Il settore bancario si trova ad affrontare una profonda trasformazione nei modelli operativi e di governance, accelerata da requisiti regolamentari sempre più stringenti che impongono una visione integrata del patrimonio informativo. Quando un istituto di credito effettua il salto dimensionale e organizzativo verso la vigilanza diretta da parte delle autorità comunitarie, la necessità di superare la frammentazione dei sistemi e di garantire l’assoluta trasparenza dei flussi non rappresenta più soltanto un obbligo di conformità, ma diventa una leva per ridisegnare l’intera strategia di business. Il caso di Banca Mediolanum, emerso durante la Use Case Session 2026 degli Osservatori Digital Innovation, illustra come la necessità di rispondere alle richieste del regolatore possa trasformarsi nell’opportunità di edificare un ecosistema basato sulla conoscenza condivisa e predisposto all’integrazione delle tecnologie analitiche più avanzate.
Indice degli argomenti
Come si trasforma la data governance in banking sotto la spinta della vigilanza europea
L’evoluzione dei modelli di data governance in banking risponde in modo diretto all’incremento della complessità normativa che caratterizza i mercati finanziari contemporanei. Per un conglomerato finanziario che opera sia nell’ambito bancario sia in quello assicurativo, la sovrapposizione delle regole locali richiede uno sforzo di armonizzazione costante dei presidi e dei controlli. La gestione di architetture informative eterogenee diventa un fattore critico nel momento in cui cambiano i parametri di supervisione istituzionale.
La transizione verso lo status di istituto significant e il superamento dei silos
Banca Mediolanum ha vissuto un passaggio cruciale nel corso del 2022, anno in cui è diventata formalmente una banca “significant” per la vigilanza europea. Questo mutamento di status ha comportato l’aggiunta delle disposizioni e dei severi standard della Banca Centrale Europea alla normativa locale di riferimento che l’istituto era già tenuto a rispettare. Di fronte a questo scenario, i vertici operativi della banca hanno colto l’occasione per avviare un programma organico di adeguamento che puntasse a risolvere in radice i problemi strutturali legati alla frammentazione dei dati.
Le informazioni e le verifiche di qualità risultavano infatti distribuite e stratificate tra molteplici sistemi informatici interni e infrastrutture gestite in outsourcing da fornitori esterni. Tale dispersione generava una scarsa chiarezza nella definizione delle responsabilità, storicamente ripartite tra le strutture di business, i dipartimenti IT e i partner tecnologici. Il programma ha così assunto una duplice valenza: soddisfare gli impegni assunti nei confronti del regolatore europeo attraverso l’invio di output precisi sull’avanzamento dei lavori e, simultaneamente, implementare una Data Strategy capace di unificare la gestione del patrimonio informativo aziendale.
Le linee guida per strutturare un modello efficace di data governance in banking
Per dare organicità all’intero percorso di trasformazione e rispondere in modo sistemico alle autorità di vigilanza, l’istituto ha impostato una strategia fondata su quattro pilastri interconnessi. Il primo elemento è rappresentato dalla conformità normativa, che costituisce il motore iniziale dell’investimento e definisce il perimetro dei requisiti stringenti da rispettare. Il secondo pilastro si focalizza sulla creazione di una vera e propria Data Community aziendale, un passaggio necessario per diffondere competenze, sistemi e strumenti operativi a tutti i livelli dell’organizzazione.
Dalla creazione della community interna alla scelta di una nuova piattaforma
La diffusione del know-how all’interno della struttura organizzativa è orientata a supportare e rendere concreti i ruoli previsti dal framework aziendale, con particolare riferimento alle figure specialistiche dei Data Owner e dei Data Steward. Il terzo pilastro coincide con il Data Ecosystem, ovvero l’infrastruttura tecnologica abilitata dall’introduzione di una nuova Data Platform mirata alla creazione di un patrimonio informativo coeso, coerente e interamente certificato. Il quarto pilastro è costituito dal framework di data governance vero e proprio, definito come lo strumento deputato a stabilire le regole del gioco, i ruoli e le modalità di applicazione dei presidi di controllo, documentazione e tracciatura.
L’applicazione pratica di questa architettura concettuale è stata declinata attraverso quattro passaggi operativi consecutivi, caratterizzati da continui cicli di feedback. Il primo passo ha riguardato la definizione accurata dello scope di intervento, individuato nell’analisi dei report e degli indicatori aziendali. Questa scelta risponde sia a una richiesta esplicita della normativa europea, sia alla consapevolezza che la reportistica rappresenta il modo migliore per rendere esplicito e controllabile tutto il volume di informazioni trattate dall’istituto. Una volta stabilito lo scope, il team di progetto ha proceduto alla comprensione e alla progressiva reingegnerizzazione dei processi di produzione dei report, intervenendo specialmente laddove l’apporto delle attività manuali risultava rilevante e rischioso per la compliance.
Il valore del data lineage per ottimizzare i report e i controlli finanziari
La mappatura dei flussi informativi e l’automazione dei presidi rappresentano il nucleo centrale per una corretta implementazione della data governance in banking. Attraverso la ricostruzione analitica del percorso compiuto dal dato, dall’origine fino all’approdo nei sistemi di sintesi, l’istituto ha potuto raccogliere tutti i controlli esistenti sul territorio aziendale e definirne di nuovi laddove emergevano criticità o lacune operative. Questo approccio orizzontale ha permesso di iniziare a esporre misure di sintesi per calcolare in modo oggettivo l’esaustività, la pervasività e la robustezza dei presidi messi in atto.
L’uso di soluzioni tecnologiche per tracciare le interconnessioni tra i sistemi
In questa fase del programma è diventato centrale l’utilizzo della tecnologia fornita da partner specializzati come la software house americana Ab Initio, partner strategico dell’istituto da circa tre anni. Lo strumento tecnologico viene impiegato per manifestare concretamente i presidi di controllo e per tracciare il data lineage sia a livello logico sia a livello fisico. La visualizzazione dei flussi consente non solo di soddisfare le richieste ispettive, ma di generare un valore aggiunto per l’efficienza interna dell’azienda. Luca Cattolico, Data Governance Specialist di Banca Mediolanum, ha evidenziato come l’evidenza dei flussi abbia modificato la percezione dei processi interni: “Non è solo per noi un tema normativo, ma è anche un tema di creare conoscenza, e questo è molto utile perché le sovrapposizioni tra questi processi sono molte, e molte più di quante gli utenti riescano a esplicitare secondo la loro conoscenza contingente dell’attività”.
I progetti logici disegnati sulla piattaforma permettono di contestualizzare i controlli e di esportare massivamente le informazioni per produrre una reportistica accurata, sia di livello executive per i comitati di direzione, sia di natura gestionale per scopi di monitoraggio interno. La gestione del cambiamento ha richiesto uno sforzo notevole sul piano delle relazioni aziendali.
In merito agli insegnamenti tratti durante il progetto, Cattolico ha spiegato: “Abbiamo imparato sicuramente che non tutto quello che c’è già è da scartare; spesso negli strumenti con cui ci interfacciamo e che vengono utilizzati dai nostri colleghi che producono questi report, i controlli magari già ci sono, la documentazione già esiste. Il problema vero per noi è stato quello di creare una visione comune, una visione coesa, e di rappresentare in maniera coerente tutti questi presidi”. L’esperienza sul campo ha dimostrato che le prime grandi difficoltà da superare in programmi di questa portata sono di natura squisitamente organizzativa, legate alla necessità di ottenere il pieno coinvolgimento di tutti gli stakeholder aziendali.
L’evoluzione della data governance in banking grazie all intelligenza artificiale
La stabilizzazione del modello di gestione dei dati apre la strada all’introduzione di strumenti di automazione avanzata, rispondendo alle sfide di scalabilità indotte dall’enorme mole di informazioni trattate quotidianamente dal settore finanziario. La manutenibilità dei sistemi di lineage nel lungo periodo richiede un cambio di paradigma che vede nell’intelligenza artificiale un alleato strategico, muovendosi lungo linee di sviluppo parallele e complementari.
Dalla certificazione delle basi dati alla deduzione automatica dei flussi tecnici
Il primo filone di sviluppo riguarda il ruolo della data governance come fattore abilitante per l’innovazione tecnologica diffusa. La messa a disposizione dell’azienda di basi dati omogenee, strutturate e rigorosamente certificate rappresenta l’infrastruttura abilitante indispensabile per implementare con successo use case avanzati basati su agenti e modelli di intelligenza artificiale generativa, garantendo l’affidabilità degli output aziendali. Il secondo filone esplora invece l’utilizzo dell’intelligenza artificiale a supporto diretto dei processi interni della governance stessa, per automatizzare i compiti più complessi e gravosi.
La ricerca interna si sta focalizzando sulla possibilità di impiegare modelli intelligenti per dedurre in modo automatico il lineage di business a partire da quello tecnico, analizzando le relazioni profonde tra le basi dati. Inoltre, l’AI viene studiata per proporre in autonomia nuovi punti di controllo analizzando i risultati della profilazione del dato, o per interpretare le specifiche di business all’avvio di nuove progettualità, suggerendo i requisiti di data governance da implementare fin dalle prime fasi di progettazione.
In merito a queste prospettive future, Cattolico ha confermato la direzione intrapresa dall’istituto: “Stiamo ragionando anche noi, come tutti chiaramente, su come l’AI ci può supportare in questo e stiamo ragionando su due filoni. Uno è ragionare su come noi possiamo abilitare use case ma chiaramente mettere a disposizione basi dati omogenee e certificate abilita use case e quindi dà la possibilità di utilizzare agenti e modelli, ma in parallelo ci stiamo anche preoccupando di capire come l’AI può essere utile a noi”.
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.
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