15 Maggio 2026 / 11:14
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L’intelligenza artificiale accelera la trasformazione della finanza italiana
di Flavio Padovan
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15 Maggio 2026
Banche e assicurazioni guidano l'adozione dell'AI con investimenti, sperimentazioni e nuovi modelli operativi. Il report OCSE-Banca d'Italia evidenzia benefici già concreti in termini di efficienza, produttività e capacità di analisi, mentre il settore lavora per rafforzare governance, competenze e resilienza in vista di una diffusione su scala più ampia
L'intelligenza artificiale ha superato la fase delle promesse ed è entrata stabilmente nei processi del sistema finanziario italiano. Ma non è ancora una trasformazione compiuta. Il quadro che emerge dal report OCSE realizzato con Banca d'Italia è quello di un'adozione concreta, già capace di generare valore, ma ancora lontana da una piena integrazione nei meccanismi più sofisticati dei mercati .
I numeri sono chiari: il 39% degli operatori utilizza già l'IA, con una diffusione più marcata nelle assicurazioni (70%) e nelle banche (59%). Nei mercati finanziari, però, il dato si ferma al 31%. Un gap che non è casuale, ma riflette la maggiore complessità, il profilo di rischio e la pressione regolatoria che caratterizzano queste attività .
Dove l'IA crea valore oggi
L'intelligenza artificiale, oggi, è soprattutto leva di efficienza. Le applicazioni più diffuse riguardano l'analisi dei dati, la generazione di contenuti e l'ottimizzazione dei processi interni. A queste si affiancano ambiti ormai consolidati come l'antiriciclaggio, la prevenzione delle frodi e il customer service.
È qui che si concentrano i ritorni più immediati: tre quarti delle imprese registrano miglioramenti nell'efficienza operativa e quasi due terzi un aumento della produttività .
Non è un caso che l'adozione sia più avanzata nelle funzioni di supporto che nelle attività core dei mercati. Il messaggio del report è implicito ma netto: l'IA è già uno strumento industriale nei processi interni, ma non ancora una leva pienamente sfruttata nelle dinamiche di mercato.
Mercati finanziari: sperimentazione intensa, ma prudente
Nei mercati, l'IA cresce ma con cautela. Le applicazioni si concentrano su analisi predittiva, ricerca sugli investimenti e supporto alle decisioni. Più indietro restano le attività di trading avanzato e i processi di post-trading.
Eppure la sperimentazione è intensa. I gestori di portafoglio hanno segnalato quasi 1.000 casi d'uso tra sviluppo e produzione, mentre le banche superano i 2.500. In molti casi, i progetti sono ancora in fase pilota, soprattutto per quanto riguarda l'intelligenza artificiale generativa.
Questo indica un settore che sta investendo, testando e accumulando esperienza, ma che non ha ancora compiuto il salto verso l'adozione su larga scala.
Il nodo strategico: dipendenza dai fornitori
Uno dei punti più critici riguarda il modello di adozione. L'IA in Italia è, in larga parte, "as a service". Il 75% degli operatori utilizza cloud di terze parti e il 39% modelli sviluppati da provider esterni.
È una scelta che accelera l'innovazione, ma espone a rischi di concentrazione e perdita di controllo. Il report evidenzia una forte dipendenza da pochi grandi fornitori, un elemento che assume rilevanza sistemica in un settore dove resilienza e sicurezza sono fattori chiave.
Le grandi istituzioni reagiscono con modelli ibridi, mantenendo internamente le applicazioni più critiche. Ma il tema resta aperto, soprattutto per gli operatori più piccoli.
Governance: il vero terreno di maturità
Se l'adozione cresce, la governance resta indietro. Solo il 16% degli operatori ha introdotto strutture dedicate all'IA. La maggior parte si affida a modelli adattati, spesso con supervisione umana come principale presidio.
Un dato su tutti segnala il ritardo: quasi la metà delle imprese non ha ancora implementato misure specifiche contro le minacce cyber legate all'IA .
Il rischio è evidente. Più aumenta l'uso dell'IA, più cresce l'esposizione a vulnerabilità nuove e ancora poco comprese.
Regole e competenze: i veri colli di bottiglia
Il freno principale resta però il contesto. L'incertezza normativa, in particolare sull'AI Act e sul suo coordinamento con le regole esistenti, è indicata come uno dei principali ostacoli. Un operatore su cinque segnala la mancanza di chiarezza come barriera concreta.
Accanto alle regole, pesano le competenze e i dati. Carenza di talenti, difficoltà di accesso a dati di qualità e costi elevati sono fattori che rallentano l'adozione.
È qui che si gioca una parte decisiva della partita: senza capitale umano e infrastrutture dati adeguate, l'IA rischia di restare confinata a casi d'uso limitati.
Il ruolo delle Autorità: accompagnare la trasformazione
Le Autorità italiane si stanno muovendo. Banca d'Italia, Consob e IVASS stanno rafforzando strumenti di monitoraggio, iniziative di ricerca e soluzioni di SupTech, oltre a sostenere ambienti di sperimentazione come sandbox e innovation hub.
L'obiettivo è favorire un'adozione responsabile, capace di sostenere l'innovazione senza compromettere stabilità e tutela dei consumatori.
Dal test alla scala: la vera sfida
Il report indica anche la rotta: più coordinamento nella raccolta dati, maggiore chiarezza regolamentare, governance più robusta e infrastrutture per la condivisione sicura dei dati.
Ma soprattutto, serve un cambio di passo culturale e industriale. L'intelligenza artificiale nella finanza italiana è oggi uno strumento efficace per fare meglio ciò che già si fa. La vera sfida sarà usarla per fare ciò che oggi non si fa ancora: innovare i modelli di business, ridefinire i processi di mercato e costruire nuovi equilibri competitivi.
È in questo passaggio - dalla sperimentazione alla scala - che si misurerà la capacità del sistema finanziario italiano di cogliere fino in fondo il potenziale dell'IA.
Banche: governance, dati e fornitori al centro della sfida IA
Se l'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore bancario italiano è ormai consolidata, il vero terreno di confronto si sposta su governance, gestione dei dati e controllo della filiera tecnologica. È qui che si gioca la maturità del sistema.
Il report evidenzia come solo una quota limitata di operatori abbia introdotto assetti di governance specifici per l'IA, mentre nella maggior parte dei casi le banche stanno adattando strutture e controlli esistenti. La supervisione umana resta il presidio principale e i livelli di autonomia dei sistemi sono ancora contenuti.
Un altro nodo riguarda la gestione dei dati. L'efficacia dei modelli dipende sempre più dalla qualità, accessibilità e interoperabilità delle informazioni disponibili. Tuttavia, persistono criticità legate sia alla disponibilità di dataset adeguati sia alla loro coerenza e governance, fattori che incidono direttamente sulla scalabilità delle soluzioni.
Sul piano industriale, emerge con forza il tema della dipendenza tecnologica. L'adozione diffusa di servizi cloud e modelli sviluppati da terze parti impone alle banche una riflessione strategica su concentrazione dei fornitori, rischi operativi e continuità dei servizi. Il presidio dei rapporti con i provider diventa quindi parte integrante della gestione del rischio.
Infine, la variabile competenze. La capacità di attrarre e trattenere profili specializzati in IA rappresenta uno dei principali fattori abilitanti, ma anche uno dei limiti più evidenti. Senza un rafforzamento del capitale umano, il passaggio da sperimentazione a piena integrazione rischia di rallentare.
In questo scenario, la sfida per le banche italiane è come governare l'intelligenza artificiale in modo efficace, sostenibile e coerente con i vincoli regolamentari.
AI nella finanza italiana: i numeri chiave
39%Gli operatori finanziari che utilizzano già l'intelligenza artificiale nelle attività quotidiane
59%Le banche italiane che hanno adottato soluzioni di AI
31%Il tasso di adozione tra gli operatori dei mercati finanziari
70%Le imprese assicurative che utilizzano l'AI, il livello più alto tra i comparti
+75%Le aziende che segnalano miglioramenti nell'efficienza operativa grazie all'AI
66%Le imprese che registrano un aumento della produttività
75%Gli operatori che utilizzano servizi cloud di terze parti per l'AI
39%Le imprese che adottano modelli di IA generativa forniti da terzi
20%Gli operatori che indicano l'incertezza normativa come principale ostacolo
~50%Le imprese che non hanno ancora adottato misure contro le minacce cyber specifiche dell'AI
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