Post di Elisabeth Kant, Head of Data Science di SumUp –

Nel 2024, per la prima volta in Italia, i pagamenti digitali hanno superato il contante con il 43% degli acquisti effettuato con strumenti elettronici (il contante si è fermato al 41%) e tra le modalità più utilizzate c’è proprio il contactless, che rappresenta quasi il 90% delle transazioni^[1]. Sebbene il contante mantenga ancora un ruolo rilevante nelle abitudini di spesa degli italiani e nel business quotidiano dei commercianti, il ricorso a soluzioni di pagamento digitali sta crescendo in modo evidente, anche a causa della progressiva chiusura degli sportelli bancari e delle difficoltà sempre maggiori a prelevare e depositare denaro cash soprattutto al di fuori dei grandi centri urbani.

I pagamenti cashless continuano quindi a diffondersi, sostenuti da una combinazione di fattori pratici e dall’evoluzione di tecnologie sempre più sofisticate, tra cui quelle basate sull’intelligenza artificiale. L’AI gioca infatti un ruolo sempre più rilevante nel rendere le transazioni rapide ed efficienti, sebbene il panorama rimanga complesso: da un lato queste soluzioni aiutano a monitorare e prevenire tentativi di frode, dall’altro la crescente sofisticazione delle minacce richiede un costante aggiornamento dei sistemi di protezione.

Negli ultimi anni, infatti, l’intelligenza artificiale ha trasformato profondamente il settore dei pagamenti digitali e quello bancario-finanziario. Viene utilizzata nel campo del marketing, per esempio, al fine di analizzare i comportamenti dei clienti e proporre loro campagne mirate; oppure per la parziale o totale automatizzazione del servizio clienti, grazie a chatbot che utilizzano tecnologie di AI generativa e sono in grado di offrire risposte sempre più accurate.

L’ingresso dell’intelligenza artificiale in ambito fintech, però, ha portato con sè anche nuove minacce alla sicurezza dei pagamenti e spinto gli operatori del settore a investire in contromisure basate sempre sull’AI e sul machine learning: queste tecnologie, infatti, sono le più adatte a fronteggiare attacchi informatici sempre più sosfisticati.

Pagamenti digitali, la sicurezza è una partita fra intelligenze artificiali

Hacker e cybercriminali stanno sempre più utilizzando l’AI per condurre attacchi sofisticati, simulando il comportamento umano e tentando frodi su larga scala. Grazie alle capacità dell’intelligenza artificiale di analizzare enormi volumi di dati e apprendere dai comportamenti degli utenti, i malintenzionati riescono a perfezionare tecniche di attacco sempre più complesse, rendendo difficile per i sistemi tradizionali individuare attività sospette in tempo utile.

L’AI consente, ad esempio, di automatizzare la creazione di account falsi o di raffinare le strategie di phishing rendendo i messaggi ingannevoli sempre più credibili e personalizzati; grazie alla Gen AI è possibile anche generare deepfake vocali e visivi per eludere i controlli di sicurezza basati sull’autenticazione biometrica. Tuttavia, questo non dovrebbe generare allarmismo o scetticismo nei confronti della tecnologia stessa: l’AI è uno strumento, il suo impatto dipende dall’uso che se ne fa. Nel contesto delle transazioni digitali, svolge un ruolo complesso e può essere sia una minaccia, sia una parte fondamentale della soluzione.

Le aziende fintech e le banche stanno investendo massivamente nelle tecnologie AI per contrastare potenziali minacc (Immagine generata da Gemini AI)

L’intelligenza artificiale, infatti, è una delle risorse più efficaci per prevenire cyber-attacchi, violazioni dei dati e frodi mediante strumenti che mirano a preservare la privacy e la sicurezza dell’utente: sfruttando la capacità dell’AI di analizzare grandi quantità di dati, è possibile raccogliere informazioni in tempo reale e identificare profili sospetti o comportamenti anomali. L’AI può rilevare attività sospette monitorando in tempo reale bonifici e transazioni, contribuendo a proteggere gli utenti attraverso notifiche push che richiedono alle app di pagamento di confermare l’identità e l’intento dell’utente. Inoltre supporta l’autenticazione sicura utilizzando dati biometrici, come impronte digitali, riconoscimento facciale o vocale.

Le aziende fintech e le banche stanno investendo massivamente nelle tecnologie AI per contrastare potenziali minacce: Visa, per esempio, ha recentemente implementato i propri strumenti di intelligenza artificiale per identificare in tempo reale la probabilità di attacchi nelle transazioni contactless investendo oltre 500 milioni di dollari in queste tecnologie e arrivando a bloccare, tra il 2023 e il 2024, operazioni fraudolente per oltre 40 miliardi di dollari.

Anche SumUp utilizza sistemi di rilevamento delle frodi basati sull’AI: la valutazione delle transazioni in tempo reale interrompe automaticamente quelle segnalate come sospette. L’attività dei commercianti è monitorata continuamente e, in caso di utilizzo fraudolento di un account, questo viene bloccato e segnalato alle autorità competenti. Parallelamente, l’AI e il machine learning vengono applicati anche per monitorare la compliance degli esercizi commerciali, supportando l’individuazione di potenziali operazioni di riciclaggio di denaro.

Non solo pagamenti: AI nel fintech, dall’analisi del rischio all’assistenza

Oltre al mondo dei pagamenti digitali, l’intelligenza artificiale trova applicazione anche in molte altre aree del settore finanziario. Secondo i dati Abi Lab-Deloitte, il 69% delle banche italiane ha già avviato sperimentazioni su tecnologie di Gen AI, mentre l’88% intende definire una strategia entro il 2025^[2]: tra le applicazioni più frequenti nel comparto bancario-investimenti c’è l’analisi del rischio basata su AI, in grado di supportare gli istituti creditizi a valutare la solvibilità dei clienti, riducendo i tempi di approvazione dei prestiti e minimizzando le insolvenze. Inoltre, tramite l’analisi predittiva, è possibile personalizzare le offerte finanziarie adattandole alle esigenze degli utenti. Gli algoritmi di machine learning sono, infine, impiegati dagli istituti bancari nella gestione dei portafogli finanziari, ottimizzando le strategie di investimento e mitigando i rischi di mercato.

Il fintech ha aperto le porte all’AI anche nell’ambito del marketing, dove l’intelligenza artificiale è in grado di analizzare i comportamenti dei clienti, segmentandoli, con l’obiettivo di proporre campagne mirate e ottimizzare le conversioni. Tra le più principali applicazioni delle tecnologie di Gen AI, invece, ci sono i chatbot e gli assistenti virtuali per il servizio clienti: alimentati da modelli di linguaggio avanzati, forniscono supporto immediato e personalizzato, riducendo i tempi di attesa, risolvendo problemi comuni e migliorando l’esperienza dell’utente.

L’AI guiderà la prossima rivoluzione dei pagamenti digitali?

Dieci anni fa il contactless ha segnato una svolta significativa nel settore dei pagamenti. Tecnologie come “Tap on Phone” hanno trasformato i dispositivi di uso quotidiano in terminali di pagamento, facilitando l’accettazione delle transazioni elettroniche da parte dei commercianti, riducendo la dipendenza dal contante ed espandendo l’accesso ai pagamenti digitali.

Oggi stiamo assistendo all’inizio di un altro cambiamento fondamentale, questa volta guidato dall’intelligenza artificiale. Sebbene l’AI non sia un prodotto o una funzione a sé stante, sta diventando un motore chiave dell’innovazione in tutto l’ecosistema. Dal rilevamento avanzato delle frodi a esperienze di pagamento personalizzate per rendere le operazioni più efficienti, l’intelligenza artificiale sta trasformando progressivamente il modo in cui paghiamo e altri pagano noi. La sua crescente adozione da parte delle aziende del settore fintech, ma anche da parte di merchant e negozianti, sta accelerando la transizione verso un’economia senza contanti e basata sulla tecnologia, ponendo le basi per la prossima generazione del commercio digitale.

^[1] Osservatorio Innovative Payments del Politecnico di Milano

^[2] AI Hub