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Le istituzioni finanziarie continuano a essere colpite da rischi in aumento, sempre più legati a fattori geopolitici, climatici, ambientali e legati alla natura.1 Questi rischi rappresentano una priorità per la BCE e per le linee guida riviste SREP (Supervisory Review and Evaluation Process), o Processo di Revisione e Valutazione Prudenziale, e incidono sulle categorie di rischio tradizionali delle istituzioni finanziarie.2 La resilienza finanziaria e operativa è fondamentale per prepararsi adeguatamente a gestire l’impatto di questi fattori di rischio.
In particolare, è necessario considerare i rischi AML (Anti Money Laundering o Antiriciclaggio) e operativi nell’implementazione della AMLD 6 (Anti Money Laundering Directive - EU 2024/1640) e nel garantire la conformità al DORA (Digital Operational Resilience Act). I rischi geopolitici sono stati inoltre un elemento chiave dello stress test europeo del 2025 e influenzano i rischi informatici, incluse minacce come attacchi basati sull’AI, frodi di identità e phishing assistito dall’AI.
Questi rischi emergenti — geopolitici, climatici, ambientali e legati alla natura — devono essere valutati negli stress test delle istituzioni e nel loro impatto sulle diverse categorie di rischio, al fine di adottare le corrette misure di governance, conformità e mitigazione del rischio e aumentare la solidità. È quindi essenziale definire scenari specifici per ciascuna istituzione con un approccio prospettico, quantificarne l’impatto e identificare i principali driver di rischio.
Per farlo, le istituzioni finanziarie devono intensificare gli sforzi per colmare le lacune radicate da tempo nelle loro capacità di aggregazione dei dati di rischio e reporting (RDARR - Risk Data Aggregation and Risk Reporting) e progettare ed eseguire un’implementazione robusta dal punto di vista della governance, della conformità, dei dati e dell’IT (vedi anche le linee guida BCE sul RDARR).3 In un contesto più ampio, le autorità di vigilanza europee perseguono obiettivi diversi per promuovere la digitalizzazione e le capacità dei dati da parte delle istituzioni finanziarie, come illustrato nella sezione seguente.
Trasformazione digitale
Il panorama finanziario europeo sta vivendo una profonda trasformazione digitale, trainata da una serie di iniziative normative ambiziose e dal Data Act dell’UE. Quadri regolamentari come il Financial Data Access (FiDA), l’Integrated Reporting Framework (iReF) con BIRD, l’European Single Access Point (ESAP) e il regolamento eIDAS sull’identità digitale mirano tutte a migliorare trasparenza, standardizzazione dei dati e scambio sicuro delle informazioni all’interno dell’ecosistema finanziario.
Sebbene queste iniziative promettano un ambiente di reporting più armonizzato ed efficiente, introducono anche richieste significative per le istituzioni finanziarie. Gli obblighi di rendicontazione aumentano non solo in volume, ma anche in complessità — soprattutto per l’accesso rapido ai dati — richiedendo alle istituzioni di garantire la qualità, la coerenza e la tempestività dei dati in diversi contesti e giurisdizioni. I processi manuali non sono più sufficienti.
L’automazione del reporting regolatorio e dei controlli interni diventa quindi una priorità strategica essenziale. Tramite l’automazione end to end, le organizzazioni possono garantire la conformità in modo più efficiente, assicurare l’integrità dei dati e ridurre il rischio operativo — consentendo ai team di lavoro di concentrarsi sull’analisi anziché su attività amministrative (vedi anche le linee guida BCE sul RDARR).4
L’automazione del reporting regolamentare e dei controlli interni diventerà una priorità strategica essenziale.
Integrare data management e regulatory intelligence con l’innovazione tecnologica
Nonostante i benefici delle iniziative di digitalizzazione guidate da UE, BCE ed ESMA, gli istituti finanziari devono affrontare diverse sfide nell'implementazione dei requisiti di conformità FiDA, iReF/BIRD, ESAP, eIDAS e sui requisiti esistenti di reporting e disclosure (ad es. FinRep, CoRep, CSRD, EBA Pillar 3). Molti operatori fanno ancora affidamento su sistemi frammentati, dove dati transazionali, di rischio e finanziari vengono archiviati separatamente. Questa frammentazione rende complessa la riconciliazione dei dati secondo requisiti di accesso dati e reporting granulare.
Ogni iniziativa normativa introduce modelli, tassonomie e formati propri. iReF e BIRD standardizzano il reporting bancario; ESAP si concentra sulle disclosure finanziarie e di sostenibilità; FiDA abilita la condivisione dei dati; eIDAS disciplina identità digitale e servizi fiduciari. Tenere il passo con questi standard in evoluzione richiede sistemi flessibili e dinamici.
Dato che il legislatore richiede integrità e tracciabilità dei dati, le istituzioni devono introdurre controlli rigorosi di coerenza, consolidamento e armonizzazione per mantenere allineati dati finanziari, contabili e di rischio e integrare visioni nominali ed economiche. Le riconciliazioni manuali sono lente e soggette a errore, aumentando i rischi di non conformità.
L’automazione non deve solo produrre report accurati, ma anche integrare controlli interni automatizzati che tracciano i dati, applicano regole di validazione e forniscono un percorso di audit trasparente. Garantire che questi controlli siano solidi e conformi ai requisiti di audit interni ed esterni rimane una sfida tecnica e organizzativa. Sostituire gli strumenti di reporting tradizionali e i flussi di lavoro manuali con sistemi automatizzati richiede investimenti, il coinvolgimento degli stakeholder e una riprogettazione dei processi. Le istituzioni devono trovare un equilibrio accurato tra innovazione, continuità normativa e stabilità operativa.
Sulla base di ciò, è essenziale rafforzare il data lineage e i controlli di qualità tra le entità che redigono i rapporti, secondo le normative per garantire la governance e la convalida dei dati riportati o divulgati con politiche e procedure interne costantemente aggiornate sulla frequenza dei rapporti o delle pubblicazioni, i diritti di accesso e le correzioni.
Una gestione dei dati moderna richiede piattaforme di data intelligence e data governance che automatizzino la qualità, creino cataloghi, applichino policy di utilizzo affidabili e trasparenti e monitorino il data lineage.
Tra gli esempi figurano controlli di riconciliazione automatizzati, analisi delle varianze e avvisi di anomalie basati su regole. Questi controlli non solo garantiscono la conformità, ma rafforzano anche la governance interna fornendo visibilità in tempo reale sulla qualità dei dati e sulle prestazioni dei processi. L'automazione dovrebbe estendersi oltre l'elaborazione dei dati, includendo l'orchestrazione del flusso di lavoro, garantendo che i cicli di reporting, dall'estrazione dei dati alla convalida, all'invio e all'archiviazione, seguano procedure standardizzate e verificabili.
I motori di flusso di lavoro intelligenti possono assegnare attività, monitorare le approvazioni e generare automaticamente evidenze di controllo verificabili. Infine, i sistemi automatizzati dovrebbero includere funzionalità di autotest e monitoraggio che rilevano deviazioni dai risultati attesi. L'integrazione di questi controlli garantisce continuità della conformità, anche con l'evoluzione delle fonti di dati o delle definizioni regolatorie.
L’automazione dovrebbe incorporare controlli interni automatizzati che traccino il data lineage, applichino regole di validazione e forniscano un percorsodi verifica trasparente.
Conclusione
Le istituzioni finanziarie affrontano rischi crescenti legati alle tensioni geopolitiche e ai fattori climatici, ambientali e naturali, che rappresentano priorità chiave per la BCE, come indicato nelle linee guida SREP riviste. Questi rischi amplificano le categorie tradizionali e devono essere integrati pienamente nei quadri AMLD 6 e DORA. Sono stati inclusi anche negli stress test europei 2025, evidenziandone l’impatto sulla resilienza informatica e su minacce emergenti come attacchi basati su AI e frodi di identità.
Rafforzare la resilienza finanziaria e operativa richiede di affrontare carenze storiche nell’aggregazione e nel reporting dei dati di rischio (RDARR) e migliorare governance, conformità, dati e integrazione IT.
Parallelamente, le autorità di vigilanza europee promuovono iniziative di digitalizzazione (FiDA, iReF/BIRD, ESAP, eIDAS) che ridefiniscono le aspettative di reporting e disclosure.
Adottando automazione e solide strutture dati, le istituzioni finanziarie possono trasformare la conformità in una capacità strategica, migliorando trasparenza, fiducia e adattabilità in un panorama normativo sempre più data driven.
Riferimenti
1 https://www.bankingsupervision.europa.eu/framework/priorities/html/geopolitical-risk.en.html
2 https://www.bankingsupervision.europa.eu/framework/priorities/html/ssm.supervisory_priorities202412~6f69ad032f.en.html
3 https://www.bankingsupervision.europa.eu/ecb/pub/pdf/ssm.supervisory_guides240503_riskreporting.en.pdf
4 https://www.bankingsupervision.europa.eu/ecb/pub/pdf/ssm.supervisory_guides240503_riskreporting.en.pdf
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