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Nel panorama finanziario attuale emerge una divergenza significativa: nel 2026 le banche e le compagnie assicurative stanno adottando l’intelligenza artificiale (AI) seguendo percorsi diversi. Le prime mostrano una maggiore capacità operativa nell’usare l’AI per analisi strategiche e nella gestione della forza lavoro digitale, mentre le assicurazioni puntano con decisione sull’Agentic Automation e sulle offerte hyper-personalized per trasformare il rapporto con l’assicurato. Questo spostamento strategico non è solo tecnico: riflette volontà di riposizionamento commerciale e nuovi modelli di consulenza.
Allo stesso tempo, l’ecosistema delle startup fintech in Italia ha raggiunto una fase di consolidamento. A fine 2026 erano attive 596 startup, in lieve calo rispetto alle 622 del 2026, ma con maggiori sinergie con partner industriali e finanziari. I finanziamenti complessivi sono saliti a 250 milioni di euro (+44% rispetto all’anno precedente) e i ricavi hanno registrato una crescita del 29%. Esempi di rilievo includono realtà come Satispay, Scalapay, Credimi, oltre a startup come Cardo AI e Volume che hanno raccolto round importanti.
AI modernization: l’attrito tra legacy e innovazione
Un tema centrale emerso anche a Fintech Americas Miami 2026 è la difficoltà di integrare l’AI in sistemi ereditati, spesso basati su linguaggi e architetture datate come il COBOL. Le banche sono obbligate a conciliare affidabilità operativa, requisiti di audit e resilienza con l’urgenza di introdurre workflow AI-native. L’approccio pratico suggerito dagli esperti passa per l’analisi puntuale dei sistemi esistenti: decomporre applicazioni legacy, identificare duplicazioni e aumentare la copertura dei test con agenti AI può ridurre i rischi di modernizzazione senza ricorrere a riscritture rischiose.
Dal pilot alla produzione
La sfida non è aggiungere modelli, ma metterli in produzione in contesti regolamentati. Serve una governance che includa trustworthy AI, limiti operativi e monitoraggio costante. Inoltre, la cultural change interna è determinante: la scarsa alfabetizzazione sull’AI e la paura della sostituzione possono rallentare i progetti tanto quanto i vincoli tecnici. L’esperienza pratica dimostra che investire in formazione e in agenti progettati con criteri valutativi incrementa la probabilità di scalare oltre i prototipi.
Tecnologie abilitanti e modelli di business emergenti
Tra le tecnologie adottate dalle startup fintech nel 2026 spiccano le API (70%) e l’AI (43%), mentre la Generative AI viene utilizzata dal 26% per ottimizzare processi di back-office. Anche la blockchain e l’Internet of Things (IoT) stanno trovando applicazioni per aumentare sicurezza, tracciabilità e gestione in tempo reale dei rischi. Queste leve tecnologiche permettono di immaginare prodotti più precisi nel pricing e più reattivi nella prevenzione delle insolvenze.
Sfide per le startup
Le giovani imprese affrontano ostacoli importanti: il 46% è ancora alla ricerca di capitali e solo il 12% ha individuato investitori adeguati ai round pianificati. Molti round servono per completare il prodotto piuttosto che per l’espansione internazionale e oltre la metà delle richieste di finanziamento è inferiore a 2 milioni di euro. Inoltre, la complessità normativa e la concorrenza delle banche che digitalizzano internamente rappresentano barriere che richiedono alle startup capacità di adattamento e alleanze strategiche.
Pagamenti, Open Banking e il ruolo del BaaS
Il settore dei pagamenti digitali ha superato una soglia di svolta: nel 2026 il valore transato con strumenti digitali ha raggiunto 481 miliardi di euro, pari al 43% del totale. I modelli mobile-first, la tokenizzazione, i wallet e le formule in abbonamento stanno cambiando la relazione tra clienti e fornitori di servizi finanziari. L’Open Banking, nato dalla direttiva PSD2 del 2018, ha già portato quasi metà degli utenti italiani (49,2% nel primo semestre 2026) ad avere almeno un conto connesso, e l’avvento dell’Open Finance con il Regolamento FIDA atteso in versione finale dal 2026 allargherà ulteriormente la condivisione dei dati.
Cos’è il Banking-as-a-Service
Il BaaS consente alle banche di offrire servizi tramite API e cloud a società terze, permettendo a queste ultime di vendere conti, carte e pagamenti senza licenza bancaria. È importante distinguere BaaS dall’Open Banking: nel primo caso il partner non detiene i soldi o i dati del cliente e non assume gli stessi obblighi normativi della banca. Per funzionare, il BaaS richiede partnership solide tra istituti e fintech per ridurre i tempi di go-to-market e raggiungere le generazioni più giovani.
Rischi emergenti nelle assicurazioni e priorità strategiche
Per l’assicurazione, le priorità oggi includono il rischio climatico, l’invecchiamento demografico e la cybersecurity. Il 79% delle compagnie dichiara di avere prodotti NatCat, con il 80% che estende coperture property agli eventi catastrofali e il 73% che offre soluzioni stand-alone per terremoti e alluvioni. Sul fronte cyber il 53% ha polizze disponibili, anche se la domanda è ancora percepita come bassa dal 59% degli operatori. La Long Term Care è presente nel 65% delle offerte, spesso accompagnata da servizi come assistenza domiciliare (70%) e care management (50%).
In conclusione, l’ecosistema finanziario europeo e italiano sta ridefinendo ruoli e operatività: le tecnologie abilitanti e i modelli di partnership fra banche, assicurazioni e fintech saranno decisivi per trasformare progetti pilota in servizi scalabili e regolamentati.