AI nei Financial Services: cosa cambia davvero per imprese e clienti

Non solo automazione: l’AI come supporto per ripensare servizi, decisioni e fiducia

L’intelligenza artificiale può essere letta come uno dei grandi acceleratori della nostra epoca. Ma il punto non è solo chiedersi cosa possa fare l’AI: è capire che cosa vogliamo diventare grazie all’AI.

Nel settore dei servizi finanziari questa riflessione assume un peso particolare, perché l’AI entra in processi che riguardano denaro, identità, credito, rischio, pagamenti e fiducia, e così ogni scelta tecnologica può incidere sul modo in cui un cliente viene riconosciuto, una transazione viene autorizzata, una frode viene intercettata o una decisione di credito viene valutata.

Parlare di AI e financial services significa quindi fare un passo in più: l’intelligenza artificiale resta semplicemente uno strumento per velocizzare e automatizzare?

Per banche, fintech, PSP e imprese la domanda più interessante non è quali attività ottimizzare, ma come cambierà il modo in cui progettano i servizi, prendono decisioni e costruiscono relazioni con clienti e partner: Vogliamo usare l’AI solo per rendere più rapidi i processi o per ripensarli meglio? Cosa cambia quando un servizio finanziario arriva nel momento esatto in cui serve? Chi è responsabile quando l’AI inizia ad agire per noi? E come si protegge la fiducia quando la frode diventa più intelligente?

Sono queste le domande che rendono l’AI nei financial services un tema strategico, prima ancora che tecnologico. E sono le domande da cui partire per capire cosa sta cambiando davvero per imprese e clienti.

L’AI ci renderà solo più veloci?

La velocità è il primo beneficio che le imprese cercano nell’AI e il settore dei servizi finanziari, dove i processi sono complessi, regolati e distribuiti tra più funzioni, non si è lasciato scappare questa opportunità.

In molti casi, quindi, l’AI viene ancora usata per rendere più efficienti attività già strutturate, soprattutto in aree come:

• Onboarding e verifica documentale;
• KYC e controlli di conformità;
• Riconciliazione e gestione delle eccezioni;
• Customer support;
• Compliance e reportistica

Il rischio, però, è fermarsi a un’ottimizzazione di superficie. Usare l’AI per automatizzare un passaggio porta benefici in termini di tempo speso, ma il salto di qualità arriverebbe utilizzandola per riprogettare il modo in cui quel passaggio si inserisce nell’intero processo di lavoro.

Pensiamo a onboarding, valutazioni di credito e attività antifrode: dipendendo dalla qualità dei dati disponibili, dal profilo del cliente, dal livello di rischio, dal canale di ingresso o dalla normativa applicabile, seguono percorsi di gestione diversi e l’AI usata a un livello più alto permetterebbe di rendere questi processi più adattivi oltre che più veloci. Stesso discorso vale per i team: l’AI intesa come semplice acceleratore alleggerisce alcune attività operative, mentre integrata nel workflow può suggerire priorità, ridurre il rumore informativo e far ritrovare il giusto tempo da dedicare alle attività in cui relazione, giudizio e responsabilità restano centrali.

L’AI quindi ci renderà (e già lo sta facendo) più veloci, ma l’obiettivo è che ci renda capaci di distinguere quando basta automatizzare e quando invece bisogna riprogettare.

Cosa succede quando il servizio finanziario arriva prima della richiesta?

Per molto tempo i servizi finanziari sono appartenuti a flussi abbastanza riconoscibili: l’app della banca, il portale del provider, la pagina di checkout, il back office. Oggi iniziano a uscire da quei confini: i pagamenti sono sempre meno degli step separati dai processi di acquisto, le soluzioni di credito iniziano a comparire nelle fasi di gestione della liquidità, spesso le coperture assicurative si inseriscono dentro esperienze già avviate.

Stiamo parlando di esempi di vera e propria Embedded Finance, che, con volumi di mercato globale attorno ai 155,96 miliardi di dollari nel 2026 e proiezioni ai 454,48 miliardi entro il 2031, permette di riproporre esperienze finanziarie direttamente nei flussi di settori prima lontanissimi.²

Portare un servizio finanziario dentro un’esperienza digitale, però, è solo il primo passo. Nel frattempo, che cosa sta facendo l’utente? Quali segnali emergono dal suo comportamento? Qual è il rischio della transazione? Quale metodo di pagamento ha più probabilità di funzionare? E quale proposta può essere utile senza diventare invasiva?

L’AI può aiutare a leggere questi segnali e a riconoscere il momento in cui un servizio finanziario è davvero rilevante. E allora per banche, fintech, PSP e imprese, la sfida diventa quindi trasformare un’integrazione tecnica in un’esperienza finanziaria capace di arrivare con il servizio giusto nel momento giusto, per far sì che il pagamento smetta di essere solo l’ultimo passaggio di una transazione, ma diventi un punto di osservazione, una fonte di dati e un momento in cui costruire fiducia.

Quando l’AI agisce, di chi è la responsabilità?

Finora molte applicazioni di AI nei financial services hanno lavorato soprattutto a supporto delle persone. L’avvento dell’agentic AI comporta un passo in più: l’intelligenza artificiale inizia a eseguire attività in autonomia (seppur controllata e sulla base di obiettivi, limiti e permessi definiti).

Nel settore finanziario, questo passaggio apre delle possibilità importanti (un agente AI può raccogliere documenti per un onboarding, preparare una pratica e intervenire anche in processi di pagamento e credito), tanto che un report Cambridge Centre for Alternative Finance segnala come l’agentic AI sia già in adozione attiva presso il 52% degli operatori finanziari intervistati, con un 23% in fasi più mature di scaling o transforming, mentre il 29% ancora in piloting. ¹

Esempi concreti non mancano. Mastercard ha presentato Agent Pay, un programma pensato per integrare agenti AI nei pagamenti attraverso tokenizzazione, registrazione e autenticazione degli agenti, controllo da parte del consumatore, trasparenza e protezione antifrode. ³ E nel marzo 2026, Santander e Mastercard hanno annunciato il completamento del primo pagamento europeo end-to-end eseguito da un agente AI in un framework bancario regolato: la transazione è stata realizzata in un ambiente controllato, usando proprio Mastercard Agent Pay, ed è stata processata attraverso l’infrastruttura live dei pagamenti di Santander per validare il modello operativo e di controllo in condizioni reali. ⁴

Il punto quindi non è più cosa l’AI sia in grado di fare, ma dentro quali confini possa farlo. Se un agente AI può eseguire un pagamento, diventa necessario definire chi lo autorizza, quali limiti non può superare, quali controlli vengono applicati prima e dopo l’azione, ... Lo stesso vale per il credit scoring e per le decisioni automatizzate: l’AI può aiutare banche e fintech a leggere meglio dati, ma quanto più una decisione incide sull’accesso a un servizio finanziario, tanto più deve essere spiegabile e verificabile.

Il valore dell’agentic AI nei financial services si giocherà tutto quindi sulla qualità del mandato che le imprese sapranno costruire intorno a questa autonomia per definire in modo chiaro chi sarà responsabile delle azioni dei nostri aiutanti virtuali.

Come si protegge la fiducia quando anche la frode diventa intelligente?

Eppure, la stessa tecnologia che aiuta banche, fintech e PSP a riconoscere pattern, automatizzare controlli e migliorare la customer experience può essere usata anche a scopi fraudolenti. Deepfake, identità sintetiche, phishing automatizzato, voice cloning e social engineering stanno rendendo la frode più credibile e meno riconoscibile, per cui non sempre il rischio si presenta come un’anomalia evidente.

Oggi, a fronte di un 90% delle istituzioni finanziarie che già utilizza soluzioni AI-powered per contrastare le frodi e rilevare nuove tattiche in tempo reale, si stima che oltre il 50% delle attività fraudolente online coinvolga già l’uso dell’intelligenza artificiale⁵, trasformando la prevenzione frodi in uno scontro tra AI e AI.

La fiducia diventa by design

Se la frode diventa ‘intelligente’, cercare di contrastarla limitarsi ad aggiungere nuovi controlli nei processi esistenti non è più sufficiente: anche le strategie di sicurezza devono cambiare, iniziando a implementare sistemi di prevenzione frodi che accompagnano l’intero percorso dell’utente.

In questo senso, la fiducia inizia a essere costruita dal modo in cui il servizio è disegnato: quali dati usa, quali segnali interpreta, quali limiti applica, quando richiede una verifica aggiuntiva, quando coinvolge una persona. L’obiettivo è quindi rendere l’AI parte di un modello di servizio più solido, in cui sicurezza, esperienza utente e responsabilità non siano elementi separati e la fraud prevention diventi parte dell’esperienza finanziaria.

Dove si costruisce il vantaggio competitivo?

Tornando alla domanda inziale: verso quale direzione si muoverà il settore dei servizi finanziari grazie alla spinta dell’AI?

La chiave per banche, fintech, PSP e imprese sarà comprendere che il vantaggio competitivo non sta nell’avere più strumenti di AI, ma nella capacità di usarli con una direzione chiara: dove automatizzare, dove personalizzare, dove aumentare il controllo, dove lasciare spazio al giudizio umano, salendo dal piano della mera tecnologia a quello dell’architettura.

In questa prospettiva, l’AI può rendere i processi più efficienti, ma soprattutto può aiutare a costruire servizi più utili, decisioni più consapevoli, pagamenti più sicuri ed esperienze più semplici, evitando che la tecnologia resti una scorciatoia operativa e sfruttarla invece per ripensare il modo in cui la il settore finanziario crea valore.

L’AI non renderà automaticamente migliori i financial services. Saranno le imprese a decidere se usarla per velocizzare ciò che già esiste o per costruire modelli migliori, più intelligenti e vicini alle esigenze reali del mercato.