Fintech: Bankitalia incoraggia innovazione banche italiane

La portata innovativa della tecnologia nel campo del banking e della finanza porterà ad un rapido cambiamento di tutti i modelli di business adottati fino ad ora.

Per le società, siano esse banche, assicurazioni o società di servizi finanziari, la disruption sarà totale e solo chi si adeguerà al cambiamento in maniera rapida (certamente non indolore) potrà sopravvivere nel futuro.

Concetti forti, ancor più perché ribaditi in questi giorni dai vertici della Banca d’Italia, nel corso di un convegno tenuto a Napoli sul tema Fintech e sul ruolo della vigilanza verso le banche del futuro.

“Le banche si adeguino rapidamente o rischiano di non sopravvivere”, è il monito lanciato da Carmelo Barbagallo, capo della vigilanza della Banca d’Italia, intervenuto all’evento a sostegno dello sviluppo digitale dei player bancari e assicurativi sul mercato. Queste le parole del dirigente Bankitalia:

“Lo sviluppo del Fintech impone alle banche tradizionali un rapido cambiamento di modello che eviti reti fisiche ridondanti e sappia cogliere le opportunità della tecnologia digitale. Oggi è di fondamentale importanza che le banche scelgano rapidamente quale ruolo intendano assumere nel settore dei servizi finanziari di natura digitale per affrontare efficacemente una rivoluzione che nei mercati esteri è già in atto e che è destinata a modificare profondamente anche quello nazionale”.

Fintech, questo sconosciuto (in Italia)

Con il termine Fintech ci si riferisce a numerosi segmenti di attività (tra cui pagamenti e valute digitali, crowdfunding, prestiti peer to peer) oltre che a tecniche e strumenti eterogenei come Big data, Machine learning, Intelligenza artificiale e roboadvisor (clicca qui per un approfondimento sulle applicazioni Fintech nel campo del roboadvisory ).

Il settore Fintech è cresciuto in modo rilevante nella prima metà del 2018, con 57,9 miliardi di dollari per 875 operazioni, in aumento significativo rispetto ai 38,1 miliardi di dollari investiti in tutto il 2017. I paesi con intermediari più attivi, ad oggi, sono Regno Unito, Stati Uniti e Cina.

L’impegno di Bankitalia nel Fintech

Banca d’Italia sta per avviare una nuova rilevazione su tutto il sistema finanziario nazionale al fine di censire le iniziative Fintech, in corso o programmate, per il prossimo biennio. L’obiettivo di Via Nazionale è quello di approfondire nel dettaglio la qualità e l’intensità della risposta dell’industria bancaria ai mutamenti in atto.

“L’attuale dinamica di mercato non lascia più spazi di sviluppo a intermediari con reti fisiche ridondanti, che distruggono valore per gli azionisti", ha affermato Barbagallo, che ha esortato le banche a ridurre la frammentazione e a ristrutturare i propri modelli con l’obiettivo di bilanciare la componente analogica con quella digitale poiché “una risposta conservativa, tesa a ridurre al minimo gli sviluppi tecnologici e limitata al mero adempimento degli obblighi di compliance, potrebbe non assicurare la sopravvivenza sul mercato degli istituti più restii al cambiamento”.

Dal canto suo Banca d’Italia andrà a presidiare con efficacia ed efficienza i rischi che potrebbero derivare dall’innovazione, in primo luogo quelli legati alla struttura contrattuale e alla gestione dei presidi informativi prima, durante e dopo l’utilizzo dei servizi.

A tal proposito Barbagallo ha spiegato: “La tecnologia offre opportunità d’accesso ai servizi finanziari a milioni di persone, aiutando i singoli individui e le imprese a investire e risparmiare maggior consapevolezza. Occorre però rafforzare le tutele sostanziali per i clienti, esposti all’adesione inconsapevole delle offerte commerciali”.

Big data e Machine learning nelle decisioni di politica monetaria

L’utilizzo dei Big data si rileva efficace per le stesse Banche centrali come uno strumento per sostenere le analisi macroeconomiche e di stabilità finanziaria. Barbagallo ha portato l’esempio di Bankitalia, dove si stanno sperimentando tecniche per prevenire rischi per la stabilità basate sulle tecnologie di Big data/Machine learning, che riescono a correlare i messaggi più ricorrenti sui social network e il comportamento della clientela bancaria nelle decisioni di deposito e investimento.

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