- Le startup che supportano direttamente i chief risk officer hanno raccolto capitali per 7,2 miliardi di dollari dal 2009
- Grassi: “Il tema non è solo l’intensità del rischio, ma la velocità: minacce geopolitiche e cyber si intrecciano con dipendenze da terze parti e frammentazione dei dati”
Attacchi informatici, anche abilitati dall’intelligenza artificiale, ondate di siccità, un conflitto commerciale inatteso. I rischi odierni, che minacciano le attività aziendali, sono profondamente interconnessi. La crescente complessità e la velocità con cui affiorano, amplificano le sfide per chi deve fronteggiarli, incluse le banche. Mentre fanno i conti con normative sempre più stringenti, le istituzioni finanziarie si trovano a dover individuare soluzioni alternative che rendano la gestione del rischio più efficace ed efficiente. È in questo scenario che le fintech arrivano in soccorso.
A scattare la fotografia è uno studio dal titolo Redesigning risk management through fintech partnerships, condotto da Boston Consulting Group in collaborazione con il Politecnico di Milano su un campione di 9.535 fintech e 814 startup che offrono servizi di risk management, di cui 234 direttamente a supporto di chief risk officer bancari. A rafforzare la ricerca sono diverse interviste con la direzione di alcune società di questo ultimo campione e dialoghi informali con c-level e cro di istituzioni finanziarie internazionali. Quello che emerge è che le startup che supportano direttamente i cro hanno raccolto capitali per 7,2 miliardi di dollari dal 2009, tra Stati Uniti (58,4% delle risorse raccolte) ed Europa (33,8%). Ma in che modo li affiancano concretamente?
“Dal nostro screening delle 234 soluzioni per i cro bancari emergono quattro categorie che riducono attrito operativo”, racconta a We Wealth Laura Grassi, professoressa e direttrice dell’Osservatorio Fintech & Insurtech del Politecnico di Milano. Nel dettaglio, si parla di:
- data governance engines, motori di aggregazione dati per riconciliazioni tempestive e visualizzazioni più efficaci anche in dashboard;
- model-lifecycle accelerators, software che automatizzano documentazione e validazione e accorciano i cicli da mesi a settimane;
- regulatory-intelligence platforms, sistemi che trasformano norme in obblighi “machine-readable” mappati su policy e controlli;
- ed emerging-risk intelligence, piattaforme in grado di generare early-warning su cyber, intelligenza artificiale, clima, geopolitica.
“In concreto: meno attività manuali, più tracciabilità, audit trail nativo e decisioni difendibili”, afferma Grassi.
Perché le banche ricorrono alle fintech
Dalle interviste condotte emerge tra l’altro un set di motivazioni ricorrenti per cui le banche tendono a ricorrere al supporto delle fintech. Tra queste, la necessità di intraprendere i propri percorsi di innovazione senza correre rischi eccessivi. Ma c’è anche chi cita un tema di efficienza operativa: grazie alle fintech, per esempio, si stima che i tempi di documentazione dei modelli possano calare del 60-70%. Marianna Leoni, managing director e partner di Bcg, evidenzia tre benefici ricorrenti in particolare:
- time-to-market più rapido per nuovi prodotti e processi di controllo grazie a componenti modulari e Api-first;
- efficienza e controllo, con riferimento ad automazione di test, riconciliazioni, reporting e change management con tracciabilità end-to-end;
- risk intelligence continua, con monitoraggi e simulazioni che anticipano frodi e minacce, fino a prevedere movimenti sospetti con anticipo di giorni.
“Inoltre, la possibilità di sperimentazione in dialogo con il regolatore riduce il rischio di integrazione e accelera le decisioni go/no-go”, aggiunge l’esperta. “Il tema non è solo l’intensità del rischio, ma la velocità: minacce geopolitiche e cyber si intrecciano con dipendenze da terze parti e frammentazione dei dati”, interviene ancora Grassi. “Il pericolo maggiore è l’inerzia: processi manuali e sistemi legacy rallentano l’adozione di controlli near-real-time e decisioni tracciabili. In un contesto in cui gli Stati Uniti assorbono il 58,5% dei finanziamenti di queste soluzioni (corrispondenti a 4,2 miliardi di dollari) con time-to-first-round di 1,7 anni (a fronte dei 2,2 anni a livello mondiale), chi resta lento perde vantaggio competitivo. Serve velocità organizzativa, dati affidabili e integrazione sicura”, avverte l’esperta.
Il focus sulle banche italiane
Le banche italiane sono pronte a queste forme di collaborazione? “Il mercato italiano non è chiuso, ma la voglia e il coraggio di collaborare con le fintech restano concentrati su pochi first mover”, sostiene infine Leoni. “Il modello che funziona? Proof of concept e sandbox per casi d’uso mirati, criteri chiari di integrazione e sponsor interni nella funzione rischio. Con questo approccio, partnership non di facciata diventano vantaggio competitivo e accelerano lo scale-up quando gli indicatori rispondono”.
