Nel mondo finanziario di oggi, le minacce si sono evolute, i rischi si sono moltiplicati e le aspettative di clienti, regolatori e stakeholder sono diventate più alte. In questo scenario complesso e dinamico, l’Intelligenza Artificiale si è imposta come uno strumento cruciale per garantire non solo la protezione dei dati, ma anche la tenuta sistemica e normativa dell’intero sistema bancario.
Quando si parla di AI applicata alla sicurezza bancaria, non ci si riferisce solo a software intelligenti o algoritmi che analizzano dati, ma si parla anche di un ecosistema sofisticato in cui tecnologie avanzate, come ad esempio il Machine Learning, il deep learning e l’analisi predittiva, operano per analizzare enormi quantità di informazioni, apprendere in modo autonomo e prendere decisioni in tempo reale. L’obiettivo è quello di ridurre i rischi, ottimizzare i controlli e assicurare continuità e integrità operativa.
Tuttavia, l’AI non si limita alla cybersecurity in senso stretto. Le sue applicazioni, infatti, si estendono alla sicurezza normativa, alla sicurezza strategica e alla sicurezza sistemica, ovvero la capacità dell’intera infrastruttura bancaria di reagire e adattarsi a scenari complessi e in continua evoluzione.
Inoltre, le banche operano in un contesto tra i più regolamentati e interconnessi dell’economia globale. Questa peculiarità le espone a una varietà di minacce informatiche, comportamentali e reputazionali.
I rischi informatici sono i più evidenti: malware bancari sempre più evoluti, attacchi APT (Advanced Persistent Threat), vulnerabilità zero-day e infiltrazioni tramite fornitori e terze parti (supply chain). A tutto questo si aggiungono le minacce interne, come quelle rappresentate da dipendenti negligenti, le frodi coordinate e gli errori umani, spesso indotti da tecniche di social engineering sempre più sofisticate.
A completare il quadro ci sono le minacce normative e reputazionali. Una violazione del GDPR, una perdita di dati sensibili, o la mancata conformità a regolamenti come PSD2 o DORA possono non solo portare a sanzioni economiche, ma anche compromettere la fiducia dei clienti e degli investitori.
L’impiego dell’Intelligenza Artificiale nei processi bancari, specialmente in quelli legati alla sicurezza, è soggetto a un insieme di normative complesse che puntano a trovare un equilibrio tra innovazione e tutela dei diritti. Un esempio emblematico è il nuovo AI Act dell’Unione europea. Quest’ultimo classifica i sistemi di AI in base al livello di rischio e impone requisiti stringenti per quelli considerati ad “alto rischio”, come quelli utilizzati nei settori finanziari. Allo stesso tempo, il regolamento DORA (Digital Operational Resilience Act) stabilisce che le banche devono essere resilienti non solo agli attacchi informatici, ma anche a qualsiasi discontinuità digitale, comprese le anomalie generate da sistemi AI.
Il quadro normativo include anche il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR), che impone criteri rigorosi per il trattamento automatizzato dei dati personali, e la PSD2, che rafforza l’obbligo di autenticazione forte e la gestione sicura delle API nei servizi bancari digitali. A completare il panorama, le EBA Guidelines emanate dall’Autorità Bancaria Europea offrono linee guida dettagliate su outsourcing, gestione del rischio ICT e cybersecurity.
Integrare l’AI nella sicurezza bancaria richiede una profonda ridefinizione delle architetture informatiche e dei flussi decisionali all’interno dell’organizzazione. Tutto parte dalla raccolta dei dati, che può provenire da fonti eterogenee come ATM, app mobili, sistemi di core banking, log di rete, terminali POS e molto altro. Questi dati devono essere elaborati, normalizzati, segmentati e instradati in pipeline efficienti e sicure. A questo punto entrano in gioco i modelli di Machine Learning e Deep Learning, che analizzano i dati in tempo reale per individuare pattern, anomalie o comportamenti sospetti.
I risultati di questa analisi vengono poi gestiti da sistemi decisionali che, in base al contesto e alle policy aziendali, possono bloccare transazioni, inviare alert, attivare misure di contenimento o richiedere ulteriori verifiche. Tutto ciò deve essere accompagnato da strumenti di governance e audit capaci di garantire la tracciabilità delle decisioni, la spiegabilità degli algoritmi (explainability) e la conformità alle normative vigenti.
Uno degli aspetti più sottovalutati, ma fondamentali, dell’Intelligenza Artificiale applicata alla sicurezza bancaria è la sua governance. I sistemi di questa tecnologia non possono essere gestiti come normali software, ma è necessario un modello operativo dedicato, che tenga conto del ciclo di vita dei modelli, della gestione del rischio e delle implicazioni etiche e strategiche.
Questo significa avere processi chiari per la progettazione, la validazione, il monitoraggio e l’aggiornamento continuo degli algoritmi, oltre a implementare strumenti e procedure per garantire la spiegabilità dei modelli, la loro auditabilità e la gestione trasparente dei bias.
Parlare di AI nella sicurezza bancaria significa, dunque, confrontarsi inevitabilmente con dilemmi etici e strategici. Uno dei principali è il bias nei dati: i modelli di Intelligenza Artificiale sono tanto intelligenti quanto i dati con cui vengono addestrati. Se questi dati contengono pregiudizi, anche non intenzionali, l’AI potrebbe replicarli o amplificarli, penalizzando intere categorie di clienti.
Un altro tema delicato è quello della sorveglianza bancaria. In nome della sicurezza, fino a che punto è lecito monitorare i comportamenti dei clienti? Qual è il confine tra protezione e invasione della privacy? A questi interrogativi si aggiungono le responsabilità connesse alle decisioni automatizzate. Se un sistema AI decide di bloccare un’operazione bancaria o sospendere un conto, chi è responsabile in caso di errore? In particolare, è possibile spiegare in modo chiaro e comprensibile perché quella decisione è stata presa?
Il cosiddetto “black box problem”, l’opacità dei processi decisionali nei modelli complessi, rappresenta una sfida enorme, sia dal punto di vista etico che normativo.
Infine, guardando oltre il presente, si intravedono alcune tendenze che segneranno il futuro dell’Intelligenza Artificiale nella sicurezza bancaria. I modelli stanno evolvendo da strumenti reattivi a sistemi predittivi, capaci non solo di rilevare minacce esistenti, ma di anticipare comportamenti anomali prima ancora che si manifestino.
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Migliorare la sicurezza con l’AI
L’Intelligenza Artificiale rappresenta una vera e propria evoluzione del modo in cui le banche concepiscono la sicurezza. Uno degli ambiti in cui l’AI ha già rivoluzionato la sicurezza bancaria è quello del rilevamento delle frodi. I modelli di Machine Learning, analizzando in tempo reale milioni di transazioni, riescono a identificare comportamenti sospetti che sfuggirebbero ai controlli tradizionali. Non si tratta solo di riconoscere una carta rubata o un accesso da un paese insolito, ma anche di cogliere pattern più complessi, come ad esempio, la frequenza delle operazioni, il tipo di dispositivo usato, la velocità con cui viene compilato un modulo o l’incoerenza tra diversi canali (web, app, ATM). Tutto questo permette di intervenire in tempo reale, spesso prima ancora che il danno sia fatto.
Un’altra area in cui l’AI mostra il suo potenziale è la cybersecurity interna. Sistemi basati su Intelligenza Artificiale possono monitorare il traffico di rete, analizzare i log dei sistemi, intercettare tentativi di phishing, accessi anomali o movimenti di dati sospetti. A differenza dei metodi classici, l’AI non ha bisogno di conoscere in anticipo le minacce: è in grado di apprendere da sola quali sono i comportamenti normali e, di conseguenza, identificare tutto ciò che si discosta dalla norma. Questo approccio comportamentale, conosciuto come “anomaly detection”, è oggi una delle armi più efficaci contro le attacchi zero-day (che sfruttano falle di sicurezza sconosciute nel software o nell’hardware, prima che i fornitori ne siano a conoscenza e abbiano rilasciato una patch per risolverle) o quelli APT (Advanced Persistent Threat, si tratta di campagne informatiche mirate e a lungo termine, condotte da gruppi di hacker esperti e ben finanziati, spesso da stati nazionali, per infiltrarsi, rimanere inosservati e rubare dati sensibili o sabotare sistemi critici di organizzazioni specifiche, come governi e grandi aziende).
A ogni modo, l’AI non si limita al rilevamento, ma è anche uno strumento di risposta e contenimento. In molti casi, l’Intelligenza Artificiale può intervenire automaticamente bloccando una transazione sospetta, disconnettendo un utente non autorizzato o isolando una macchina compromessa. Naturalmente, questi interventi devono essere progettati con attenzione, per evitare falsi positivi e garantire un’esperienza cliente fluida. Quando ben calibrati, questi sistemi possono ridurre enormemente il tempo di reazione, un fattore cruciale nella gestione delle emergenze informatiche.
Un altro contributo fondamentale dell’Intelligenza Artificiale è nella gestione dell’identità e dell’autenticazione. Le banche adottano sempre più spesso metodi biometrici supportati da AI, come il riconoscimento facciale, vocale o comportamentale. L’analisi di come un utente scrive, tocca lo schermo o si muove all’interno dell’app bancaria può diventare un indicatore unico di identità, difficile da replicare. Queste tecnologie aumentano la sicurezza senza peggiorare l’usabilità, oltre a offrire un’alternativa più sicura e user-friendly rispetto a PIN e password.
Infine, l’Intelligenza Artificiale si dimostra preziosa anche nella formazione del personale e nella consapevolezza del rischio. Attraverso simulazioni intelligenti, training adattivi e analisi dei comportamenti interni, l’AI può aiutare a individuare vulnerabilità umane, migliorare le policy di sicurezza, e creare una cultura più attenta alla protezione dei dati e alla gestione delle emergenze.
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Esempi di successo nella sicurezza bancaria
Alcune delle esperienze più significative provengono da banche che hanno saputo integrare l’AI in modo strategico all’interno dei propri processi, trasformandola in un vero punto di forza competitivo. Negli ultimi anni, infatti, l’adozione dell’AI nel settore bancario ha prodotto risultati concreti e misurabili, rivoluzionando la gestione della sicurezza e portando a importanti successi nella prevenzione delle frodi e nella protezione dei dati sensibili.
Una delle banche più attive in questo ambito è JPMorgan Chase, che ha implementato sistemi di Intelligenza Artificiale per il monitoraggio delle transazioni e il rilevamento precoce delle frodi. Grazie a sofisticati modelli di Machine Learning, la banca è riuscita a ridurre in modo significativo il numero di operazioni fraudolente, intervenendo spesso prima che il cliente stesso se ne accorgesse. I sistemi sono in grado di analizzare milioni di transazioni al secondo, riconoscendo in tempo reale comportamenti sospetti, deviazioni dai profili abituali degli utenti e segnali di possibili attacchi informatici. Il tutto con un livello di precisione tale da ridurre anche i falsi allarmi, migliorando l’esperienza dell’utente.
Anche in Europa, diverse banche hanno dimostrato quanto possa essere efficace l’AI nel rafforzare la sicurezza. ING, ad esempio, ha sviluppato un sistema interno che sfrutta l’AI per analizzare anomalie comportamentali all’interno della propria rete aziendale. Questo ha permesso di identificare tentativi di accesso non autorizzato e comportamenti potenzialmente pericolosi da parte di dipendenti o terze parti, migliorando non solo la protezione esterna, ma anche quella interna, spesso trascurata. Il sistema, basato su algoritmi di apprendimento automatico, è capace di adattarsi ai cambiamenti e di riconoscere minacce nuove senza dover essere continuamente aggiornato in modo manuale.
Un altro esempio di successo arriva dal Regno Unito, dove la banca digitale Revolut ha integrato soluzioni di AI per l’autenticazione biometrica dei clienti. Grazie a questa tecnologia, Revolut è riuscita a garantire un accesso rapido e sicuro ai propri servizi, riducendo drasticamente i casi di furto d’identità e gli accessi fraudolenti. L’AI analizza dati biometrici unici come il volto, la voce o i movimenti dell’utente, creando un sistema di riconoscimento altamente affidabile e difficile da aggirare, che ha aumentato sia la sicurezza che la soddisfazione del cliente.
Anche in Italia, alcune realtà si stanno muovendo con decisione in questa direzione. Intesa Sanpaolo, ad esempio, ha investito in soluzioni di AI per la gestione degli incidenti di sicurezza e la risposta automatica agli attacchi. L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nel Security Operations Center ha consentito di velocizzare i tempi di intervento e di ridurre l’impatto degli attacchi informatici, rendendo il sistema bancario più resiliente e reattivo.
Questi casi dimostrano come i sistemi di AI non siano più opzioni sperimentali, ma componenti essenziali della strategia di sicurezza di molte banche.
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