Nell’articolo che condividiamo di seguito, Diego Daniele, Country Leader di Confluent Italia, traccia un’analisi approfondita e concreta dei principali ambiti in cui il data streaming sta trasformando il modo di operare delle istituzioni finanziarie: gestione dei pagamenti in tempo reale, customer service potenziati da AI agent, analisi del rischio, gestione dei crediti, fraud detection avanzata.
Buona lettura!
Pagamenti, gestione del rischio, prevenzione delle frodi e customer experience: come i dati in tempo reale trasformano il settore finanziario
Nel settore finanziario, la capacità di prendere decisioni in tempo reale non è più un vantaggio competitivo: è un requisito fondamentale per restare al passo con la complessità del mercato. Volume, varietà e velocità dei dati crescono in modo esponenziale e la sfida, oggi, non è più solo trasformarli in insight utili all’azione, ma farlo real-time. È in questo scenario che il data streaming si afferma come un approccio rivoluzionario, non più dati statici da archiviare e analizzare a posteriori, ma un flusso vitale, continuo e sempre aggiornato, capace di alimentare in tempo reale decisioni, processi e strategie. In altre parole, il dato smette di essere un riflesso del passato e diventa una leva per anticipare il futuro.
Sono molti gli ambiti in cui il data streaming sta trasformando il modo di operare delle istituzioni finanziarie. Tra questi, la gestione dei pagamenti in tempo reale è forse uno degli esempi più evidenti. Oggi l’elaborazione istantanea delle transazioni è diventata un requisito imprescindibile per banche, fintech e piattaforme di pagamento, che devono garantire operazioni sicure, scalabili e sempre disponibili. Un esempio concreto che tutti gli utenti sperimentano quotidianamente è rappresentato dai bonifici istantanei: migliaia di transazioni possono essere generate simultaneamente, e ogni operazione deve essere processata e confermata in tempo reale. Grazie al data streaming, i dati delle transazioni scorrono come un flusso continuo verso un layer operativo moderno, consentendo di processare milioni di operazioni simultanee, ridurre i costi e garantire prestazioni costanti anche nei momenti di picco.
AI agent e customer experience: il dato che diventa interazione
La capacità di elaborare informazioni in tempo reale è altrettanto critica nei customer service, dove entrano in gioco gli AI agent. Nell’era dell’Agentic AI, sempre più pervasiva, l’obiettivo è offrire al cliente un interlocutore virtuale che non agisca solo su dati predefiniti o batch storici, ma che sia integrato con le operazioni che il cliente compie in tempo reale.
Ad esempio, se un cliente esegue un bonifico e riscontra un problema, può rivolgersi a un chatbot. L’AI agent, alimentato dai flussi di dati in streaming, non solo conosce il profilo del cliente e la sua storia, ma riesce a leggere in tempo reale la transazione appena effettuata, fornendo supporto immediato e contestuale. In questo modo, i dati non restano solo numeri su un database, ma diventano interazioni intelligenti che migliorano la customer experience, rendendola coerente sia su app mobile sia in filiale, e permettendo alla banca di anticipare esigenze e risolvere criticità prima che diventino problemi.
Dall’analisi del rischio alla gestione dei crediti
La possibilità di elaborare informazioni in tempo reale è altrettanto cruciale nei processi di analisi e gestione del rischio. Divisioni di risk management utilizzano tecnologie di data streaming per monitorare l’andamento dei mercati e reagire immediatamente a eventi che possono influire sulle posizioni dell’istituto. Immaginiamo una banca esposta a titoli derivati, se un evento geopolitico altera il valore di mercato di quegli asset, attendere il report del giorno dopo sarebbe troppo tardi. Con l’analisi real-time, l’allerta scatta all’istante, consentendo di intervenire prima che il rischio si traduca in perdita. Un’altra area dove il data streaming sta facendo la differenza è la gestione dei crediti. Automatizzando la valutazione del rischio di un cliente – incrociando, ad esempio, dati di comportamento, rating e storico dei pagamenti – le banche possono approvare mutui o prestiti in poche ore anziché in giorni. Il beneficio è duplice: da un lato si migliora l’esperienza utente, dall’altro si riducono sensibilmente i costi operativi interni legati ai processi manuali.
Frodi e iper-personalizzazione: la banca che “vede” in tempo reale
Il fraud detection è un altro ambito di applicazione ormai imprescindibile. Immaginiamo una banca che utilizza il data streaming per confrontare in tempo reale i dati di una transazione con la posizione del cliente e con il suo storico comportamentale. Se l’app della banca localizza il cliente a Milano ma una transazione parte da Roma, il sistema può rilevare il rischio di frode e bloccarla immediatamente. Lo stesso approccio consente di abilitare forme di iper-personalizzazione. Analizzando le operazioni dell’utente in tempo reale, le banche possono proporre offerte, prodotti o servizi coerenti con il suo comportamento, migliorando la customer experience e aumentando la redditività. È un cambio di paradigma: dal marketing di massa alla relazione individuale, costruita sui dati.
Cultura, consapevolezza e competenze: il nuovo capitale delle banche
Quando si parla di innovazione nel finance, tuttavia, la tecnologia non è l’unico fattore in gioco. Come emerge dai numerosi confronti con i C-level delle principali istituzioni finanziarie, la consapevolezza del valore del dato è ormai diffusa e tutte le banche sanno di dover agire per restare competitive. Il vero ostacolo è altrove, nelle competenze. Molti istituti, abituati per decenni ad affidarsi a system integrator esterni, oggi si trovano a dover costruire internamente capacità che consentano non solo di gestire le nuove tecnologie, ma anche di comprenderne il potenziale strategico.
Per questo stiamo assistendo a una tendenza verso l’insourcing delle competenze chiave. L’obiettivo non è abbandonare completamente i partner esterni, che restano utili per le attività di delivery, ma acquisire internamente le capacità di progettare, controllare e gestire i sistemi, oltre ad avere la proprietà dei codici sviluppati. Questo permette di colmare il gap di competenze ancora presente e di sviluppare soluzioni più allineate alla propria strategia. Al contempo, il declino delle competenze legacy – legate ai vecchi sistemi mainframe – sta accelerando il cambiamento. Gli specialisti di quelle tecnologie sono sempre più rari e costosi e questo è un ulteriore incentivo alla modernizzazione. In questo contesto, soluzioni fully managed come Confluent Cloud giocano un ruolo abilitante, perché permettono alle organizzazioni di concentrarsi sul valore del prodotto, sulla strategia di differenziazione, anziché sulla complessità della gestione tecnologica.
Le banche e le istituzioni finanziarie che sapranno coniugare innovazione tecnologica e crescita delle competenze interne saranno quelle in grado di scrivere la prossima pagina del settore. È un passaggio da sistemi rigidi e reattivi a ecosistemi dinamici e proattivi, capaci di rispondere all’imprevisto nel momento stesso in cui accade. Perché, alla fine, non è la velocità dei dati a fare la differenza, ma la capacità di trasformarli in intuizioni, valore, fiducia.
di Diego Daniele, Country Leader Confluent Italia
