Il sistema finanziario italiano entra in una fase di nuova maturità. L’evento ospitato oggi, 24 aprile 2026, dalla Banca d’Italia a Roma, dedicato al rapporto OCSE “Artificial Intelligence in Italian Financial Markets – From Analysis to Action”, fotografa un passaggio ormai compiuto: l’IA non è più soltanto un terreno di sperimentazione, ma una componente reale dei processi di banche, assicurazioni, intermediari e operatori dei mercati finanziari.
Il documento, basato anche su un’indagine condotta nel secondo trimestre 2025 su 450 rispondenti del settore finanziario italiano, segnala che il 39% degli operatori utilizza già tecnologie di IA nelle attività quotidiane.
La diffusione è più elevata nelle assicurazioni, con il 70% degli intervistati, e nelle banche, con il 59%, mentre tra gli operatori dei mercati finanziari il tasso di adozione si attesta al 31%.
Il dato si inserisce in un percorso già emerso anche nel confronto con il mercato del credito. La survey SimplyBiz 2026, presentata il 31 marzo a Roma nel corso dell’evento “Come l’AI sta trasformando il mercato del credito”, aveva posto l’attenzione proprio sull’impatto operativo dell’intelligenza artificiale per mediatori creditizi, agenti in attività finanziaria, intermediari e operatori della distribuzione del credito. Il punto di contatto tra i due lavori è evidente: la tecnologia non è più percepita solo come leva di innovazione, ma come fattore destinato a incidere su processi, responsabilità, competenze e modelli di controllo.
Dalla sperimentazione all’adozione diffusa
Negli ultimi anni, l’impiego dell’IA nei mercati italiani è cresciuto, uscendo dal back-office per entrare in più punti della catena del valore. Il report mette in luce, in particolare, l’accelerazione delle soluzioni di IA generativa, sempre più utilizzate per l’analisi dei dati, la produzione e sintesi di testi, la traduzione, la gestione documentale, il supporto alla clientela e alcune attività di compliance.
I benefici sono già misurabili. Tre imprese su quattro tra quelle che utilizzano l’IA segnalano miglioramenti in termini di efficienza operativa, mentre il 62% indica incrementi di produttività.
Il 49% rileva un miglioramento dei processi decisionali e il 45% evidenzia progressi nell’automazione e nell’ottimizzazione dei processi interni.
Il passaggio è rilevante anche per il comparto creditizio, dove l’efficienza non riguarda soltanto la riduzione dei costi, ma la capacità di rendere più rapida e controllabile l’intera filiera: acquisizione del cliente, raccolta documentale, preistruttoria, valutazione del merito creditizio, gestione delle anomalie e monitoraggio della pratica. È esattamente il terreno su cui la survey SimplyBiz aveva richiamato l’attenzione degli operatori: l’IA non come demo tecnologica, ma come strumento da integrare nei processi reali.
Il quadro, però, non è uniforme. I casi d’uso più maturi riguardano ancora attività trasversali, come l’analisi dei dati, la prevenzione delle frodi, l’AML/CFT, la generazione di contenuti e il supporto clienti. Le applicazioni più direttamente legate ai mercati finanziari, come allocazione degli attivi, strategie di negoziazione, post-trading e riconciliazioni, restano in una fase più prudente.
Allo stesso tempo emergono ostacoli strutturali. L’incertezza regolamentare, la qualità dei dati, la dipendenza da fornitori terzi e la carenza di competenze specialistiche possono rallentare l’adozione su larga scala. Il tema della explainability dei modelli resta centrale: per gli intermediari vigilati, la tracciabilità e la spiegabilità degli output non sono elementi accessori, ma presidi essenziali di responsabilità.
Vigilanza e nuove metriche di controllo
L’ingresso dell’IA ridefinisce anche il perimetro della vigilanza. Le autorità, a partire dalla Banca d’Italia, stanno ampliando gli strumenti di supervisione, affiancando all’analisi tradizionale dei bilanci, dei requisiti patrimoniali e dei profili di rischio anche il monitoraggio dei modelli algoritmici.
Il report OCSE richiama la necessità di sviluppare competenze tecniche per valutare non solo i risultati prodotti dai sistemi di IA, ma anche le logiche sottostanti ai calcoli. C’è poi un altro nodo, quello della “scatola nera”: la complessità degli algoritmi può ridurre la tracciabilità delle scelte, con implicazioni rilevanti sulla responsabilità degli operatori e sulla tutela del cliente.
Nel credito questo passaggio è ancora più sensibile. La valutazione del merito creditizio, la profilazione del cliente e l’eventuale utilizzo di modelli predittivi nei processi distributivi richiedono un equilibrio preciso tra automazione, controllo umano, protezione dei dati e non discriminazione. Non a caso, durante l’evento EGG AI Roma richiamato da SimplyBiz, uno dei focus è stato proprio il rapporto tra merito creditizio, GDPR e AI Act, insieme alle ricadute operative per intermediari, finanziarie e reti distributive.
Sul fronte dei rischi, l’IA introduce strumenti predittivi capaci di anticipare segnali di deterioramento del credito, anomalie operative o possibili fenomeni fraudolenti. Ma l’efficacia di questi strumenti dipende dalla qualità delle basi informative. Senza dati accurati, coerenti e aggiornati, anche il modello più sofisticato può produrre risultati fuorvianti.
Il rapporto evidenzia inoltre una forte dipendenza da servizi di terze parti: quasi il 75% degli intervistati che utilizzano IA ricorre a servizi cloud esterni, mentre il 39% impiega modelli di IA per finalità generali implementati da fornitori terzi. È un punto delicato, perché apre questioni di resilienza operativa, concentrazione dei fornitori, gestione del rischio ICT e conformità al DORA.
Policy e tutela del consumatore
Un altro punto chiave riguarda le regole del gioco. Lo sviluppo tecnologico deve procedere insieme alla protezione del consumatore, alla stabilità finanziaria e alla correttezza dei mercati. L’AI Act europeo introduce un quadro di riferimento che avrà impatti diretti sugli intermediari, soprattutto nei casi d’uso più sensibili.
Non tutti i sistemi impiegati in ambito finanziario ricadono automaticamente nella categoria ad alto rischio. Il tema si pone in modo particolare per applicazioni come credit scoring, profilazione, valutazione del merito creditizio, processi decisionali automatizzati e gestione di informazioni sensibili. Per gli operatori significa rafforzare governance, controlli interni, validazione dei modelli, audit trail e supervisione umana.
Qui il collegamento con il mercato del credito è diretto. Per mediatori creditizi e agenti in attività finanziaria, l’adozione dell’IA non può essere letta soltanto come miglioramento dell’efficienza commerciale. Diventa anche una questione di presidio organizzativo: chi usa strumenti automatizzati per qualificare un lead, valutare la documentazione o supportare la scelta di un prodotto deve poter dimostrare coerenza, proporzionalità e controllo del processo.
Implicazioni operative per il mercato
Il titolo del progetto, “From Analysis to Action”, è una vera roadmap. Le raccomandazioni dell’OCSE puntano a un ecosistema in cui l’intelligenza artificiale sia sicura by design, integrata fin dall’inizio con requisiti di controllabilità, robustezza, sicurezza informatica e proporzionalità rispetto ai rischi.
Per i professionisti del credito, della mediazione e della consulenza finanziaria, questo significa evolvere. Non è l’automazione a cancellare il ruolo umano, ma a ridefinirne il peso. La capacità di interpretare ciò che l’algoritmo suggerisce, validarlo in un contesto reale e assumersi la responsabilità della decisione diventa il vero elemento distintivo della consulenza.
Anche i modelli organizzativi dovranno adeguarsi. L’adozione dell’IA richiede formazione, procedure interne, sistemi di controllo, policy sull’utilizzo degli strumenti generativi e una chiara attribuzione delle responsabilità tra funzioni di business, compliance, risk management, IT e alta direzione.
È lo stesso messaggio emerso dal confronto avviato da SimplyBiz sul credito: il vantaggio competitivo non sarà dato dall’utilizzo episodico di strumenti di IA, ma dalla capacità di integrarli in modo stabile nei processi, mantenendo controllo, tracciabilità e valore consulenziale. In altri termini, la differenza non sarà tra chi “usa” o “non usa” l’intelligenza artificiale, ma tra chi la governa e chi la subisce.
Una trasformazione difficilmente reversibile
Al termine dei lavori, un dato emerge con forza: l’integrazione dell’IA nel settore finanziario italiano appare ormai difficilmente reversibile. La velocità dell’evoluzione tecnologica impone agli operatori una capacità di adattamento continua, in un contesto in cui regolazione e innovazione devono avanzare senza separarsi.
Resta un equilibrio delicato da costruire. Da un lato, la spinta verso efficienza, produttività e competitività; dall’altro, la necessità di preservare fiducia, trasparenza e tutela del cliente. La sfida dei prossimi anni si giocherà qui: coniugare la potenza di calcolo degli algoritmi con una vigilanza evoluta, una governance robusta e una consulenza che resti, in ultima analisi, profondamente umana.
