Il risk management bancario ha cambiato perimetro. Non è più soltanto presidio del credito, calcolo degli indicatori regolamentari o risposta agli adempimenti di vigilanza.
Oggi il rischio si muove lungo direttrici sempre più interconnesse: volatilità macroeconomica, rischio di tasso, liquidità, cyber risk, compliance, fattori ESG, continuità operativa.
Una mappa complessa, che richiede alle banche non solo nuovi strumenti, ma una diversa capacità di leggere i dati e trasformarli in decisioni.
Dal dato alle decisioni
La crescente pressione normativa va nella stessa direzione. Per governare rischi così intrecciati servono piattaforme capaci di offrire una visione unificata, superando la frammentazione informativa e valorizzando grandi volumi di dati.
È in questo contesto che operano realtà tecnologiche come Cabel Industry: non un semplice supporto applicativo, ma un partner in grado di integrare sistemi, data governance, analytics, sicurezza e continuità operativa.
«La priorità non è solo disporre di più dati, ma costruire le condizioni perché quei dati siano affidabili, governati e leggibili in modo integrato – racconta Marcello Semboli, Manager Area Governance, Servizio DWH e Rischi di Cabel Industry. Solo così il risk management può diventare uno strumento effettivo di supporto alle decisioni».
L’AI come supporto, non come scorciatoia
Intelligenza artificiale e analytics stanno accelerando questa evoluzione. Le applicazioni più concrete riguardano l’analisi dei dati, il monitoraggio continuo, l’individuazione di anomalie e l’automazione di attività operative.
«Ma nel banking – chiarisce Semboli – l’AI non può essere una scorciatoia: i modelli devono restare comprensibili, verificabili e coerenti con i requisiti regolamentari. La logica non è sostituire gli strumenti tradizionali, ma affiancarli con capacità di analisi più evolute, mantenendo chiari criteri, fonti e responsabilità».
DORA e la sfida della resilienza
La qualità del dato resta il punto di partenza: le banche dispongono di patrimoni informativi ampi, spesso distribuiti su sistemi legacy e architetture stratificate. A questo si aggiungono discontinuità generate da eventi straordinari, come la pandemia, che possono alterare la lettura delle serie storiche. Data Engineering ed Exploratory Data Analysis diventano quindi passaggi essenziali per costruire modelli solidi e risultati utilizzabili.
E la stessa prospettiva riguarda la resilienza operativa. Con DORA, il rischio ICT entra stabilmente nella governance bancaria e ridefinisce anche il rapporto con i fornitori tecnologici. Alle piattaforme non si chiede più solo efficacia funzionale, ma affidabilità, sicurezza, tracciabilità, monitoraggio continuo, gestione degli accessi, protezione del dato e capacità di risposta agli incidenti.
«DORA rende evidente che la resilienza digitale non è un tema separato dal risk management – sottolinea Semboli. Per un fornitore tecnologico significa garantire continuità, sicurezza e controllo lungo l’intero ciclo di vita dei servizi».
Verso un risk management predittivo
La prossima frontiera consisterà nel passaggio da una funzione reattiva a un sistema continuo di analisi predittiva e supporto strategico. Qui, AI e automazione avranno un peso crescente, ma dentro un quadro di governance, trasparenza e supervisione umana.
«Per le banche, il punto non sarà soltanto controllare meglio i rischi, ma – conclude Semboli – usarne la lettura per pianificare, adattarsi e competere in un contesto sempre più instabile».
Questo articolo è stato pubblicato sul numero di giugno 2026 di AziendaBanca ed è eccezionalmente disponibile gratuitamente anche sul sito web. Se vuoi ricevere AziendaBanca, puoi abbonarti nel nostro shop.
