Napoletano (SAS): “Screening in real time, AI e nuovi obblighi regolamentari. Così cambia il modello antifrode e AML nei pagamenti”

L’evoluzione del perimetro regolamentare europeo e l’accelerazione dei pagamenti istantanei stanno ridisegnando il modello operativo di banche e PSP. A spiegarlo, nella videointervista rilasciata a Bancaforte al Salone dei Pagamenti 2025, è Benito Napoletano, Fraud & AML Solution Senior Sales Account Executive di SAS, che evidenzia come la convergenza tra normative, tecnologia e customer experience stia imponendo nuovi standard di controllo e resilienza.

Secondo Napoletano, l’attuale scenario è caratterizzato da una discontinuità strutturale: «La Commissione Europea ha aggiornato più di 30 volte la Gazzetta Ufficiale nel solo ultimo anno. È un ritmo che mette sotto pressione gli intermediari, in particolare a causa dell’articolo 5 dell’Instant Payment Regulation».

La norma impone agli istituti l’obbligo di verificare quotidianamente - e in alcuni casi in tempo ancora più rapido - la presenza dei propri Payment Service Users nelle liste soggette a misure restrittive. Una condizione che richiede sistemi capaci di recepire aggiornamenti senza latenza e senza interrompere o degradare i flussi core di pagamento.

«La tecnologia diventa un pilastro essenziale del presidio di vigilanza», sottolinea Napoletano. «Il Real Time Watchlist Screening di SAS abilita questo nuovo paradigma, consentendo aggiornamenti immediati, screening continui e decisioni trasparenti, senza penalizzare il customer journey».

Il punto è significativo: nell’ambito dei pagamenti istantanei non è accettabile che un cliente non sanzionato veda una transazione bloccata per un falso positivo. La tempestività degli aggiornamenti - unita alla capacità di integrarsi nei sistemi bancari senza impatti sull’operatività - diventa quindi un elemento di compliance e, allo stesso tempo, un requisito competitivo.

Napoletano chiarisce inoltre che non esiste un meccanismo strutturato di notifica per i nuovi aggiornamenti delle liste europee: «La Commissione può pubblicare una nuova lista in qualsiasi momento. La piattaforma deve essere in grado di intercettare autonomamente l’aggiornamento, recepirlo nei sistemi del vendor e riattivare il re-screening immediato dell’intera base clienti».

È qui che si inserisce la seconda componente del nuovo modello: l’evoluzione delle tecniche di matching. Se in passato il fuzzy matching era la tecnologia dominante, oggi l’approccio è radicalmente diverso. «Affianchiamo i modelli tradizionali con tecniche basate su intelligenza artificiale», spiega Napoletano. «Questo permette di interpretare contesto, semantica, geolocalizzazione e ulteriori metadati per ridurre i falsi positivi e fornire un match più accurato».

Una volta generato l’alert, entrano in gioco strumenti investigativi avanzati che consentono all’operatore di validare o scartare rapidamente il potenziale match. L’elemento abilitante è l’explainability, oggi cruciale per soddisfare i requisiti della vigilanza. «Un modello non interpretabile crea problemi», chiarisce Napoletano. «Con il real-time screening possiamo fornire l’elenco dettagliato delle motivazioni dell’alert, consentendo audit immediati e una ricostruzione completa dei criteri decisionali».

L'approfondimento tecnico porta poi al tema della scalabilità, che Napoletano considera ormai non solo una caratteristica architetturale, ma un vero e proprio requisito regolamentare. In un contesto di aggiornamenti continui, volumi crescenti e controlli in tempo reale, la scalabilità - preferibilmente cloud-native - è indispensabile per garantire latenza minima e capacità reattiva.

«La scalabilità non è più solo una questione IT, ma una necessità intrinseca alle richieste della vigilanza», afferma. «Avere soluzioni modulari e cloud-based consente di reagire con tempestività e senza impatti sulla fluidità del customer journey».

La traiettoria è chiara: con l’arrivo dei pagamenti istantanei obbligatori e con l’accelerazione normativa, AML e antifrode stanno convergendo verso un modello real-time, explainable e AI-enhanced, dove gli istituti devono combinare compliance, accuratezza e continuità del servizio in un unico framework operativo.

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