeri del supercalcolo in Italia
I dati sulle capacità computazionali attualmente disponibili sul territorio nazionale aiutano a comprendere la distanza siderale che separa l’informatica aziendale standard dalle infrastrutture di livello scientifico:
- Un miliardo di miliardi di calcoli al secondo: è la sbalorditiva potenza di calcolo che un supercomputer odierno è in grado di sprigionare per elaborare informazioni.
- Il fattore tempo: un’ora di elaborazione eseguita su un grande calcolatore operante in Italia consente di completare operazioni che richiederebbero ben 11 giorni di lavoro ininterrotto su un computer normale.
Come evidenziato da Alessandra Poggiani, questa asimmetria prestazionale genera “una differenza difficile anche da comprendere dal punto di vista intellettuale”. A questa capacità si sommerà a breve l’apporto del quantum computing, una tecnologia attualmente in fase di sperimentazione che promette di accelerare ulteriormente la velocità nel trattamento e nella strutturazione dei dati.
L’evoluzione non mostra segni di rallentamento. Le tecnologie attuali sono mature per rispondere alle esigenze applicative del mercato, eppure la situazione presente rappresenta solo l’inizio di un percorso ben più ampio. “Diciamo che la tecnologia è matura, ma questa fotografia di quanto è matura in questo momento è niente rispetto alla traiettoria a breve-medio termine”, ha avvertito il Direttore Generale di Cineca.
Il paradosso dell’AI generativa e il trasferimento di conoscenza
La maturità dei sistemi di intelligenza artificiale si scontra con una dinamica operativa che tocca da vicino la sovranità digitale delle banche: il funzionamento stesso degli algoritmi generativi. Quando un’organizzazione decide di adottare strumenti commerciali esterni per supportare le attività quotidiane, si attiva un processo di retroalimentazione asimmetrico. I grandi modelli linguistici disponibili sul mercato migliorano le proprie performance e apprendono nuove capacità proprio grazie alle informazioni fornite dagli utenti che li interrogano.
“La maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale generativa che utilizziamo migliorano perché li usiamo, basandosi sulle conoscenze che apprendono da noi”, ha spiegato Poggiani. Questo meccanismo genera un rischio tangibile di trasferimento involontario di know-how aziendale verso l’esterno.
Il trasferimento della grammatica aziendale
Il rischio si fa concreto quando anche le piccole e medie imprese, o le divisioni interne di grandi gruppi, ricorrono a piattaforme terze per analizzare le proprie dinamiche interne. Alberto Giuffrè ha accennato ironicamente alla possibilità teorica che in futuro persino un amministratore delegato possa essere sostituito da un avatar o da un assistente virtuale. Pur escludendo uno scenario simile nell’immediato, la risposta di Poggiani ha spostato l’attenzione su un problema presente e strisciante.
Se un’azienda utilizza quotidianamente strumenti diffusi come Claude o ChatGPT per formulare quesiti sul proprio funzionamento organizzativo, è costretta a descrivere nel dettaglio le proprie procedure interne. Attraverso questo racconto, l’organizzazione trasferisce di fatto al sistema una conoscenza proprietaria preziosa. I sistemi commerciali acquisiscono e assimilano questi dati operativi per migliorare l’addestramento generale, traducendo l’esperienza della singola impresa in un vantaggio per la piattaforma stessa. Secondo la visione espressa dal Direttore di Cineca, l’adozione massiva di tali strumenti implica il trasferimento automatico di una vera e propria “grammatica” organizzativa, fatta di processi, modalità gestionali e flussi di funzionamento che regolano la vita quotidiana delle istituzioni.
Oltre i confini geografici: la sovranità di dominio
Le implicazioni di questo trasferimento tecnologico superano la dimensione aziendale ed entrano nel campo della competizione geopolitica globale. La competitività economica di un Paese o di un continente non si misura più soltanto sulla base della produzione industriale classica, ma dipende direttamente dalla capacità di sviluppare competenze tecnologiche avanzate. Il nodo centrale risiede nel superamento della condizione di meri consumatori passivi di soluzioni digitali. Diventa essenziale essere in grado di progettare, sviluppare e coordinare i sistemi di calcolo. “Quanto siamo capaci di essere, oltre che utilizzatori, produttori di tecnologia e quindi anche produttori di sistemi di intelligenza artificiale?”, ha domandato Poggiani, sottolineando la necessità di un cambio di passo strategico.
Per rispondere a questa urgenza, il concetto tradizionale di sovranità territoriale deve essere integrato da una nuova definizione, più aderente alle dinamiche dell’economia dei dati. Accanto alla sovranità nazionale e a quella continentale europea, emerge con forza la necessità di istituire una sovranità di dominio.
Modelli proprietari per la tutela del vertical banking
La sovranità di dominio si applica con urgenza a tutti quei settori verticali fortemente regolamentati che gestiscono infrastrutture critiche o dati altamente sensibili, come l’energia e, in modo particolare, il comparto bancario. Gli istituti di credito non svolgono una funzione puramente economica o industriale; la loro attività ha una valenza sistemica che si ripercuote sulla stabilità dell’intera società.
Nei settori regolati, la formazione, la ricerca e le attività bancarie richiedono un livello di protezione del dato superiore rispetto ai comparti commerciali ordinari. Permettere che le informazioni finanziarie alimentino, direttamente o indirettamente, l’addestramento di algoritmi controllati da soggetti terzi e situati al di fuori dei confini nazionali o continentali rappresenta una vulnerabilità strategica.
La soluzione per preservare la sovranità digitale delle banche risiede nella progettazione di infrastrutture dedicate. Appare fondamentale che l’Europa, l’Italia e i singoli settori regolati si dotino di sistemi proprietari. Soltanto lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale verticali e interni consente alle organizzazioni di mantenere il controllo totale sui processi di computazione. L’adozione di un sistema proprietario garantisce che l’utilizzo quotidiano degli strumenti digitali non si traduca in un addestramento automatico per conto di terze parti, blindando il know-how e garantendo la piena autonomia operativa del sistema finanziario.
FAQ: Fintech – BankingUp
Che cos’è il Fintech e come sta trasformando il settore bancario?
Il Fintech rappresenta la trasformazione digitale nell’industria del banking e dei servizi finanziari. È l’applicazione dell’innovazione tecnologica al settore finanziario che sta rivoluzionando il modo in cui vengono erogati i servizi bancari tradizionali. Questa trasformazione coinvolge diversi ambiti: dal retail banking alle criptovalute, dalla blockchain agli instant payments, dal mobile banking all’open banking. BankingUp è il primo canale dedicato al futuro delle banche e dei servizi finanziari, che monitora news, tendenze, scenari e startup del settore. La digitalizzazione sta permettendo lo sviluppo di nuovi modelli di business e l’ingresso di nuovi player nel mercato, creando un ecosistema finanziario più integrato e collaborativo dove clienti, banche tradizionali e nuovi operatori possono interagire per offrire soluzioni innovative e personalizzate.
Quali sono le principali startup Fintech in Italia e come sta evolvendo il loro mercato?
Il mercato delle startup Fintech in Italia sta attraversando una fase di maturità e consolidamento. Secondo l’Osservatorio Fintech & Insurtech del Politecnico di Milano, a fine 2024 si contavano 596 startup fintech attive, in lieve calo rispetto alle 622 del 2023. Nonostante questa riduzione numerica, le startup esistenti hanno rafforzato la propria posizione attraverso sinergie con partner industriali e finanziari, dimostrando capacità di adattamento e resilienza. Tra le realtà italiane più affermate troviamo Satispay, Scalapay e Credimi. Altri esempi significativi includono Cardo AI, specializzata nello sviluppo di tecnologie avanzate per la finanza strutturata, che ha recentemente concluso un’exit totale con un round Series A da 15 milioni di dollari, e Volume, startup fintech fondata a Londra dall’italiano Simone Martinelli, specializzata in pagamenti account-to-account, che ha raccolto 6 milioni di dollari in un round di finanziamento. I finanziamenti complessivi sono aumentati del 44% rispetto all’anno precedente, raggiungendo i 250 milioni di euro, e anche i ricavi hanno registrato una crescita del 29%.
Quali sono le principali sfide che affrontano le startup Fintech?
Le startup Fintech devono affrontare diverse sfide significative nel loro percorso di crescita. Una delle principali è l’accesso ai capitali: il 46% è impegnato nella ricerca fondi e solo il 12% ha identificato investitori adeguati al round pianificato. I round sono spesso destinati allo sviluppo del prodotto più che all’espansione in nuovi mercati, e l’ammontare dei fondi è generalmente contenuto (oltre il 50% delle richieste è inferiore a 2 milioni di euro). Un’altra sfida importante è il passaggio dalla sperimentazione all’industrializzazione di prodotti e servizi, in un mercato che sta entrando in una nuova fase di maturità. Inoltre, le startup devono affrontare la complessità normativa e la concorrenza sia delle banche tradizionali che stanno digitalizzando i loro servizi, sia di altre fintech. La capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato e di costruire partnership strategiche con attori consolidati diventa quindi fondamentale per la sopravvivenza e il successo in questo settore.
Quali tecnologie stanno guidando l’innovazione nel settore Fintech?
Nel 2024, le tecnologie sono il fulcro dell’offerta delle startup fintech, che puntano soprattutto su quelle più consolidate, come API (adottate dal 70%) e Artificial Intelligence (43%). Tra le tecnologie emergenti, si distingue la crescita significativa della Generative AI, adottata dal 26% delle startup, principalmente per ottimizzare processi di back-office. Altre tecnologie rilevanti includono la blockchain, utilizzata per garantire maggiore sicurezza e trasparenza nelle transazioni finanziarie, e l’Internet of Things (IoT), che sta collegando dispositivi fisici alla rete per consentire una gestione più intelligente delle risorse finanziarie. Queste innovazioni tecnologiche permettono di analizzare i rischi in tempo reale, prevedere insolvenze e migliorare la precisione delle decisioni strategiche. L’adozione di queste tecnologie sta trasformando radicalmente il modo in cui vengono erogati i servizi finanziari, rendendo possibili nuovi modelli di business e migliorando l’esperienza utente.
Cos’è l’Open Banking e come sta cambiando il settore finanziario?
L’Open Banking è una condivisione dei dati tra i diversi attori dell’ecosistema bancario, autorizzata dai clienti, scaturita dalla PSD2 (Payment Services Directive 2), direttiva europea sui pagamenti digitali emanata nel 2018. Questa innovazione ha portato una vera disruption nel mondo bancario, obbligando per la prima volta le banche europee ad aprire le proprie API (Application Program Interface) a società fintech e altre aziende che si occupano di prodotti e servizi finanziari. Grazie all’Open Banking, la capacità di servire direttamente i clienti non è più una prerogativa esclusiva delle banche tradizionali, ma viene condivisa con società fintech e tech retailer. La fiducia degli italiani nell’Open Banking continua a crescere: nel primo semestre 2024 quasi la metà degli utenti (49,2%) ha almeno un conto connesso. A partire dal 2025, con l’introduzione della versione finale del Regolamento europeo FIDA (Financial Data Access), si entrerà nell’epoca dell’Open Finance, che estenderà il concetto di Open Banking prevedendo la condivisione e l’accesso a una gamma ancora più ampia di dati e prodotti bancari tramite API.
Come sta evolvendo il settore dei pagamenti digitali nelle assicurazioni?
Il settore dei pagamenti digitali nelle assicurazioni sta vivendo una profonda trasformazione. Secondo l’Osservatorio Innovative Payments del Politecnico di Milano, nel 2024 il valore transato tramite strumenti di pagamento digitali ha raggiunto 481 miliardi di euro, pari al 43% del totale delle transazioni, segnando per la prima volta il sorpasso sul contante. Nei punti vendita fisici, il valore incassato con strumenti digitali è stato di 385 miliardi di euro, in crescita del 7% rispetto al 2023. Nuovi modelli per incassi e rimborsi, tokenizzazione, wallet, approcci mobile-first e formule in abbonamento stanno ridefinendo la relazione tra compagnie e assicurati. Secondo un recente report di Adyen ed EY, oltre la metà dei clienti insurance online desidera acquistare polizze tramite canali mobile-first, mentre per le generazioni più giovani (Gen Z e Millennial) la semplicità del pagamento rientra tra i primi cinque fattori decisionali nella scelta di un’assicurazione. Le soluzioni mobile-first stanno diventando lo standard per la sottoscrizione di polizze temporanee, on-demand o basate sull’utilizzo, mentre i modelli in abbonamento, particolarmente apprezzati dai clienti tra i 25 e i 34 anni, aprono la strada a logiche di pagamento più vicine ai servizi digitali.
Quali sono le principali sfide assicurative del futuro e come il settore si sta adattando?
Secondo una ricerca di EY per Italian Insurtech Association, clima, invecchiamento demografico e cybersecurity sono le nuove priorità per l’industria assicurativa. Il rischio climatico si conferma la minaccia più urgente e trasversale, con il 79% delle compagnie che dichiara di avere già a catalogo coperture contro le catastrofi naturali (NatCat). L’offerta attuale include polizze property con estensione agli eventi catastrofali (80%), soluzioni stand-alone per terremoti, alluvioni e grandinate (73%), prodotti dedicati al settore agricolo e soluzioni multirischio (entrambi al 40%). Per quanto riguarda il cyber risk, il 53% degli operatori ha già soluzioni a catalogo, ma la domanda resta debole: il 59% degli operatori la considera bassa. Le coperture più diffuse riguardano malware, ransomware e cyber estorsioni (100%), violazione dei dati (78%) e interruzione dell’attività (56%). Infine, la Long Term Care si afferma come risposta strategica all’invecchiamento demografico, con il 65% delle compagnie che ha già prodotti dedicati. Per aumentare il valore percepito di queste coperture, le compagnie puntano su servizi integrativi come l’assistenza domiciliare certificata (70%), il care management personalizzato (50%) e le convenzioni con RSA e strutture sanitarie (45%).
Cos’è il Banking-as-a-Service e quali vantaggi offre?
Il Banking-as-a-Service (BaaS) è la messa a disposizione da parte delle banche dei propri servizi finanziari al di fuori dei rami tradizionali. Ciò avviene attraverso il cloud e le API (Application Programming Interface), a vantaggio di società esterne, come fintech o altre aziende digitali. Queste ultime sono così in grado di offrire ai loro clienti servizi bancari tradizionali, come conti bancari online, carte di debito, prestiti e soluzioni di pagamento, senza aver bisogno della licenza bancaria. Grazie al BaaS, qualunque azienda può fornire servizi bancari ai suoi clienti. Affinché il BaaS abbia successo, è cruciale che si instauri una collaborazione tra gli istituti di credito e le società fintech. Le banche possono utilizzare strumenti già testati dalle fintech, riducendo i tempi di go-to-market, mentre grazie al digitale possono raggiungere più facilmente i clienti delle Generazioni Y e Z. Il BaaS non va confuso con l’open banking: nel BaaS la società che si appoggia alla piattaforma non entra mai veramente in possesso dei soldi o dei dati del cliente, agisce semplicemente come un intermediario e non è soggetta agli obblighi normativi e di compliance che una banca si trova quotidianamente a dover adempiere.
Quali sono le banche che investono di più nel Fintech a livello mondiale?
Secondo un rapporto realizzato da Cb Insights, dal 2013 al 2017 le principali banche mondiali hanno investito complessivamente 118 miliardi di dollari nel settore del fintech. A guidare la classifica degli istituti di credito più “innovativi” è Goldman Sachs con 37 miliardi di dollari, seguita da Citi Banks (25 miliardi) e J.P. Morgan (14 miliardi). Ogni banca ha una preferenza di investimento specifica: J.P. Morgan si è focalizzata sul settore dei pagamenti, Citi Banks ha puntato sulla sicurezza e l’ecommerce, mentre Goldman Sachs ha scommesso sul settore dei prestiti e sul regtech. Le banche italiane, invece, sembrano essere ancora in affanno rispetto al processo di trasformazione digitale. Secondo un censimento realizzato da ABI, il 70% delle banche italiane analizzate sta lavorando per sviluppare relazioni con le startup fintech, con spese in tecnologia che hanno raggiunto quota 4,5 miliardi di euro. Tuttavia, gli investimenti sono ancora limitati rispetto ai colossi internazionali.
Quali sono i settori emergenti nel Fintech?
Le startup fintech operano in una vasta gamma di settori emergenti. Tra i principali troviamo i pagamenti digitali, la gestione patrimoniale, i prestiti peer-to-peer, le assicurazioni digitali (insurtech), la blockchain e le criptovalute. Altri settori in crescita includono le regtech (tecnologie regolamentari) e le soluzioni di cybersecurity finanziaria. In particolare, nel panorama italiano, circa 86 startup sono attive nell’insurtech, il settore che applica la tecnologia al mondo delle assicurazioni. Il settore dei pagamenti digitali sta vivendo una forte crescita, con il valore transato che ha raggiunto 481 miliardi di euro nel 2024, pari al 43% del totale delle transazioni. Anche l’Open Banking sta guadagnando terreno, con quasi la metà degli utenti italiani (49,2%) che ha almeno un conto connesso nel primo semestre 2024. Questa diversificazione permette di affrontare e risolvere problemi specifici attraverso soluzioni tecnologiche mirate, contribuendo alla trasformazione digitale dell’intero settore finanziario.
