Entro il 2030 una transazione digitale su tre in Europa includerà servizi finanziari embedded (embedded finance) e oltre il 25% dei ricavi fintech deriverà da modelli B2B2X, basati sull’integrazione dei servizi finanziari in piattaforme non bancarie[1].
In un’economia digitale sempre più interconnessa, l’Embedded Finance sta evolvendo da semplice integrazione di servizi finanziari a componente strutturale dei modelli di business. L’integrazione con l’Intelligenza Artificiale accelera il processo, abilitando ecosistemi più intelligenti in cui pagamenti, credito e assicurazioni diventano processi adattivi, predittivi e orchestrati in tempo reale.
Come evidenzia l’analisi di Fabrick, attiva nell’Open ed Embedded Finance a livello internazionale – l’incontro tra Embedded Finance e AI sta trasformando l’infrastruttura finanziaria in un motore decisionale capace di coordinare dati, servizi e partner lungo l’intera customer journey. Un’evoluzione alimentata dalla crescente domanda di esperienze finanziarie fluide, contestualizzate e real-time e resa possibile dall’adozione di architetture API-first e dal nuovo quadro normativo europeo, che include PSD3/PSR, il framework FIDA (Financial Data Access) e l’Euro Digitale.
I primi impatti sono già misurabili. I modelli di Embedded Finance potenziati dall’Intelligenza Artificiale consentono un incremento del 5–10% dei tassi di autorizzazione dei pagamenti, una riduzione fino al 20% dei costi di acquiring[2] e un abbattimento fino all’80% delle attività manuali di riconciliazione nei processi finance[3], grazie a logiche di orchestrazione intelligente e automazione end-to-end.
Nei modelli tradizionali, i flussi di pagamento restano rigidi e frammentati, con tassi di insuccesso che nei contesti digitali complessi possono arrivare al 10–15% delle transazioni al primo tentativo[4], con effetti diretti su conversione, assistenza clienti e tempi di incasso. L’AI consente invece di valutare ogni transazione in tempo reale, analizzando probabilità di successo, costi di processing, requisiti di Strong Customer Authentication e profilo di rischio, selezionando dinamicamente il canale più efficiente tra bonifico istantaneo, carta o wallet digitale.
L’automazione riguarda anche il back office. Oggi le attività di riconciliazione possono assorbire fino al 30–40% del tempo operativo delle funzioni finance[5]. L’Embedded Finance evoluto permette di collegare automaticamente pagamenti, commissioni, split di ricavi e movimenti contabili, trasformando la riconciliazione in un processo continuo e preventivo e generando una riduzione dei costi operativi stimata tra il 25% e il 35%.
Un ulteriore ambito di trasformazione è la gestione del rischio. I modelli antifrode basati su regole statiche generano ancora un’elevata incidenza di falsi positivi, che può arrivare a bloccare fino al 25% delle transazioni legittime[6]. I sistemi adattivi basati su AI, che combinano dati comportamentali, segnali di ecosistema e contesto operativo, consentono di ridurre frodi e chargeback fino al 50%, mantenendo al tempo stesso esperienze digitali fluide per l’utente finale[7].
In questo scenario, l’Embedded Finance potenziato dall’Intelligenza Artificiale si configura come una nuova infrastruttura dell’economia digitale europea, capace di trasformare complessità tecnologica e regolatoria in efficienza operativa, controllo e valore misurabile lungo l’intero ciclo dei servizi. I dati confermano questa traiettoria: in Europa, il mercato dell’Embedded Finance è stimato raggiungere i 100 miliardi di dollari entro il 2030, con tassi di crescita annui superiori al 20%[8]. La competizione oggi si sposta dalla singola soluzione alla capacità di orchestrare dati, servizi e partner in modo coerente e scalabile.
