Nello scenario economico internazionale, il mercato del Finance è uno dei più delicati. Se qualcosa va storto in questo ambito le conseguenze possono essere significative: turbative del mercato, perdita di fiducia dei clienti e un forte rischio sistemico. A maggior ragione quando si parla di intelligenza artificiale. Mentre i modelli di IA corrono, la sicurezza arranca: secondo una ricerca[1] di Banca d’Italia e OCSE, ben il 46% delle istituzioni finanziarie italiane non ha ancora implementato alcuna misura di difesa specifica contro le minacce cyber legate all’IA.
Le basi di partenza sono oggi sensibilmente diverse. Ciò che una volta richiedeva tempo, competenza e risorse ora può essere fatto quasi istantaneamente. In particolare, per i servizi finanziari, dove i sistemi sono profondamente interconnessi e sensibili al fattore tempo, questo cambiamento altera fondamentalmente l’equazione del rischio.
Un obiettivo primario per la manipolazione
Con l’accelerazione dell’adozione dell’IA, le istituzioni devono garantire che l’innovazione non avvenga a scapito della sicurezza. L’IA introduce chiari vantaggi, dal rilevamento più rapido delle frodi a decisioni più informate, ma porta con sé anche nuovi rischi. Se la Bank of England riporta come il 75% delle istituzioni finanziarie utilizzi già l’IA, l’Italia vive invece una fase di adozione più prudente ma in rapidissima accelerazione. Secondo il report OECD/Banca d’Italia[2], sebbene la media generale si attesti al 39%, il mondo del finance si muove a una velocità ben superiore: nel comparto assicurativo si è già raggiunto il 70% e in quello bancario il 59%. Con una previsione di raddoppio dei casi d’uso nei prossimi tre anni, le aziende italiane si trovano nella finestra temporale decisiva: devono integrare la resilienza informatica ora, fin dall’inizio, anziché cercare di adattarla a posteriori quando l’esposizione al rischio sarà massima
L’IA è ormai integrata in processi finanziari critici, dalle approvazioni dei crediti alle transazioni e al rilevamento delle frodi. Questi sistemi operano ad alta velocità e su scala elevata, spesso con una supervisione umana limitata, cosa che li rende obiettivi altamente attraenti per gli attaccanti.
A differenza dei tradizionali incidenti informatici, gli attacchi ai sistemi di IA possono essere inizialmente impercettibili e persistenti. I malintenzionati possono manipolare i dati di addestramento o gli input per influenzare i risultati nel tempo: un modello compromesso può sembrare funzionare normalmente mentre produce silenziosamente risultati distorti. Ciò potrebbe tradursi nel classificare erroneamente transazioni fraudolente, introdurre pregiudizi nelle decisioni di prestito o influenzare le attività di trading in modi difficili da rilevare.
In un mondo dove gli attaccanti possono scoprire e utilizzare le vulnerabilità ad una velocità estrema, la sfida non è più solo quella di rilevare un attacco. È riconoscere che, nel momento in cui lo si rileva, il danno potrebbe essere già in corso.
I rischi di muoversi troppo velocemente
Nonostante queste sfide, il Finance si trova sotto una costante pressione per adottare rapidamente l’IA. Nei servizi finanziari, la posta in gioco è eccezionalmente alta. Questi sistemi non operano in modo isolato, ma hanno un impatto diretto su risparmi, investimenti e accesso al credito. Un guasto non si limita a una singola applicazione, ma può ripercuotersi sui mercati e sulle economie.
Molte organizzazioni non hanno visibilità completa sui dati utilizzati per addestrare i propri modelli, rendendo difficile garantirne l’integrità. Se tali dati sono compromessi, lo saranno anche i risultati del modello. E sebbene i sistemi di IA siano progettati per funzionare in condizioni normali, raramente vengono sottoposti a stress test contro avversari, proprio le condizioni che ora hanno più probabilità di dover affrontare.
Vi è una crescente preoccupazione che le misure di salvaguardia non stiano tenendo il passo con l’adozione. In un panorama di minacce accelerato dall’IA, questo divario si sta ampliando.
Perché la resilienza deve venire prima di tutto
Le istituzioni del Finance devono operare partendo dal presupposto che i sistemi di IA prima o poi falliranno, sia per errore, manipolazione o sfruttamento su larga scala, e pianificare di conseguenza. L’impatto a valle è immediato e tangibile: decisioni di credito errate, frodi, turbative del mercato, violazioni normative e perdite finanziarie dirette. Fondamentalmente, il solo rilevamento non è più sufficiente. Quando gli attaccanti possono muoversi più velocemente dei cicli di risposta, la resilienza si definisce in base alla rapidità con cui un’organizzazione è in grado di riprendersi.
Senza una visibilità chiara e di livello forense su come i sistemi di IA prendono le decisioni e su come i dati fluiscono attraverso di essi, le aziende non possono diagnosticare rapidamente i problemi o impedirne il ripetersi. Questa mancanza di visibilità prolunga l’interruzione e amplifica i danni sia finanziari che reputazionali. Altrettanto critica è la capacità di agire rapidamente. Se un processo guidato dall’IA viene compromesso, le organizzazioni devono poter riportare i sistemi a uno stato noto e pulito in pochi minuti, non in ore o giorni. Laddove il tempo che intercorre tra la scoperta di una vulnerabilità e il suo sfruttamento si sta azzerando, la capacità di tornare rapidamente a uno stato sicuro diventa il fattore decisivo per limitare l’impatto.
Un appello al controllo, non alla cautela
L’IA continuerà a plasmare il futuro del Finance. I suoi vantaggi sono trasformativi e la sua adozione è inevitabile. Ma senza i giusti controlli, introduce anche rischi informatici nuovi e complessi a una velocità che il settore non ha mai affrontato prima.
La risposta non è rallentare l’innovazione, ma adeguare la resilienza. Le istituzioni finanziarie devono garantire che i sistemi di IA siano sicuri, osservabili e ripristinabili fin dall’inizio, e non solo dopo che un sistema è stato compromesso. Il vero rischio è che l’IA possa essere manipolata, su scala e a velocità elevate, senza essere rilevata finché non è troppo tardi.
Di Alessio Stellati, Regional Vice President for Italy, Spain and Portugal at Rubrik
[1] Cfr. OECD/Banca d’Italia (2026), L’intelligenza artificiale nei mercati finanziari italiani, OECD Publishing, Paris, p. 38 (sezione 1.3.2) e p. 39 (Figura 1.19)
[2] Cfr. OECD/Banca d’Italia (2026), L’intelligenza artificiale nei mercati finanziari italiani, OECD Publishing, Paris, p. 11 (Sintesi) e p. 17 (sezione 1.2.1).
