Osservatorio Innovazione Finanziaria AIFIn 2026: Risk Management & Internal Control

26 Ottobre 2026

L’Intelligenza Artificiale sta ridefinendo il Risk Management e i sistemi di controllo interno delle istituzioni finanziarie, offrendo nuove opportunità di efficienza, efficacia e capacità di prevenzione dei rischi. Dal Workshop AIFIn emerge la necessità di evolvere verso modelli di governance e controllo più integrati, anticipatori e orientati alle decisioni, capaci di coniugare innovazione tecnologica, gestione dei rischi e creazione di valore.

L’innovazione nel Risk Management e nelle funzioni di Controllo Interno delle Istituzioni Finanziarie è stato il tema al centro del recente Workshop AIFIn, tredicesimo appuntamento del programma annuale 2026, articolato in quindici incontri monotematici dedicati ai principali temi dell’innovazione finanziaria. I Workshop sono una delle principali attività dell’Osservatorio Innovazione Finanziaria, promosso da AIFIn e giunto alla sua XXII edizione.

L’incontro, riservato alle Istituzioni Finanziarie aderenti ad AIFIn, è stato aperto e moderato da Sergio Spaccavento, Presidente di AIFIn, il quale ha evidenziato come “in questa edizione abbiamo voluto attribuire particolare rilievo al tema dell’Intelligenza Artificiale (AI), dei modelli e dei dati. In continuità con quanto emerso nei precedenti incontri del programma workshop 2026, l’Intelligenza Artificiale si conferma un fattore di profonda trasformazione dei processi e dei modelli operativi delle istituzioni finanziarie, aprendo nuove opportunità ma ponendo, al tempo stesso, sfide rilevanti per la gestione dei rischi e i sistemi di controllo interno.

Una delle principali riflessioni emerse riguarda la natura stessa dei rischi connessi all'AI. Questa tecnologia non introduce soltanto nuovi rischi, ma può agire come amplificatore e acceleratore di quelli esistenti, modificando le interazioni tra cybersecurity, frodi, rischi operativi, compliance e rischi legati alle terze parti. Diventa quindi fondamentale comprendere come l'adozione dell'AI possa modificare il profilo di rischio complessivo dei processi aziendali delle Istituzioni Finanziarie.

In questo contesto, le funzioni di Risk Management e Internal Control sono chiamate ad affrontare una duplice sfida: da un lato, sfruttare le potenzialità dell'AI per migliorare efficacia, efficienza e copertura dei controlli; dall'altro, presidiare i rischi derivanti dalla sua crescente diffusione nelle diverse funzioni aziendali e nei servizi offerti dai fornitori e terze parti.

Un altro tema di particolare rilievo emerso è quello della spiegabilità degli algoritmi. L'accuratezza dei modelli, da sola, non è sufficiente a garantirne l'affidabilità e a generare fiducia: è necessario comprendere, interpretare e rendere verificabili le logiche alla base dei risultati prodotti. In questa prospettiva, le soluzioni di Explainable AI e le metriche per valutare la qualità delle spiegazioni assumono un ruolo sempre più importante nella governance dei modelli e nei processi di controllo.

La progressiva diffusione dell'AI richiede un approccio più strutturato alla governance della trasformazione. Gli interventi hanno evidenziato come le funzioni di Risk Management e Internal Control stiano affrontando questa evoluzione non soltanto in una logica di conformità normativa, ma anche attraverso la definizione di policy interne, la mappatura dei casi d'uso, la classificazione dei rischi, la chiara attribuzione delle responsabilità e l'adozione di sistemi di monitoraggio continuo.

Una priorità è rappresentata dalla necessità di tradurre i principi di governance in processi operativi strutturati, capaci di guidare la selezione, la valutazione e la gestione dei singoli casi d'uso dell'AI, accompagnandone il passaggio dalla sperimentazione all'adozione operativa. In tal senso la sfida consiste anche nel trovare un equilibrio sostenibile tra innovazione e controllo, attraverso presidi proporzionati ai rischi e coerenti con le caratteristiche delle diverse applicazioni.

In questa prospettiva, diventa essenziale valutare in modo integrato il valore effettivamente generato dall’AI, i benefici attesi e i rischi connessi alla sua adozione. Le esperienze presentate hanno evidenziato opportunità concrete per le funzioni di controllo, in particolare in termini di automazione delle verifiche, ampliamento della copertura e miglioramento dell’efficacia dei controlli, nonché di capacità di analizzare dati e informazioni non strutturati. Queste potenzialità consentono di rafforzare la qualità e la profondità delle analisi, migliorare la capacità di individuazione e valutazione dei rischi e supportare processi decisionali più consapevoli e forward-looking.

Centrale rimane il ruolo delle persone e delle competenze. Il principio dello Human in the Loop, richiamato da diversi relatori, sottolinea la necessità di ripensare i processi valorizzando l'AI come strumento di supporto al giudizio professionale, senza compromettere la responsabilità delle decisioni e la capacità di valutazione critica. In questo quadro, lo sviluppo dell'AI Literacy, insieme alla qualità, alla disponibilità e all'integrazione dei dati, rappresenta una condizione fondamentale per un'adozione affidabile, consapevole e scalabile della tecnologia.

Le prospettive evolutive delineate nel corso dell'incontro convergono verso un sistema di controlli sempre più integrato, anticipatorio e orientato al supporto delle decisioni, dove l’AI avrà un ruolo sempre più rilevante. La questione strategica per le istituzioni finanziarie, quindi, non riguarda soltanto la velocità di adozione dell'AI, ma soprattutto la capacità di governarne l'utilizzo, valutarne i benefici e comprenderne gli effetti anche sui rischi e sui controlli e relativi processi decisionali. È anche su questa capacità di coniugare innovazione, governo dei rischi e creazione di valore che si misureranno la maturità delle istituzioni finanziarie nell'adozione dell'AI e l'evoluzione strategica delle funzioni di Risk Management e Internal Control."

Paolo Bajardi, Head of AI Compliance di Intesa Sanpaolo, ha aperto l’incontro con un’intervento intitolato “AI Act e AI Explainability: le sfide ed opportunità per la compliance” durante il quale ha sottolineato come “la vera sfida non è soltanto sviluppare sistemi di AI sempre più performanti, ma renderli anche comprensibili e governabili. La spiegabilità è il ponte tra la complessità degli algoritmi e la fiducia necessaria per utilizzarli nei processi reali. Trasformare questo principio in strumenti concreti, misurabili e scalabili è uno dei passaggi chiave verso un’AI realmente responsabile.”

Alessandro Iafrate, Chief Compliance, AML & Data Protection Officer di CNP Assicura, è intervenuto sul tema “AI, governance e fiducia”. Nel corso del suo intervento ha evidenziato come: “la vera innovazione non consiste semplicemente nell’utilizzare l’Intelligenza Artificiale, ma nel renderla governabile, spiegabile e verificabile. Per questo le funzioni Compliance non devono limitarsi a controllare l’innovazione a posteriori: devono contribuire a progettarne fin dall’inizio regole, responsabilità e presidi, evolvendo da ‘ispettori dell’AI’ ad architetti della sua governance, accompagnando il business verso soluzioni sicure, trasparenti e sostenibili. È questo il passaggio da una compliance difensiva a una funzione strategica e abilitante; solo così l’AI può generare valore senza rendere invisibile la responsabilità umana e può diventare uno strumento di fiducia digitale.”

Giuseppe Zuccalà, Responsabile Area Audit Gestione Rischi e Analytics di Gruppo Cassa Centrale, ha presentato un intervento intitolato “Operational Excellence e AI: opportunità e sfide per l’Internal Audit” nel quale ha evidenziato che “l’AI rappresenta per il banking una doppia sfida: da un lato un’opportunità per rendere le attività di Audit più efficienti, estendendone il grado di copertura e abilitare forme di continuous auditing; dall’altro, la necessità di governare i rischi legati all’adozione dell’AI all’interno dei gruppi bancari. In questo contesto, innovazione e controllo devono procedere insieme, attraverso sperimentazione, human review e misurazione effettiva dei risultati. Sono state inoltre presentate soluzioni di efficienza operativa che, partendo da un concetto di operational excellence, hanno portato all’individuazione e all’utilizzo di soluzioni AI per lo svolgimento di controlli in ambito Trasparenza Bancaria”.

Francesca Petrella, Head of Credit Risk Control & Monitoring di BPER Banca, è intervenuta sul tema “L’AI come driver di innovazione nel credit risk management” sottolineando che ”la Generative AI rappresenta un'opportunità concreta per evolvere il Credit Risk Management, consentendo di valorizzare il crescente patrimonio di informazioni destrutturate a supporto dei processi di controllo. L'obiettivo non è automatizzare il giudizio, ma rafforzarlo attraverso strumenti capaci di standardizzare le analisi, ampliare la copertura dei controlli e rendere scalabile il know-how degli specialisti. Il vero valore nasce dall'integrazione tra competenze umane, dati di qualità e modelli governati in modo trasparente e spiegabile."

Francesca Bergamaschi, Head of Non-Financial Risk di ING Italia, ha affrontato il tema “Risk assessment: dalla control compliance a decisioni di rischio integrate” evidenziando che “in un contesto in cui i rischi non finanziari sono sempre più interconnessi, il risk assessment deve evolvere oltre la valutazione dei singoli rischi e controlli. L’evoluzione dei rischi tecnologici e l’emergere dell’AI Risk rendono ancora più evidente la necessità di comprendere come rischi diversi possano combinarsi e amplificarsi. Evolvere il risk assessment significa quindi combinare competenza specialistica e visione end-to-end, per comprendere meglio il rischio reale e supportare decisioni più consapevoli.”

Vito Damato, Head of Market and Counterparty Risk di Banco BPM, ha chiuso il workshop con un intervento sul tema “Financial risk e allocazione efficiente del capitale” nel quale ha sottolineato che “l’innovazione nel Financial Risk Management consiste nel trasformare la misurazione del rischio in uno strumento realmente utile alle decisioni. Un framework integrato consente di leggere in modo coerente rischi diversi, valorizzare i benefici della diversificazione e rendere più efficiente l’allocazione del capitale. L’obiettivo è andare oltre una logica di mero adempimento regolamentare e fare del rischio uno strumento consapevole di gestione, supporto alle decisioni e creazione di valore.”

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