Si è conclusa con successo al Westin Palace di Milano la terza tappa del tour di EGG finance, dedicata a “Come l’AI sta trasformando il mercato del credito – e perché il momento è adesso”. Tenutasi lo scorso 16 giugno, ha seguito il webinar del 28 gennaio e l’incontro del 31 marzo a Roma e ha visto SimplyBiz nel ruolo di official media partner.
Davanti a una platea qualificata, leader di mercato, istituzioni ed esperti si sono confrontati su un messaggio chiarissimo: l’AI ha superato la fase dei progetti pilota isolati ed è ormai diventata una scelta industriale presente, in grado di spostare gli equilibri del conto economico.
Sessione 1: Scenario, visione e dati di mercato
L’apertura dei lavori, verso un’adozione reale e misurabile. Antonio Capaldo, amministratore delegato e direttore commerciale di EGG finance, ha inaugurato la giornata sottolineando la necessità per il settore di compiere un salto di qualità: passare dall’interesse teorico verso l’AI a un’adozione realmente utile, sostenibile e misurabile. Ha tracciato la rotta, spiegando che l’efficienza non può più essere un esperimento isolato, ma deve entrare strutturalmente nei processi delle reti e degli intermediari per generare un reale valore di business.
Il cambiamento culturale e l’era dell’imbrigliamento. Marco Camisani Calzolari, divulgatore scientifico, esperto di IA e cybersicurezza, ha allargato lo sguardo sull’impatto sociologico della tecnologia, sottolineando come l’AI non vada considerata come un semplice software saas (software as a service) standard con flussi di lavoro fissi, ma segni l’inizio di una vera e propria “era dell’imbrigliamento“. L’AI è per sua natura potente ma “selvaggia“; la vera sfida delle organizzazioni moderne consiste nell’addomesticarla per governarla, mettendo la formazione continua e l’alfabetizzazione digitale dei collaboratori al centro della strategia aziendale.
I numeri della Survey SimplyBiz 2026: Milano accelera. Flavio Meloni, ceo di SimplyBiz, ha presentato l’attesissima Survey Executive 2026, basata su un campione di 400 professionisti (65% mediatori creditizi, 20% assicurativi, 15% manager bancari/IT). I dati evidenziano una forte crescita dell’urgenza strategica percepita, che a Milano tocca l’80% del campione, contro il 65,6% registrato a Roma a marzo.
Sebbene il 52,5% dei progetti sia guidato direttamente dai vertici aziendali (ceo / direttori generali), il profilo tecnologico vede ancora un 50% di semplici “sperimentatori” che usano tool generativi esterni solo per e-mail o testi, mentre solo il 10% si definisce propriamente AI native. L’automazione documentale guida i benefici tangibili per il 60% del campione, con risparmi di tempo sulla singola pratica che superano il 50%.
Resta però un forte allarme sul fronte regolatorio: ben l’87,5% del campione ammette di essere impreparato o privo di misure concrete in vista dell’imminente AI Act.
Sessione 2: Istituzioni e governance
Credito alle famiglie e il rebus dell’AI Act. Giuseppe Piano Mortari, vice segretario generale di Assofin ha analizzato il livello di adozione dell’AI nelle diverse aree del ciclo del credito alle famiglie, ponendo l’accento sul delicato rapporto tra modelli predittivi avanzati, attività esternalizzate e normative sul trattamento dei dati. Ha inoltre lanciato un’importante provocazione tecnica e normativa riguardo all’imminente impianto legislativo europeo, analizzando se e quando strumenti matematici classici – come la tradizionale regressione logistica – debbano essere considerati a tutti gli effetti sistemi di intelligenza artificiale ai sensi dell’AI Act.
La posizione dell’Oam: l’AI a supporto, la decisione resta umana.
Stefano Albisinni, responsabile dell’ufficio elenchi dell’Oam (Organismo agenti e mediatori), ha ribadito che gli elenchi e i registri dell’Organismo non sono meri archivi amministrativi statici, ma costituiscono presidi dinamici a tutela del mercato, della legalità e della fiducia degli utenti. L’evoluzione digitale e l’interoperabilità dei dati con la Pubblica Amministrazione rappresentano la chiave per rafforzare questa funzione.
Domenico Massari, responsabile del’ufficio IT e privacy dell’Oam, ha esplorato l’infrastruttura tecnologica (data lake unificato) che permette controlli centralizzati e analisi comportamentali proattive per scovare anomalie, abusivismo e violazioni distributive. Massari ha ribadito un principio cardine dell’Organismo: l’AI supporta le istruttorie, analizza i pattern e velocizza i controlli, ma non può e non deve mai sostituire la decisione amministrativa e discrezionale dell’Autorità, garantendo trasparenza, imparzialità e aderenza a Gdpre AI Act.
Come trasformare le capacità dell’IA in valore reale controllato. Rosa Metra, founder e md di Change Works, attraverso un dettagliato caso di studio tarato su EGG finance, ha mostrato come trasformare le capacità computazionali dell’algoritmo in “valore reale controllato“. Ha messo in guardia le aziende finanziarie dalla trappola della fiducia cieca, che consiste nell’accettare risposte dell’AI senza previa verifica umana, e dall’uso di scorciatoie non autorizzate con strumenti consumer. La sostenibilità dei progetti complessi richiede l’adozione della diagnosi HTA, per definire in modo scientifico intenti economici, ruoli interni e, soprattutto, chiari diritti decisionali su chi approva o blocca le eccezioni.
Sessione 3: Leader di mercato e fintech
La convergenza tra il settore creditizio e assicurativo nell’era AI. Simone Ranucci Brandimarte, presidente dell’Italian Insurtech Association (IIA) ha illustrato uno scenario di crescita travolgente per l’open & embedded insurance: entro il 2030, l’80% delle polizze globali passerà da piattaforme digitali, e in Italia il mercato assicurativo digitale traguarderà i 28,6 miliardi di euro. Gli investimenti in sola intelligenza artificiale nel comparto assicurativo italiano toccheranno i 250 milioni di euro nel 2026, concentrandosi prevalentemente su underwriting & risk (50-70%) e customer interaction (60%). Brandimarte ha denunciato però un forte digital divide: se l’85% dei clienti spinge per la modalità di acquisto self assisted, il 70% degli addetti della industry ammette un forte gap nelle proprie competenze digitali, e il 51% è fortemente preoccupato per questa carenza formativa.
Il modello AI native per l’abbattimento della burocrazia nelle pmi. Marco Felletti, lead pmm payments and banking di Qonto, ha mostrato l’applicazione pratica dell’intelligenza artificiale nei servizi bancari commerciali per le imprese. L’introduzione di agenti AI verticali per l’esecuzione e l’analisi – capaci di gestire pagamenti massivi di fatture ed estrarre insight finanziari predittivi in tempo reale – consente alle pmi di risparmiare in media fino a 8 ore di lavoro amministrativo a settimana. Felletti ha condiviso l’esperienza interna di Qonto, dove l’86% dei dipendenti utilizza l’AI quotidianamente in ogni reparto, riducendo ad esempio del 70% i tempi di localizzazione linguistica nei mercati europei.
Dati SKU level e lo shopping assistant del futuro. Loris Sironi, business development manager di Klarna, ha illustrato l’evoluzione della società da fornitore di bnpl a “shopping assistant” globale basato sull’AI. Grazie alla gestione di un infinite feed personalizzato, Klarna registra tassi di click-through 14 volte superiori a Instagram. Il vero segreto competitivo risiede nel possesso e nell’analisi dei dati a livello sku (conoscenza esatta di marca, modello, taglia e colore dell’oggetto acquistato). Questa profondità informativa consente una profilazione del rischio di credito e una prevenzione delle frodi enormemente più accurata e dinamica rispetto ai rigidi parametri delle carte di credito tradizionali.
L’addomesticamento dell’AI: un processo in 7 fasi. Federico Zuin, vice president AI LOG ha offerto una panoramica strettamente tecnica su come evitare il fallimento dei progetti aziendali (che oggi colpisce il 90-95% dei prototipi isolati). Citando il framework di Tomasz Tunguz, Zuin ha chiarito che il Large Language Model (LLM) è solo l’elemento più piccolo di un sistema di produzione, mentre il vero lavoro è svolto dall’harnes (l’infrastruttura di imbrigliamento) che lo circonda. Per strutturare processi industriali stabili, sicuri e replicabili in azienda, è indispensabile presidiare i 7 pilastri architetturali: contesto e memoria; strumenti e azione; orchestrazione e ciclo; stato e persistenza; ambiente di test e calcolo; osservabilità e governance; ottimizzazione dei costi e del flusso di lavoro.
Sessione 4: Tecnologia e visione futura
La live demo e i guard rail etici. Fulvio Massarelli, responsabile product adoption & AI ethics di EGG finance ha spento le slide per dare spazio a una dimostrazione interamente dal vivo della piattaforma EGG AI. Attraverso la simulazione in tempo reale di una pratica e dell’onboarding dei clienti tramite il Live Avatar, ha mostrato come l’AI possa integrarsi fluidamente nei workflow quotidiani dei mediatori. Ha poi approfondito il funzionamento dei “guard rail” informativi necessari per blindare il sistema, impedendo allucinazioni algoritmiche o violazioni di compliance e privacy aziendale.
La chiusura dei lavori, la logica commerciale e il lancio di “Legend AI”. Antonio Capaldo, ad e direttore commerciale di EGG finance, è tornato sul palco per la chiusura dei lavori e la presentazione strategico-commerciale. Ha illustrato l’evoluzione dell’intelligenza artificiale dai meri processi di automazione alla creazione di prodotti personalizzati, in grado di incrementare nel tempo la marginalità aziendale. Ha infine ufficializzato il lancio di Legend AI, una versione light concepita per uso prevalentemente interno. Destinata ai dipendenti, permette di gestire lead, pratiche e knowledge base senza le complessità della piattaforma enterprise completa, ed è supportata da una strategia di vendita snella basata su sconti progressivi a volumi.
Conclusioni: l’AI come scelta industriale presente. Alessandro Palmisano, chief strategy officer di EGG finance, ha tirato le conclusioni della mattinata ricordando che l’intelligenza artificiale non deve più essere considerata una semplice promessa tecnologica, ma una ineludibile scelta industriale. Il focus dei prossimi mesi dovrà spostarsi sull’organizzazione dei dati e sul change management organizzativo: solo governando i processi e addomesticando l’algoritmo le aziende potranno tradurre l’efficienza operativa in reale stabilità di business.
