Nel 2024, le frodi sui mezzi di pagamento hanno raggiunto quasi 1,2 miliardi di euro, di cui 382 milioni legati a manipolazioni dirette, pari al 32% del totale. Dietro questi numeri si cela una trasformazione profonda: la frode è diventata intelligente, agile e quasi invisibile.
Dal 9 ottobre 2025, con l’entrata in vigore delle nuove regole europee sui bonifici istantanei, le banche devono offrire il servizio a costo zero o equivalente a quello dei bonifici ordinari e implementare la verifica del beneficiario (Verification of Payee – VoP), un controllo automatico tra nome e IBAN che riduce errori e frodi.
Si tratta di un progresso importante, ma non sufficiente. Le frodi, infatti, si evolvono rapidamente e spesso sfruttano proprio le tecnologie nate per contrastarle.
Indice degli argomenti
L’intelligenza artificiale: alleata indispensabile, ma anche nuova fonte di rischio
L’intelligenza artificiale è ormai al centro della lotta alle frodi. Quasi nove operatori finanziari su dieci utilizzano modelli basati su IA per rilevare anomalie, valutare rischi e analizzare i comportamenti di pagamento, con una riduzione dei costi e una capacità di rilevamento che può raggiungere il 95%.
Tuttavia, la stessa tecnologia è diventata un’arma nelle mani dei criminali. Deepfake vocali, furti d’identità, falsificazione di documenti e phishing mirato sono oggi potenziati da sistemi generativi e automatizzati. L’IA permette di creare in pochi secondi falsi ordini di bonifico o simulazioni credibili di dirigenti d’azienda.
Secondo il Boston Consulting Group, solo il 25% delle banche è realmente pronto a integrare in modo sicuro modelli generativi e agentivi. La sfida, dunque, non è più adottare l’intelligenza artificiale, ma governarla: supervisionarla, spiegarla, controllarla. Solo un’IA affidabile può diventare un vero strumento di difesa.
Federated learning: imparare insieme senza condividere i dati
Per conciliare efficacia e riservatezza, una delle soluzioni più promettenti è il federated learning (apprendimento federato), un approccio di machine learning decentralizzato e collaborativo.
Invece di trasferire i dati a un server centrale, ogni attore – banca, impresa o fintech – addestra localmente il proprio modello di IA e condivide soltanto i parametri aggiornati. Questi vengono poi aggregati per costruire un modello globale, più robusto e preciso, senza che i dati sensibili lascino mai il loro ambiente d’origine.
Questo metodo rispetta pienamente la sovranità dei dati e il GDPR, migliora la precisione media del 20% e consente di individuare schemi di frode trasversali che nessun singolo attore potrebbe rilevare da solo. È un modello di collaborazione ispirato alla logica della cybersicurezza: unire le forze per rafforzare la difesa collettiva.
Banche e imprese: costruire una cooperazione strutturata
Le imprese sono spesso le prime a intercettare segnali deboli di frode nelle catene di fornitura o nei pagamenti, mentre le banche dispongono di una visione d’insieme dei flussi finanziari e di strumenti di rilevamento in tempo reale. Tuttavia, la collaborazione tra questi due mondi resta ancora limitata.
Creare basi di allerta condivise e protocolli comuni di segnalazione permetterebbe di anticipare gli attacchi e ridurne la diffusione. Alcune iniziative pionieristiche indicano la strada: l’alleanza tra Nasdaq Verafin e BioCatch, che copre oltre 2.600 istituzioni finanziarie e 10.000 miliardi di dollari in attivi, o Mastercard Decision Intelligence, che ha triplicato l’efficacia del rilevamento riducendo i falsi positivi del 22%.
Tuttavia, questi progressi restano isolati. Per diventare la norma, devono essere sostenuti da un quadro regolamentare comune, riconosciuto e promosso dai regolatori.
L’Europa e la regolamentazione della fiducia digitale
L’Unione Europea ha già gettato le basi di una regolamentazione di fiducia fondata su tre pilastri: il GDPR, garante della protezione dei dati; il DORA, che impone una maggiore resilienza digitale alle istituzioni finanziarie; e l’AI Act, che disciplina l’uso etico dell’intelligenza artificiale.
Questi strumenti non rappresentano un freno, ma un motore di cooperazione. Promuovono trasparenza e tracciabilità, permettendo a banche e imprese di collaborare in un quadro giuridico sicuro e supervisionato.
In Francia, l’implementazione della Verification of Payee mostra come innovazione e sicurezza possano convergere. Il sistema incoraggia la comunicazione tra organismi di pagamento e clienti aziendali, contribuendo alla creazione di flussi di pagamento più “sani” e affidabili.
Nel futuro prossimo, una rete europea di segnalazione automatizzata potrebbe collegare i segnali di frode rilevati nei vari Paesi membri, costruendo un’infrastruttura comune di difesa finanziaria.
Il triangolo della fiducia: la chiave di una risposta collettiva
Per rendere davvero efficace la lotta alla frode serve un triangolo di fiducia formato da imprese, banche e autorità pubbliche. Le prime agiscono come sentinelle sul campo, le seconde come custodi dei flussi finanziari, le terze come garanti della neutralità e della trasparenza.
L’integrazione tra apprendimento federato e regolamentazione rigorosa dimostra che innovazione, riservatezza e cooperazione possono coesistere.
Di fronte a frodi sempre più sofisticate e potenziate dall’intelligenza artificiale, solo una risposta collettiva – tecnologica, umana e istituzionale – potrà preservare il bene più prezioso del sistema economico: la fiducia.
