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Oggi possiamo dire che la modernizzazione dell’IT nel settore bancario italiano è un percorso ben avviato, anche se procede con velocità diverse a seconda delle realtà. Da un lato vediamo istituti che stanno migrando verso architetture cloud ibride, ridisegnando interi domini applicativi e lavorando su nuove piattaforme dati. Dall’altro ci sono banche che procedono con più cautela, spesso perché si trovano a gestire un’eredità tecnologica molto complessa.
Ed è proprio il legacy a rappresentare il maggiore ostacolo: non tanto perché “vecchio”, ma perché profondamente intrecciato con i processi di business. Smantellarlo o riscriverlo non è mai un semplice esercizio tecnico: significa affrontare costi elevati, rischi operativi e lunghi periodi in cui i sistemi nuovi e quelli storici devono convivere.
A spingere verso il cambiamento, però, ci sono tre forze che si muovono insieme. La prima è la tecnologia, che oggi offre possibilità completamente nuove grazie al cloud, all’AI e alla capacità di elaborare e valorizzare grandi volumi di dati.
La seconda è la competizione, che richiede alle banche di essere molto più veloci sia nel lancio di prodotti sia nel miglioramento dei servizi offerti alla clientela. E poi c’è il fronte regolamentare, che negli ultimi anni ha visto un aumento significativo dei requisiti di sicurezza, resilienza e controllo. Tutti questi fattori, combinati, creano un contesto in cui innovare non è più un’opzione ma una necessità.
È in questo scenario che il cloud sta diventando un abilitatore chiave. Permette di scalare capacità e risorse in tempi rapidissimi, di testare soluzioni con maggiore agilità e di attingere a servizi evoluti senza doverli costruire internamente.
Allo stesso tempo, la centralità dei dati sta trasformando il modo in cui le banche prendono decisioni e progettano i servizi. Una data platform efficace consente non solo di comprendere meglio i clienti e personalizzare i servizi, ma anche di automatizzare processi e rendere più efficienti funzioni interne che storicamente richiedevano molto tempo e lavoro manuale.
Naturalmente, tutto questo funziona solo se alla base esistono una governance chiara e competenze adeguate: il cloud non è una bacchetta magica, e può essere anche molto costoso se non governato correttamente.
L’introduzione dell’AI sta accelerando ulteriormente questa trasformazione. Non si tratta solo di creare chatbot o strumenti conversazionali, ma di ridisegnare intere architetture. Per sfruttare i modelli di nuova generazione servono piattaforme dati consolidate, flussi ben governati, API esposte in modo intelligente e strumenti capaci di portare gli insight nel cuore dei processi operativi.
È un cambiamento profondo che molte banche stanno affrontando partendo da progetti pilota, mentre altre hanno già definito roadmap e partnership di lungo periodo. La maturità varia, ma la direzione è la stessa per tutti.
Questa evoluzione tecnica sta modificando anche il modo in cui lavorano le persone. Stiamo assistendo a una crescente integrazione tra IT e business: team più trasversali, ruoli orientati ai prodotti, nuove figure professionali specializzate in cloud, dati, architettura e sicurezza.
È un cambiamento culturale prima ancora che tecnologico. Le banche stanno investendo molto nella formazione interna, creando percorsi dedicati e veri e propri centri di competenza. Anche la governance dell’innovazione sta evolvendo: da un lato servono regole chiare e centralizzate per garantire sicurezza e qualità; dall’altro bisogna lasciare sufficiente autonomia ai team per sperimentare e portare soluzioni nuove in tempi rapidi.
Sul fronte normativo, è indubbio che regolamenti come DORA, GDPR, l’AI Act e le linee guida di vigilanza abbiano un impatto importante sulle scelte tecnologiche. È impossibile ignorarli perché definiscono requisiti molto stringenti su resilienza, protezione dei dati, gestione dei fornitori e trasparenza degli algoritmi.
Questo può rallentare alcune decisioni, ma allo stesso tempo costringe il settore a costruire architetture più robuste e controllabili. E, a lungo andare, si traduce in maggiore fiducia e stabilità.
Guardando al futuro, le priorità per accelerare la modernizzazione sono chiare: misurare in modo sistematico l’obsolescenza dei sistemi, rafforzare le piattaforme dati, governare seriamente i costi e le architetture cloud, e avviare programmi strutturati di dismissione del legacy.
Le resistenze che restano sono soprattutto organizzative e culturali: non si tratta solo di sostituire tecnologie, ma di cambiare mentalità, processi e modo di collaborare. Quando questo passaggio culturale avviene, i progetti di modernizzazione diventano molto più rapidi ed efficaci.
Se proiettiamo lo sguardo a cinque o dieci anni, l’infrastruttura IT delle banche sarà molto diversa da quella attuale. Prevarranno modelli ibridi, con un uso più esteso del cloud e soluzioni che garantiscano contemporaneamente flessibilità, sovranità del dato e sicurezza.
La data platform sarà il centro di tutto: sia per i servizi al cliente sia per le operazioni interne. Le architetture saranno modulari, basate su API e microservizi, e l’automazione sarà diffusa in ogni livello - dallo sviluppo del software ai controlli di sicurezza.
L’AI diventerà un elemento pervasivo, integrato nelle decisioni, nei processi e nel supporto operativo quotidiano. Accanto a queste, emergeranno tecnologie come i data mesh, gli strumenti di MLOps avanzato e soluzioni di osservabilità intelligente.
Il legacy non scomparirà da un giorno all’altro, ma sarà progressivamente ridotto, incapsulato e gestito fino a quando il business case ne permetterà la completa dismissione.