BANCA D’ITALIA – MISP N. 61 – Metodologia di classificazione del Fintech

(AGENPARL) – Roma, 30 Giugno 2025

(AGENPARL) – Mon 30 June 2025 Mercati, infrastrutture, sistemi di pagamento
(Markets, Infrastructures, Payment Systems)
Metodologia di classificazione del Fintech
Numero
Giugno 2025
di Alessandro Lentini, Daniela Elena Munteanu e Fabrizio Zennaro
Mercati, infrastrutture, sistemi di pagamento
(Markets, Infrastructures, Payment Systems)
Metodologia di classificazione del Fintech
di Alessandro Lentini, Daniela Elena Munteanu e Fabrizio Zennaro
Numero 61 – Giugno 2025
I lavori pubblicati nella collana “Mercati, infrastrutture, sistemi di pagamento”
presentano documentazioni e studi su aspetti rilevanti per i compiti istituzionali
della Banca d’Italia in tema di monitoraggio dei mercati finanziari e del sistema dei
pagamenti, nonché di sviluppo e gestione delle relative infrastrutture. L’intento è quello
di contribuire alla diffusione della conoscenza su questi argomenti e di favorire il
dibattito tra le istituzioni, gli operatori economici, i cittadini.
I lavori pubblicati riflettono le opinioni degli autori, senza impegnare la responsabilità
dell’Istituto.
La serie è disponibile online sul sito http://www.bancaditalia.it.
Copie a stampa possono essere richieste alla casella della Biblioteca Paolo Baffi:
Comitato di redazione: Stefano Siviero, Paolo Del Giovane, Massimo Doria,
Giuseppe Zingrillo, Paolo Libri, Guerino Ardizzi, Paolo Bramini, Francesco Columba,
Luca Filidi, Tiziana Pietraforte, Alfonso Puorro, Antonio Sparacino.
Segreteria: Yi Teresa Wu.
ISSN 2724-6418 (online)
ISSN 2724-640X (stampa)
Banca d’Italia
Via Nazionale, 91 – 00184 Roma – Italia
Grafica e stampa a cura della Divisione Editoria e stampa della Banca d’Italia
Metodologia di classificazione del Fintech
di Alessandro Lentini, Daniela Elena Munteanu e Fabrizio Zennaro*
Sintesi
Sin dal 2017 la Banca d’Italia ha avviato un’attività di supporto e monitoraggio del settore Fintech,
istituendo Canale Fintech e Milano Hub e contribuendo all’avvio e al funzionamento della
Sandbox Regolamentare. Questi strumenti hanno l’obiettivo di fornire un ambiente favorevole alla
sperimentazione, col fine ultimo di promuovere un’innovazione responsabile.
In questo contesto, è importante definire una tassonomia che consenta di classificare i diversi attori
e servizi presenti nel panorama Fintech.
Il lavoro propone una tassonomia in linea con gli standard internazionali, con i quali si confronta e
articolata su due dimensioni: i servizi e le tecnologie.
Dopo aver descritto i criteri adottati per la classificazione, il lavoro presenta alcuni esempi che
mostrano come essa consenta di cogliere anche le dimensioni ‘verticali’ del Fintech (es.: tecnologie
utilizzate, mercato di riferimento).
JEL: O30.
Parole chiave: Fintech, classificazione, tassonomia, settori, attività, tecnologia, innovazione.
Abstract
Since 2017, Banca d’Italia has been supporting and monitoring the Fintech sector, establishing Canale
Fintech and Milano Hub and contributing to the launch and operation of the Regulatory Sandbox.
These tools aim to provide an environment conducive to experimentation, with the ultimate goal of
promoting responsible innovation.
In this context, it is important to define a taxonomy to classify the different actors and services
present in the Fintech landscape.
The work proposes a taxonomy in line with international standards, with which it compares itself
and articulated along two dimensions: services and technologies.
After describing the criteria adopted for the classification, the paper presents some examples that
show how it also captures the ‘vertical’ dimensions of Fintech (e.g. technologies used, target market).
Banca d’Italia, Dipartimento Pagamenti e Infrastrutture di Mercato.
INDICE
1. Premessa
1.1 Le criticità relative alla descrizione del fenomeno Fintech
1.2 Obiettivo della metodologia di classificazione
2. Analisi delle esigenze di classificazione del fenomeno Fintech
3. Metodologia e definizione della classificazione
3.1 Caratteristiche della classificazione
3.2 Tassonomia Fintech 2024
4. Prime applicazioni pratiche
4.1 Il processo di applicazione della classificazione
4.2 Applicazione della metodologia di classificazione a due casi di studio
5. Conclusioni
Riferimenti bibliografici
APPENDICE 1 – Principali schemi di classificazione del Fintech
1. Premessa1
1.1 Le criticità relative alla descrizione del fenomeno Fintech
L’evoluzione tecnologica ha indotto una profonda trasformazione del mondo bancario,
finanziario, dei pagamenti e assicurativo incidendo profondamente su attività tipiche quali la
raccolta del risparmio, la concessione del credito, sulle attività di consulenza e supporto agli
investimenti finanziari e sulle attività assicurative. Tale processo evolutivo, caratterizzato da un
ritmo e un’intensità variabili a seconda dei contesti osservati, ha portato all’offerta di nuovi
prodotti e servizi. L’impiego pervasivo della tecnologia, insieme allo sviluppo di nuove forme di
regolamentazione, contribuisce alla continua trasformazione delle modalità con cui l’industria
finanziaria opera, collabora e si relaziona con i propri clienti, regolatori e fornitori di tecnologia.
La diffusione di tali innovazioni può originare dall’ingresso nel mercato di start-up tecnologiche,
di Bigtech non finanziarie o può costituire la risposta ai cambiamenti di società tradizionali già
operanti nel settore finanziario, come banche o altri intermediari finanziari (“incumbent”). È
divenuta consuetudine denominare “Fintech” (abbreviativo di Financial Technology) quest’insieme
di trasformazioni anche se, a seconda dei contesti di riferimento, il fenomeno viene declinato
con diverse accezioni. Ai fini di questo lavoro, per “Fintech” si considera “l’innovazione finanziaria
resa possibile dalla tecnologia, che può concretizzarsi in nuovi modelli di business, processi o prodotti,
producendo un effetto determinante sui mercati finanziari, sulle istituzioni, o sull’offerta di servizi” 2
(Financial Stability Board, 2017).
L’avvento del Fintech sta imprimendo una trasformazione radicale al settore dei servizi
finanziari tradizionali, catalizzando l’innovazione e rimodellando l’esperienza del cliente. Questo
fenomeno si manifesta con una maggiore competitività e la creazione di nuovi prodotti e servizi
a costi inferiori 3. L’accessibilità, elemento chiave delle soluzioni Fintech, si concretizza in
piattaforme digitali per la gestione finanziaria in tempo reale, con trasparenza su costi e
condizioni. La rilevanza del Fintech si articola in: accessibilità e inclusione finanziaria, tramite app
di mobile banking e pagamenti digitali; efficienza e riduzione dei costi, con automazione e
tecnologie avanzate; personalizzazione dei servizi, con analisi dei dati e intelligenza artificiale;
innovazione e concorrenza, grazie a nuovi operatori (World Bank, 2023; WEF, 2024; BIS, 2021).
Sebbene il Fintech sia un fenomeno globalmente riconosciuto e ampiamente discusso, si
riscontra una certa difficoltà nell’identificare una definizione univoca e condivisa a livello
internazionale; il termine Fintech viene infatti utilizzato per indicare sia la prestazione di servizi
in forma automatizzata sia l’utilizzo delle nuove tecnologie per aumentare l’efficienza del sistema
Il contributo è riferibile alla Divisione Fintech del Servizio strumenti e servizi di pagamento al dettaglio, nonché ai colleghi
della Banca d’Italia e dell’IVASS che partecipano alla Cabina di regia del Comitato Fintech, ai membri del gruppo di lavoro
sulla “Metodologia di classificazione Fintech” costituito in seno al Comitato per le Statistiche (cfr. lista in fondo al
documento). Si ringrazia inoltre il referee anonimo per i suggerimenti proposti.
Tale definizione si focalizza sulle innovazioni nelle modalità di offerta dei servizi finanziari piuttosto che sulle innovazioni
in ambito tecnologico, evitando la potenziale esclusione dal perimetro Fintech di servizi finanziari innovativi seppur basati
su tecnologie non necessariamente tra le più recenti.
Per ulteriori informazioni vedi “Indagine Fintech nel sistema finanziario italiano” (Banca d’Italia, 2024).
finanziario, rendendo il confine tra i due ambiti spesso incerto 4; la conseguenza di tale criticità
è la mancanza di una classificazione condivisa dei nuovi prodotti e servizi offerti sul mercato,
nonché una chiara definizione di “operatori Fintech”. Quindi, se da un lato è presente un
linguaggio comune, rappresentato da una tassonomia dei singoli servizi e tecnologie, che viene
utilizzata per una descrizione qualitativa del fenomeno, da un altro si riscontra una difficoltà nella
misurazione e rappresentazione quantitativa del mercato, dipendendo quest’ultima dalla
metodologia di classificazione utilizzata della tassonomia stessa.
La necessità di una classificazione univoca è stata più volte discussa da varie istituzioni
internazionali, ad esempio nel rapporto dell’Irving Fisher Committee, che l’ha introdotta tra i
“Fintech data issues” (BIS IFC, 2020 n.10), mentre il Financial Stability Board (FSB) ha evidenziato
l’importanza di una tassonomia comune, proponendo uno dei primi tentativi di categorizzazione
delle attività Fintech (FSB, 2017). L’Organization for Economic Co-operation and Development
(OECD) ha proposto inoltre una “classificazione matriciale” per analizzare l’impatto delle
Fintech sul settore finanziario (OECD, 2018). In tale contesto di difficoltà nella definizione e
classificazione del Fintech, istituzioni come l’Università di Cambridge hanno sviluppato strumenti
come il “Fintech Ecosystem Atlas” per mappare e comprendere meglio questo settore in rapida
evoluzione 5, mentre altre istituzioni analizzano nel continuo il fenomeno nelle sue aree di
sviluppo ed innovazione, come ad esempio la Banca Mondiale (World Bank, 2023) e il World
Economic Forum (WEF, 2024).
Negli anni recenti sono state quindi elaborate diverse classificazioni del fenomeno Fintech da
parte di istituzioni, organismi internazionali e società private (cfr. APPENDICE 1 – Principali schemi
di classificazione del Fintech) tra loro eterogenee, sia perché risentono degli specifici obiettivi delle
diverse pubblicazioni sia a causa della mancanza di una metodologia comune. Le singole entità
hanno perseguono scopi distinti che guidano la finalità di analisi del mercato. Le società di
consulenza, ad esempio, tendono a classificare le Fintech in base al loro valore di mercato e al
potenziale di crescita, focalizzandosi, di volta in volta, su segmenti specifici come pagamenti
digitali, prestiti peer-to-peer o InsurTech (Deloitte, 2020; E&Y, 2020; PwC, 2023). D’altro canto,
la Banca dei Regolamenti Internazionali (BRI) e il Forum Europeo per l’Innovazione Finanziaria
(EFIF) adottano una prospettiva regolamentare, classificando le Fintech in base ai rischi e alle
opportunità che presentano per la stabilità finanziaria e per la protezione dei consumatori (BIS
IFC, 2020; EBA, 2017). La differenziazione metodologica è conseguente del fatto che le attuali
classificazioni delle autorità internazionali incontrano difficoltà ad incasellare le diverse
manifestazioni del settore in singole e distinte categorie, anche perché appare a volte difficile
capire se le stesse costituiscano effettivamente innovazioni rivoluzionarie o siano soltanto nuove
manifestazioni delle tradizionali attività finanziarie (BIS IFC, 2020; EBA, 2019). Questa diversità
di approcci riflette la complessità del settore, che richiede analisi multidimensionali per
comprenderne appieno il suo impatto e potenziale.
Un ulteriore elemento di complessità nell’esercizio di classificazione deriva dall’elevata rapidità
nell’evoluzione dei servizi offerti e delle tecnologie sottostanti. Nuove categorie emergono
Ad esempio, la distinzione tra servizio innovativo e sviluppo di un servizio preesistente dipende talvolta anche da
valutazioni soggettive, e quindi difficilmente identificabile a priori.
Si tratta di un portale interattivo che dal 2010 aggiorna la mappatura del mercato.
continuamente, come Neobanks o WealthTech, mentre altre si consolidano o si trasformano (cfr.
ad esempio Politecnico di Milano, 2024; PwC, 2023; E&Y, 2020). A titolo esemplificativo si
possono citare i pagamenti digitali i quali, inizialmente limitati a semplici transazioni online, si
sono evoluti in un ecosistema complesso che include pagamenti contactless, mobile wallet, criptoattività e soluzioni di pagamento istantaneo. Un altro esempio a livello tecnologico è quello dei
robo-advisor, inizialmente nati come strumenti per elaborare strategie di investimento a basso
costo, in seguito evoluti per integrare funzionalità sempre più avanzate, come la consulenza
finanziaria personalizzata e la pianificazione patrimoniale.
Anche dal punto di vista normativo risulta talvolta difficoltoso un chiaro inquadramento.
L’influenza della sharing economy e la spinta verso la disintermediazione ha spinto un’evoluzione
del settore a sfuggire alle categorie giuridiche classiche, concepite invece in un contesto storico
caratterizzato da mercati in cui la domanda e l’offerta di servizi finanziari era maggiormente
relazionata alle transazioni bancarie, nonché ad una maggiore presenza fisica di intermediari e
clienti presso le filiali. La conseguenza è che molti servizi Fintech si pongono in aree grigie, a
metà strada tra i differenti comparti e le corrispondenti normative, restando non disciplinate
oppure sottoposte a normative non sempre appropriate, cioè non in grado di rispondere
convenientemente ai rischi ed alle peculiarità delle stesse (EBA, 2019; BIS, 2020).
Tale dinamicità tecnologica e incertezza di inquadramento normativo contribuisce alla
difficoltà di stabilire classificazioni definitive, richiedendo un costante aggiornamento delle
metodologie e dei criteri di analisi.
Inoltre, nelle varie pubblicazioni analizzate, l’approccio con cui si definisce la classificazione
può variare. La BRI riporta due possibili approcci per la definizione della tassonomia: uno basato
sulle tipologie di servizi finanziari (c.d. approccio top-down) e uno sull’analisi delle attività svolte
dal campione di imprese operanti nel settore (c.d. approccio bottom-up) (BIS IFC 2020). Per
quanto il risultato finale della classificazione presenti risultati simili, l’approccio prescelto analizza
il mercato in maniera differente: nella modalità top-down si definiscono a priori le categorie nella
quali si classificheranno le società, mentre in quello bottom-up è il campione di imprese analizzato
che determina le categorie prevalenti, basando l’analisi sui servizi effettivamente offerti sul
mercato.
Anche i principali Istituti Statistici nazionali e internazionali 6 hanno discusso modalità di
rilevazione del fenomeno, nell’ambito delle loro attività di raccolta, analisi e diffusione dei dati
relativi alle diverse attività economiche. Tali rilevazioni sono essenziali per comprendere la
struttura economica di un paese o di un settore specifico, monitorare la performance, formulare
politiche pubbliche e supportare decisioni aziendali. In quanto tali, le attività statistiche
rappresentano potenzialmente un’efficace fonte informativa di conoscenza del mercato del
Fintech.
Gli organismi statistici principali che svolgono queste rilevazioni includono, tra gli altri, l’Organizzazione delle Nazioni
Unite (ONU), Eurostat (l’ufficio statistico dell’Unione Europea) e gli istituti nazionali di statistica, come l’ISTAT in Italia.
Ad esempio, l’ONU, Eurostat e Istat definiscono rispettivamente l’ISIC 7, NACE 8 e ATECO 9
in maniera coordinata e coerente tra loro. Tali organismi svolgono, quindi, un ruolo cruciale nel
garantire la coerenza e la comparabilità delle statistiche economiche, supportando una vasta
gamma di applicazioni, dalla ricerca economica alle politiche pubbliche.
La possibilità di disporre di rilevazioni armonizzate potrebbe consentire una migliore
comparazione del fenomeno Fintech tra le diverse giurisdizioni e quindi accrescere la
consapevolezza circa le tendenze del mercato. Tuttavia la rapida evoluzione del Fintech e la
difficoltà nel distinguere tra nuovi servizi e l’evoluzione di quelli esistenti pongono sfide
significative che, in passati tentativi di revisione, non hanno portato all’introduzione di specifiche
classi di servizi dedicate alle attività Fintech (BIS IFC, 2020), sottolineando la necessità di
classificare le imprese in base alla natura dei servizi offerti, indipendentemente dal livello
tecnologico utilizzato, laddove le tecnologie renderebbero più efficiente, senza alterare, la
funzione economica del servizio.
1.2 Obiettivo della metodologia di classificazione
La Banca d’Italia ha elaborato una propria metodologia di classificazione del Fintech che
include una tassonomia e specifiche linee operative. Questa classificazione si focalizza sulle
attività svolte dai soggetti Fintech, evidenziando l’evoluzione dei servizi bancari, finanziari,
assicurativi o di pagamento in termini di processi e di tecnologie utilizzate. Viene definita in
coerenza con il comune linguaggio delle tassonomie presenti sul mercato, partendo dalla
definizione di Fintech dell’FSB, e sviluppata applicando un’impostazione metodologica
particolarmente evoluta e adatta a misurare e descrivere il mercato, concepita per rispondere
alle specifiche esigenze di rappresentazione del mercato da parte dell’Istituto.
Questa pubblicazione si propone di promuovere un linguaggio comune nelle interazioni tra
la Banca d’Italia e gli operatori Fintech 10, facilitando così la comunicazione e supportando le
iniziative di innovazione avviate dall’Istituto. In tale contesto, viene descritto il processo di
classificazione proposto, con particolare attenzione alla definizione e organizzazione delle
diverse categorie individuate. La creazione di una classificazione che unisca coerenza e
precisione costituisce una sfida significativa, in quanto richiede l’integrazione di diverse
prospettive analitiche, comprese le esigenze regolamentari e quelle legate alla valutazione
economica del servizio offerto. Questo approccio mira a garantire che la classificazione non
solo risponda a criteri di chiarezza e univocità, ma anche che possa adattarsi alle dinamiche in
continua evoluzione del settore Fintech.
Nonostante gli sforzi per elaborare una classificazione esaustiva, la dinamica intrinseca del
settore Fintech, insieme alla possibile convergenza tra settori tradizionalmente distinti, come ad
ISIC (International Standard Industrial Classification of All Economic Activities) Rev.4 ha l’obiettivo di favorire la comparabilità
dei dati economici tra i diversi paesi.
NACE (Nomenclature of Economic Activities) Rev.2 è allineata con la ISIC ma adattata alle esigenze europee, con la quale
l’Eurostat monitora le attività economiche anche per fornire supporto alle decisioni politiche comunitarie. Tale
classificazione dipende per le prime due cifre dalla classificazione ISIC e ha l’obiettivo di sistematizzare e uniformare le
definizioni delle attività economico/industriali nei diversi Stati membri dell’UE.
ATECO 2007 è la classificazione delle attività economiche attualmente adottata dall’ISTAT, definita in modo coerente con
la nomenclatura europea NACE Rev. 2.
Si fa riferimento, in particolare, ai servizi svolti da Canale Fintech, Milano Hub e Sandbox regolamentare.
esempio quello finanziario e assicurativo, possono generare ambiguità nella classificazione di
alcune attività trasversali. La tassonomia proposta cerca di privilegiare una visione complessiva
del mercato, fornendo al contempo il livello di dettaglio necessario per una segmentazione
efficace.
La classificazione, pur con i suoi limiti intrinsechi, rappresenta uno strumento fondamentale
per comprendere e monitorare questo settore, la cui continua evoluzione rende necessaria una
costante revisione della tassonomia proposta 11.
2. Analisi delle esigenze di classificazione del fenomeno Fintech
Per la definizione di una classificazione si è partiti dalla rilevazione di specifiche esigenze
di rappresentazione interne del fenomeno Fintech con l’obiettivo primario di elaborare una
metodologia efficace e concretamente applicabile, in primo luogo, ai processi interni della Banca.
Tuttavia, fin dalla sua concezione, la classificazione è stata pensata per essere sufficientemente
versatile da poter essere adattata anche a contesti esterni, come ad esempio quello degli
operatori del settore (es. banche, assicurazioni, startup Fintech), che potrebbero avvalersene
per analizzare il mercato. A tal fine è stato istituito un gruppo di lavoro con il compito di
sviluppare una metodologia versatile, che potesse trovare applicazione anche al di fuori
dell’ambito istituzionale. Tale metodologia è impiegata attualmente nell’ambito delle attività di
supporto promosse dagli Innovation Facilitors, come ad esempio nella classificazione delle
interlocuzioni svolte da Canale Fintech 12.
In primo luogo, si è rilevata l’importanza di adottare definizioni univoche (tassonomia)
garantendo una maggiore comparabilità delle diverse analisi svolte e fornendo così un quadro di
riferimento comune utilizzabile anche nelle interlocuzioni con l’esterno.
Si è poi concordato sull’esigenza di poter disporre di una rappresentazione delle attività
Fintech che tenesse conto sia del servizio erogato che della tecnologia sottostante, in modo da
poter distinguere il profilo di innovatività su entrambe le dimensioni.
Inoltre, si è convenuto sull’opportunità di adottare una nomenclatura coerente con la
terminologia utilizzata nelle prassi di mercato. In tal senso, si è constatato come l’utilizzo di
categorie di classificazione “miste”, i.e. con elementi in lingua italiana ed altri in lingua inglese
(non traducibili), renda la rappresentazione complessiva meno comprensibile.
È stata valutata l’opportunità di rappresentare il fenomeno attraverso specifiche
dimensioni di analisi, ad esempio il “target di clientela” (distinguendo tra modelli di business B2C
o B2B), la “qualifica di soggetto autorizzato/notificato per operatività in Italia”, o la normativa di
riferimento 13 (ad esempio, se i servizi/attività prestati ricadano o meno nel perimetro di
La Cabina di regia del Comitato Fintech ridiscute e aggiorna la tassonomia su base annua.
Canale Fintech è il punto di contatto con il quale gli operatori possono dialogare in modo rapido e informale con la Banca
d’Italia presentando progetti nel campo dei servizi finanziari e di pagamento basati su tecnologie innovative o proponendo
soluzioni tecnologiche indirizzate a banche e intermediari finanziari. https://www.bancaditalia.it/focus/fintech/index.html.
13 Va osservato che fenomeni conducono a mutamenti così rapidi che anche le ordinarie tecniche legislative, pur ove basate
su una disciplina primaria “di principi” integrata da una articolata regolamentazione secondaria attuativa non possono che
cedere il passo a forme di soft law o altre soluzioni, come le regulatory sandboxes, abbastanza flessibili da concedere anche
al legislatore di stare al passo con i tempi.
applicazione del pacchetto UE sulla finanza digitale, che include MiCAR (Markets in Crypto-Assets
Regulation), DORA (Digital Operational Resilience Act) o il collegato PSD2 (Payment Services
Directive 2)). Tuttavia, trattandosi di dimensioni di analisi rilevanti ma trasversali ad altre attività
non-Fintech e, pertanto, non strettamente pertinenti alla qualificazione delle attività oggetto di
studio, si è constatata l’opportunità di considerarle come informazioni aggiuntive 14.
Nella definizione dei soggetti da includere nel perimetro delle società Fintech, si è
convenuto che la valutazione debba basarsi sui servizi effettivamente erogati, indipendentemente
dalla qualificazione giuridica del soggetto. La tassonomia dei servizi Fintech deve quindi includere
anche gli intermediari vigilati, come banche e assicurazioni, che offrono servizi finanziari
tradizionali. Inoltre, è stata evidenziata l’importanza di distinguere le società che forniscono la
tecnologia sottostante ai servizi Fintech, noti come “fornitori tecnologici”, ricomprendendoli
nella rappresentazione complessiva del fenomeno per la loro rilevanza.
Si è inoltre tenuto conto di come la rapida evoluzione del mercato di riferimento possa
portare allo sviluppo di nuovi servizi o tecnologie di interesse sia per singole strutture sia per
tutto l’Istituto, riguardando trasversalmente Dipartimenti con competenze e necessità di analisi
specifiche, che ad esempio possono variare dall’analisi dei rischi alle attività di
supervisione/vigilanza. Pertanto, è risultato indispensabile monitorare costantemente lo sviluppo
del mercato e procedere a una revisione periodica della tassonomia, garantendo al contempo
la comparabilità statistica nel tempo. Tale attività viene assicurata da un gruppo di esperti che
periodicamente verifica la tassonomia utilizzata e la congruenza con i servizi e tecnologie
presenti sul mercato documentando le modifiche apportate, correlando vecchie e nuove
categorie e mantenendo categorie “storiche” che, sebbene non più attuali rispetto
all’andamento del mercato, vengono conservate nella tassonomia per un determinato periodo
di tempo, consentendo di tracciare l’evoluzione storica di quella particolare area.
Infine, si è evidenziato come il criterio di classificazione basato sul servizio prevalente
possa limitare l’analisi di servizi minori, che, potrebbero non essere tracciati, ma considerati
rilevanti per alcune attività dell’Istituto. Per questa motivazione, si ritiene più opportuno
classificare un soggetto in base a ciascuno dei servizi Fintech erogati, anziché limitarsi al solo
servizio prevalente.
Queste informazioni vengono raccolte e analizzate separatamente, senza essere integrate direttamente nella
classificazione principale. In un database queste informazioni potrebbero essere rappresentate come informazioni attributo.
3. Metodologia e definizione della classificazione
3.1 Caratteristiche della classificazione
Sulla base delle esigenze di impostazione metodologica indicate al paragrafo precedente, la
Banca d’Italia ha sviluppato già dal 2022 una propria metodologia di classificazione del Fintech
che include una duplice tassonomia di riferimento e linee operative specifiche. Per lo sviluppo
della classificazione è stato adottato un approccio ibrido: partendo dalla concettualizzazione
teorica delle tipologie di servizi finanziari rilevanti per l’Istituto (approccio top-down) si è
verificata successivamente la validità e l’efficacia rispetto al database interno dei soggetti Fintech
(approccio bottom-up).
Le linee operative che accompagnano la metodologia di classificazione Fintech della Banca
d’Italia prevedono quindi: i) l’utilizzo di un approccio di mappatura multipla dei servizi (c.d. multilabel), ii) la revisione della tassonomia con cadenza annuale e iii) l’uso esclusivo e uniforme della
dicitura inglese sia per le attività che per le tecnologie, come di seguito meglio descritto.
L’approccio di mappatura multipla dei servizi e delle tecnologie permette di gestire meglio la
complessità insita nella eterogeneità delle società presenti nel mercato, che comprende sia startup specializzate in un singolo prodotto o servizio Fintech, sia società mature operanti in
molteplici settori.
Pertanto, la Banca d’Italia ha implementato una classificazione multi-label consentendo la
collocazione in più categorie di una società che opera in diversi settori Fintech. Tale approccio
rende possibile la mappatura anche di quegli operatori le cui attività principali non rientrano nel
perimetro Fintech, ma offrono comunque una o più soluzioni classificabili in tale ambito. Sebbene
tale criterio di classificazione possa comportare una maggiore complessità nell’elaborazione
delle informazioni rispetto al più diffuso approccio basato sull’attività prevalente 15, esso offre ai
potenziali utenti una visione più dettagliata e completa delle diverse tipologie di servizi erogati
da una società; in ogni caso, resta la possibilità di aggregare le analisi per attività prevalente al
fine di rappresentazioni sintetiche d’insieme.
La verifica periodica della tassonomia Fintech è necessaria per garantire la pertinenza,
l’accuratezza e l’adattabilità all’evoluzione del mercato, nonché ai cambiamenti normativi e
regolamentari 16. L’analisi della letteratura esistente sulle classificazioni del fenomeno Fintech
evidenzia una differenza nelle tempistiche di aggiornamento tra soggetti istituzionali, che
tendono a privilegiare una classificazione statica, e società private, che dimostrano una maggiore
dinamicità rispetto all’evoluzione delle definizioni (cfr. ad esempio EBA, 2017 vs Politecnico di
Milano, 2024). La scelta metodologica adottata in questo studio punta a riflettere un approccio
dinamico. Questo comporta una comparazione temporale meno immediata, richiedendo
eventuali riclassificazioni degli schemi passati. Tuttavia, nell’ambito di un mercato in così rapida
evoluzione, dove nell’arco di pochi anni è possibile registrare l’emergere di nuovi servizi o
tecnologie, la comparazione statica può essere riduttiva.
Il vantaggio della classificazione univoca è quello di risolvere il problema del “double counting” (doppio conteggio), a scapito
però di una rappresentazione più accurata dei servizi presenti sul mercato.
Questi ultimi avvengono con tempistiche più lunghe rispetto all’innovazione di mercato, legati a fattori come, ad esempio,
la redazione delle nuove normative e le procedure di recepimento della normativa europea.
Inoltre, si è optato per l’utilizzo della dicitura in inglese per la denominazione dei settori, delle
attività e delle tecnologie, al fine di mantenere la coerenza con la terminologia utilizzata nel
mercato ed evitare traduzioni imprecise o disomogenee.
La classificazione dei servizi Fintech è stata organizzata secondo una struttura gerarchica, che
permette di passare da una visione d’insieme del mercato a un’analisi dettagliata delle singole
attività. La tassonomia è stata definita sulla base di due dimensioni: i servizi Fintech offerti (o in
fase di sviluppo) e le tecnologie impiegate. Essa è presentata in dettaglio nelle tabelle riportate
nel paragrafo successivo.
I servizi Fintech sono ripartiti in 5 settori afferenti alle funzioni economiche, prediligendo una
rappresentazione finalizzata alla produzione di una statistica efficace confrontabile e in linea con
le prassi internazionali (cfr. Appendice 1; si veda ad esempio FSB, 2017; BIS IFC, 2020). Il
secondo livello, composto da 30 attività, permette di identificare con maggior dettaglio i singoli
servizi Fintech all’interno dei settori ed è caratterizzato da maggior dinamicità nel tempo. Le
tecnologie sono distinte in 11 categorie classificatorie che rappresentano quelle più utilizzate
per sviluppare i servizi Fintech.
Nel “Grafico 1 – Tassonomia Fintech”, si propone una rappresentazione sotto forma di “bouquet
tecnologico” per illustrare la tassonomia Fintech nelle sue due dimensioni sopra delineate. Questa
metafora visiva, oltre a essere intuitiva, trasmette efficacemente il concetto di varietà e continua
evoluzione dei servizi Fintech. I fiori del bouquet rappresentano i settori principali del Fintech
(Credit, Investments, Insurance, Payments, and Financial related activities), i petali raffigurano le
specifiche attività che li compongono, sottolineando la diversità e la granularità delle offerte
Fintech. Il bouquet trova la sua linfa vitale nel terreno fertile del vaso della tecnologia, quale
abilitatore e alimentatore della crescita dell’intero ecosistema Fintech.
Grafico 1 – Tassonomia Fintech
3.2 Tassonomia Fintech 2024
Tassonomia servizi Fintech 17
Di seguito, per ciascun dei 5 settori individuati (cfr. tabella), vengono esplicitate le motivazioni
alla base dell’identificazione delle attività ad ognuno di essi associate, con l’obiettivo di fornire
agli utenti finali una guida operativa all’applicazione pratica della tassonomia proposta:
1. Credit: in questo settore sono rappresentate le attività di credito più diffuse (Credit
scoring, Digital lending e NPL management) insieme alla categoria residuale “Other credit
services”. Le attività includono casi specifici ed esemplificativi che sono riportati nella
descrizione. Il Deposito viene inteso come attività svolta nell’ambito delle attività
bancarie.
2. Payments: la classificazione delle attività di pagamento può essere concettualizzata in
quattro fasi, che rappresentano il ciclo di vita della moneta: l’emissione, il trasferimento,
la compensazione e regolamento (clearing & settlement) e la conservazione (storing). La
suddivisione nella tabella riporta le diverse fasi in categorie disaggregate: l’emissione in
“Digital money issuing”, il trasferimento e la custodia in “Digital payment services” e il clearing
e il settlement in “Clearing & settlement services”. Per esigenze di rappresentazione si
aggiunge la categoria “CBDC”, considerata la sua rilevanza e le implicazioni per il sistema
finanziario, per permettere di monitorare l’utilizzo di questo particolare strumento di
pagamento anche in combinazione con le attività precedentemente individuate (cfr.
classificazione multipla). La categoria residuale “Other payments” ricomprende eventuali
casi ulteriori (es. servizi di pagamento non digitali). Per il caso dei pagamenti in crypto, le
attività qui riportate possono essere abbinate con quelle presenti nel settore “Financial
related activities” (ad esempio Digital payment services + Crypto asset services);
3. Investments: in questo settore sono dettagliate le attività di investimento più
rappresentate (cambio, crowdfunding, gestione degli investimenti e attività immobiliari). Il
crowdfunding è classificato secondo la prospettiva dell’investitore e ricomprende quindi
sia le soluzioni per equity che per debt. Per il caso degli investimenti in crypto, le attività
qui riportate possono essere abbinate con quelle presenti nel settore “Financial related
activities” (ad esempio Exchange and trading + Crypto asset services);
4. Insurance: le peculiarità del ciclo produttivo e dei prodotti assicurativi rispetto a quelli
bancari e finanziari, che inducono spesso il legislatore europeo a prevedere un
trattamento specifico per il settore, richiedono una logica di rappresentazione distinta
rispetto ai precedenti settori. I fenomeni dell’embedded, instant e open insurance,
unitamente al crescente utilizzo di nuove tecnologie, semplificano il processo di
acquisizione della clientela, consentendo lo sviluppo di polizze personalizzate sui specifici
rischi di ciascun individuo estendendo i benefici, in termini di maggiore efficienza derivante
dall’uso della tecnologia, a tutte le fasi del rapporto di assicurazione, dall’on-boarding alla
denuncia dei sinistri, fino alla corresponsione dell’indennizzo. Non si tratta di nuovi
Le descrizioni riportate afferiscono a servizi innovativi secondo la definizione Fintech.
prodotti, ma di una trasformazione radicale del meccanismo di distribuzione e fruizione
di quelli tradizionali, suscettibili di ridefinire profondamente il mercato assicurativo;
5. Financial related activities: a completamento e supporto della classificazione dei settori
Fintech, si individuano quelle attività che, pur non rientrando direttamente nei settori
tradizionali, risultano peculiari per modalità di erogazione e impatti sull’innovazione. In
questa prospettiva, possono essere spesso rappresentate in concomitanza con attività di
funzionalità economica tradizionale (ad esempio Digital payment services + Crypto – asset
services). L’attività “Technological services supply” rappresenta la categoria riferibile
all’universo di fornitori tecnologici che svolgono, anche se non direttamente, un ruolo
essenziale per l’erogazione di servizi finanziari innovativi. Le “Other fintech related services”
completano il quadro, secondo un approccio di apertura alla rilevazione di fenomeni
Fintech sin dalle prime fasi di sviluppo.
Credit
Settore
Attività
Tassonomia
Credit scoring
Sistema automatizzato per valutare il merito creditizio delle
controparti che si basa sull’applicazione di metodi o modelli
statistici o AI/ML (Artificial Intelligence/Machine Learning).
Deposit
Contratto con cui una parte (depositante) affida un asset
all’altra (depositario) con l’obbligo di custodia e restituzione a
richiesta del depositante (d. libero) o a una scadenza
predeterminata (d. vincolato). Il depositario può
corrispondere al depositante un premio o interessi
sull’importo depositato.
Digital Lending
Soluzioni per l’erogazione di prestiti o finanziamenti attraverso
canali digitali. Sono inclusi ad esempio l’instant lending, il Buy
Now Pay Later, il peer-to-peer lending, il digital factoring, il balance
sheet lending, l’invoice trading e altre forme innovative di
finanziamento digitale.
NPL management
Servizi specializzati per la gestione dei crediti deteriorati (nonperforming loans – NPL) che utilizzano approcci innovativi, come
l’intelligenza artificiale e l’analisi dei dati per ottimizzare le
strategie di gestione.
Other credit services
Altre attività di deposito o di credito non incluse nelle
categorie precedenti.
CBDC
Payments
Clearing & settlement
services
Digital money issuing
Moneta di banca centrale resa disponibile in forma digitale.
Costituisce una passività nel bilancio della banca centrale, dove
si affianca alle altre forme di moneta, ossia le banconote in
circolazione e le riserve (depositi a vista) detenute dalle
controparti di politica monetaria presso la banca centrale. La
forma allo studio da parte dell’Eurosistema è denominata digital
euro.
Per clearing si intende il processo di trasmissione,
riconciliazione ed eventuale conferma dei pagamenti anche
prima del regolamento, includendo potenzialmente la
compensazione delle posizioni a debito o credito e la
determinazione delle posizioni finali per il regolamento
(settlement). Per settlement si intende l’estinzione delle
posizioni a credito o a debito secondo i termini previsti dal
contratto sottostante.
Attività e servizi che consentono la creazione e la messa in
circolazione di nuove forme di moneta in formato digitale,
utilizzabili come mezzo di scambio, unità di conto e riserva di
valore attraverso canali digitali.
Investments
Digital payment services Servizi di pagamenti effettuati con strumenti alternativi al
contante che consentono il trasferimento e la conservazione
di moneta elettronica attraverso canali digitali. Questi servizi
comprendono una vasta gamma di soluzioni di pagamento, tra
cui, pagamenti mobile, pagamenti istantanei, contactless,
tokenizzati, peer-to-peer transfer, wearable payments e invisible
payments. Ricomprende i servizi di conservazione come
portafogli digitali e conti di pagamento online.
Other payments
Altri servizi di pagamento o di regolamento non inclusi nelle
categorie precedenti.
Exchange and trading
Attività che facilitano la compravendita, custodia,
trasferimento e gestione di strumenti finanziari attraverso
piattaforme di negoziazione digitali. Ad esempio, rientrano in
questa categoria le piattaforme di negoziazione basate su
tecnologia DLT (Distributed Ledger Technology) per lo scambio
di strumenti finanziari oppure lo sviluppo di algoritmi basati su
tecniche statistiche evolute a supporto dell’attività di trading, il
copy trading e l’high frequency trading.
Investment-based
Crowdfunding
Raccolta di capitali online da una pluralità di investitori.
Ricomprende equity e debt crowdfunding. L’equity crowdfunding è
uno strumento per la raccolta di capitale di rischio mediante
l’emissione di strumenti rappresentativi del capitale sociale
Insurance
dell’azienda, come azioni o quote. Il debt crowdfunding, invece,
è uno strumento per la raccolta di fondi per uso personale o
per finanziare un progetto, da rimborsare con gli interessi.
Proptech & real estate
Il Proptech (Property Technology) indica soluzioni tecnologiche
per migliorare e trasformare il settore immobiliare,
ottimizzando processi, prodotti e servizi. Con il termine real
estate si indica il mercato immobiliare nel suo complesso,
inclusi gli operatori, i prodotti e i servizi ad esso riferiti.
Wealth & investment
management
(Wealthtech)
L’insieme delle soluzioni digitali che hanno lo scopo di
migliorare la gestione del patrimonio e dei molteplici processi
che la coinvolgono. Nel Wealthtech si raggruppano aziende,
attività e strumenti tecnologico/digitali per la gestione del
risparmio e degli investimenti. Tale categoria comprende
anche il robo-advice, ovvero i servizi di consulenza finanziaria
automatizzati.
Other investment
services
Altri servizi di investimento e per la gestione patrimoniale non
inclusi nelle categorie precedenti.
Embedded insurance
(assicurazione
integrata o
assicurazione
incorporata)
Polizze assicurative che possono essere acquistate in
combinazione con i prodotti da assicurare, effettuando quindi
un’unica transazione.
Instant insurance
(assicurazione
istantanea)
Micro polizza assicurativa che copre eventi specifici e spesso
imminenti e che dunque può essere sottoscritta rapidamente
tramite canali digitali; copre un arco di tempo limitato, anche
giornaliero, in concomitanza con eventi particolari.
Tipicamente si presenta come prodotto pay-per-use: il
pagamento della polizza avviene in base al suo effettivo utilizzo.
Open insurance
Accesso e condivisione dei dati personali e di altra natura
inerenti le assicurazioni. Rientra nella più generale categoria
Open Banking/Open Finance.
Other insurance related
services
Altre attività assicurative non incluse nelle categorie
precedenti. Comprende anche i servizi di robo advisory
assicurativi, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per la
valutazione dei rischi, la gestione dei sinistri digitalizzata e le
piattaforme di confronto di polizze assicurative.
Financial related activities
Crypto-asset issuing
Riguarda i servizi di emissione di cripto-attività disciplinati dal
MiCAR – e-money token (EMT), asset reference token (ART), cryptoassets other than (include utility token) – nonché non fungible token
(NFT) e MiFID financial instrument (o security token).
Crypto-asset services
Si considerano tutti i servizi in cripto-attività, ad eccezione
dell’emissione (cfr. Crypto-asset issuing). Facendo leva sulla
classificazione multipla, è possibile categorizzare tali servizi in base
alla loro funzione specifica all’interno dell’ambito delle criptoattività come la custodia, il trading, lo scambio (tra cui ad esempio
piattaforme di exchange, crypto-ATM e crypto-broker), il
trasferimento, l’esecuzione di ordini o servizi di consulenza e
investimento. Questa voce include anche gli altri servizi in criptoattività non definiti dalla MICAR, come ad esempio crypto-lending,
crypto-staging, crypto-farming, ecc..
Decentralized
Finance (DeFi)
La DeFi è un ecosistema di applicazioni e protocolli tecnologici
che permettono di ridurre o eliminare l’utilizzo di intermediari o
di processi centralizzati nell’offerta o nella commercializzazione
di servizi finanziari consentendo agli utenti di effettuare
transazioni finanziarie direttamente tra di loro. Una delle
caratteristiche più rilevanti della DeFi è rappresentata dal fatto
che le transazioni, riguardanti prodotti e servizi finanziari, sono
effettuate tramite l’utilizzo di smart contracts (i.e., programmi
software che vengono eseguiti automaticamente al verificarsi di
specifiche condizioni). La tecnologia principale utilizzata nelle
soluzioni DeFi è la DLT (Distributed Ledger Technology). Alcune
delle principali attività DeFi includono: prestiti e crypto peer-topeer lending, scambio decentralizzato di cripto-attività, derivati e
strumenti di copertura del rischio, gestione dei portafogli di
investimento, assicurazioni parametriche, pagamenti e
trasferimenti di fondi.
Applicazione della tecnologia ai servizi finanziari con lo scopo di
perseguire uno o più obiettivi di sviluppo sostenibile definiti
nell’ambito dell’agenda ONU, in particolar modo in ambito
ambientale e sociale. Esempi includono soluzioni di impact
investing per generare un impatto sociale o ambientale positivo
oltre al rendimento finanziario, e iniziative per l’inclusione
finanziaria.
FinTech for Good
Open Banking/
Open Finance
Sono i servizi basati sull’accesso ai conti di pagamento tramite cui
le informazioni finanziarie sono condivise, previo consenso del
cliente, tra banche e società esterne, le cosiddette terze parti
(TPP) o connesse quarte parti 18, per sviluppare prodotti e servizi
Le “quarte parti” sono spesso soggetti non vigilati, che forniscono ai servizi personalizzati basati sui dati di pagamento
accessibili dai TPP, ma che non hanno caratteristiche dimensionali, organizzative e operative tali da rendere sostenibile
l’intero onere organizzativo e finanziario necessario ad acquisire un’autorizzazione come istituto di pagamento per operare
in qualità di PISP/AISP.
innovativi. Sono ricomprese anche le attività offerte dai prestatori
di servizi di pagamento introdotti dalla PSD2 (PISP- Payment
Initiation Service Provider e AISP – Account Information Service
Provider) e dagli integratori di servizi API, che facilitano la
connessione e l’integrazione tra diverse piattaforme e applicazioni
finanziarie.
Regtech
Contrazione di Regulation Technology, ossia l’insieme di soluzioni
applicative basate su tecnologie innovative che consentono il
rispetto dei requisiti normativi, di conformità e di reporting da
parte degli intermediari regolamentati. Comprende prodotti e
servizi a sostegno delle procedure di adeguamento, conformità,
rispetto di norme, regolamenti, leggi e reportistica.
Security and Privacy
Tutte le iniziative volte a proteggere gli asset informatici
(informazioni digitali, dispositivi, sistemi e risorse) in termini di
disponibilità, confidenzialità e integrità degli stessi. Particolare
rilievo nel Fintech hanno la protezione delle informazioni
personali, gli account, i file, i wallet digitali. La privacy dei dati o
delle informazioni riguarda la corretta gestione, elaborazione,
conservazione e utilizzo delle informazioni personali. Rientrano in
questa categoria le iniziative di cyber security e cyber resilience.
Suptech
Contrazione di Supervision Technology, ossia l’utilizzo di
innovazioni tecnologiche da parte delle autorità di supervisione
per migliorare l’efficacia e l’efficienza delle loro attività
istituzionali.
Taxtech
Piattaforme informatiche di collaborazione continuativa fra
consulenti e contribuenti, ma anche di assistenza alle
amministrazioni nella loro attività volta ad assicurare la compliance
dei contribuenti.
In campo finanziario possono essere oggetto del Taxtech tre tipi
di attività svolte dagli intermediari: sostituti d’imposta (paying
agents) per la tassazione, in prevalenza mediante ritenuta alla
fonte, dei proventi relativi ad attività finanziarie proprie o altrui
gestite o detenute in deposito; fornitori di informazioni per il fisco
sui proventi di cui sopra e, più in generale, sulle operazioni svolte
dai contribuenti, a partire da saldi e movimenti dei conti correnti;
fornitori di servizi collegati al sistema dei pagamenti ed aventi
rilevanza fiscale, come la fatturazione elettronica.
Technological
services supply
La fornitura di infrastrutture e/o supporto tecnologico agli
operatori del mercato di riferimento.
Other fintech related
services
Altri servizi Fintech non inclusi nelle categorie precedenti.
Tassonomia tecnologie
Fanno parte di questa categoria tutte le iniziative che utilizzano strumenti crittografici
innovativi per garantire una maggiore sicurezza e abilitare funzionalità avanzate, tra cui:
– crittografia quantum resistant (o post-quantum cryptography): realizzazione di
sistemi crittografici sicuri contro i sistemi tradizionali e i moderni computer
quantistici;
– homomorphic encryption: crittografia che consente l’esecuzione di operazioni
matematiche direttamente sui dati cifrati (seppur con qualche limitazione), senza
rivelarli.
Artificial Intelligence (AI)
Tassonomia
Advanced
Cryptography
Categorie
Area dell’informatica che si occupa dello sviluppo di sistemi elaborativi in grado di
eseguire compiti normalmente associati all’intelligenza degli esseri umani, come il
ragionamento, l’apprendimento e l’auto-miglioramento. Il Natural Language Processing,
il Machine Learning, l’Automated Reasoning e la Generative AI sono tra i principali campi
(a sovrapposizione non nulla) dell’AI:
− Natural Language Processing: comprende tecniche di AI il cui scopo è quello di
capire, interpretare e manipolare il linguaggio naturale (Correttori ortografici e
sistemi di traduzione automatici sono solo alcune delle applicazioni di NLP);
− Machine Learning (approccio induttivo): area dell’AI costituita da algoritmi che
sintetizzano la propria conoscenza sulla base dell’osservazione empirica dei
dati, imparando da questi mediante un processo di generalizzazione;
− Automated Reasoning (approccio deduttivo): area dell’AI dedicata alla
rappresentazione formale della conoscenza (operata tramite linguaggi di
knowledge representation and reasoning) finalizzata a produrre nuova conoscenza
dai dati in input mediante un processo di inferenza.
− Generative AI: si intende un’Intelligenza Artificiale in grado di generare contenuti
– come testo, immagini, video, codice software – i quali riflettono le
caratteristiche degli esempi utilizzati in fase di addestramento, ma senza
limitarsi a ripeterli. La generazione avviene sulla base di un input fornito
dall’utente, generalmente di forma testuale, denominato prompt.
L’addestramento di modelli generativi richiede tuttavia una quantità di dati e di
risorse computazionali proibitive per la maggior parte delle organizzazioni: a tal
proposito l’offerta dei c.d. Foundation Models (modelli generativi pre-addestrati
con un approccio c.d. self-supervised su enormi quantità di dati non annotati)
consente di utilizzare tali modelli per un’eventuale successiva specializzazione
settoriale tramite operazioni di transfer learning, le quali richiedono sì la
disponibilità di dati annotati nel proprio dominio di competenza, ma in misura
minore rispetto all’addestramento da zero di un modello.
Augmented or Virtual Reality (AR/VR)
Big Data & Advanced Analytics
Per realtà aumentata (abbreviato AR dall’inglese augmented reality), si intende
l’arricchimento della percezione sensoriale umana mediante informazioni, in genere
manipolate e convogliate elettronicamente, che potenziano la quantità di dati di
dettaglio in relazione all’oggetto in osservazione. Se nella realtà aumentata la persona
continua a vivere la comune realtà fisica ma usufruisce di informazioni aggiuntive o
manipolate della realtà stessa, nella realtà virtuale (abbreviato VR dall’inglese virtual
reality) le informazioni aggiunte o sottratte elettronicamente sono preponderanti, al
punto tale che le percezioni naturali non sembrano neppure essere più presenti e sono
sostituite da altre. Questa tecnologia permette di navigare in ambientazioni con foto
realistiche in tempo reale, anche del tutto astratte o di fantasia, interagendo con gli
oggetti presenti in esse per mezzo di interfacce non convenzionali, estremamente
sofisticate, quali caschi con visori su cui viene rappresentata la scena e vengono
riprodotti i suoni, e guanti (dataglove) dotati di sensori per simulare stimoli tattili e per
tradurre i movimenti in istruzioni per il software. L’esperienza della realtà virtuale
richiede di indossare dispositivi che precludono il contatto con l’ambiente circostante.
Il paradigma associato ai big data è quello delle cc.dd. “5 V”, che individuano tre
caratteristiche distintive e due implicazioni dei Big Data:
– Volume: i dati disponibili per attività di analisi spesso si attestano nell’ordine dei
terabyte o superiori;
– Varietà: ai più tradizionali dati di natura strutturata, in questo paradigma si
affiancano anche quelli semi-strutturati (come file XML) o non strutturati (come
documenti o immagini);
– Velocità: i dati vengono prodotti a ritmi estremamente elevati; pertanto, occorre
dotarsi di tecnologie in grado di processarli con adeguata velocità (anche real-time);
– Veridicità: poiché i dati possono essere affetti da inattendibilità, incompletezza o
incoerenza, dovuta alla natura dei processi di generazione e di raccolta delle
osservazioni, occorre assicurarsi che gli stessi rappresentino quanto più possibile
fedelmente la realtà sottostante;
– Valore: occorre essere in grado di trasformare il dato in informazione utile al
business.
Pertanto, si definiscono Big Data insiemi di osservazioni che presentino almeno una tra
le caratteristiche di alto volume (nel numero di osservazioni o nel numero di attributi),
alta varietà (di contenuto o formato) e velocità di produzione o raccolta, tali da
implicare il ricorso a strumenti e tecniche non tradizionali.
A seconda dei casi, possono afferire alla categoria di Big Data sia grandi volumi di
transazioni e pagamenti, connotati da alta granularità di informazioni, che dati in
formato testuale, come ad esempio le causali di spesa o bonifico, come pure i dati di
fonte social network e quelli connessi alla navigazione su internet.
Advanced analytics fa riferimento all’insieme delle funzionalità di analisi avanzata dei dati
(anche non strutturati), quali ad esempio l’analisi predittiva e l’esplorazione in modalità
visuale per scoprire relazioni e correlazioni non evidenti.
Digital Identity / Biometrics
Distributed Ledger
Technologies (DLT) /
Blockchain
Internet of Things
(IoT)
L’identità digitale (ID) è il servizio che, tramite specifiche risorse digitali associate in
maniera univoca ad una persona fisica, la identifica e ne rappresenta la volontà durante
le attività svolte digitalmente. L’identità digitale, di norma, viene presentata per
accedere a un sistema informatico o informativo o per la sottoscrizione di documenti
digitali. In un’accezione più ampia, essa è costituita dall’insieme di informazioni presenti
online che possono essere ricondotte a un individuo, inclusi dati personali, profili sui
social media e altre tracce digitali. L’ID può essere efficacemente verificata e protetta
attraverso l’utilizzo di sistemi di riconoscimento biometrico (Biometrics). La biometria
permette di identificare univocamente una persona sulla base di dati biometrici (ad
esempio, impronte digitali, la conformazione fisica del volto o dell’iride, il timbro e la
tonalità della voce), garantendo una maggiore sicurezza in diversi ambiti come l’accesso
a sistemi, le transazioni e la tutela dei dati.
Le piattaforme Blockchain (più in generale Distributed Ledger Technologies – DLT)
rappresentano reti di nodi che condividono strutture di dati distribuite, nelle quali è
solo possibile aggiungere informazioni (append-only) sulle transazioni effettuate
secondo regole condivise dai partecipanti. Per raggiungere il consenso su un’unica
versione del registro distribuito e renderlo incensurabile, vengono utilizzate tecniche
crittografiche e algoritmi di consenso. Nell’applicazione delle tecnologie DLT possono
essere inclusi gli Smart Contracts, ovvero protocolli di transazioni informatizzati che
eseguono automaticamente i termini di un contratto al soddisfacimento di condizioni
predeterminate.
Paradigma in cui gli oggetti di uso quotidiano possono essere dotati di capacità di
identificazione, rilevamento, elaborazione e networking che consentono loro di
comunicare con altri dispositivi e servizi su Internet. L’applicazione dell’IoT nell’ambito
industriale, dove spesso si utilizzano tecnologie operative (OT 19) per monitorare e
controllare i processi fisici, può includere anche l’uso di dispositivi connessi come le
black-box, che trovano applicazione nel settore delle assicurazioni veicoli.
Con il termine OT (Operational Technology) si intende l’uso di hardware e software per monitorare e controllare processi
fisici, nonché gestire dispositivi e infrastrutture industriali. I sistemi OT sono presenti in un’ampia gamma di settori ad alta
intensità di risorse, e svolgono tutta una serie di compiti che vanno dal monitoraggio delle infrastrutture critiche (CI) al
controllo dei robot in un reparto di produzione. A differenza dell’Information Technology (IT), che si concentra
principalmente sulla gestione delle informazioni digitali e dei dati, l’OT è strettamente legata al controllo diretto di macchine,
impianti e sistemi fisici.
Quantum
computing
Robotic Process
Automation (RPA)
Standard
technologies
Other emerging
technologies
Prevede l’utilizzo dei principi della meccanica quantistica per eseguire calcoli complessi
non fattibili altrimenti utilizzando le capacità computazionali tradizionali. Con quantum
computing si intendono le tecnologie che sfruttano (anche in modo teorico) le capacità
di calcolo offerte da un computer quantistico.
Consiste nell’utilizzo di software per automatizzare processi lavorativi deterministici
attraverso l’uso di automi (c.d. “robot”), che possono eseguire in modo automatico le
attività ripetitive svolte dagli operatori umani, imitandone il comportamento e
interagendo con gli applicativi informatici. La RPA, o anche Intelligent Automation nel
settore finanziario, trova frequente applicazione nell’automazione di attività di backoffice, nella logistica, nella movimentazione e nel confezionamento di prodotti
industriali (es. banconote). Più in generale, la RPA rappresenta un’evoluzione dei
sistemi per la gestione dei flussi di lavoro (workflow management) e, in alcuni contesti,
si può avvalere delle Operational Technologies per controllare e monitorare processi
fisici.
Include le tecnologie ampiamente adottate e ritenute di uso consolidato nel settore,
come ad esempio le API (Application Programming Interface), il Cloud o le piattaforme
Comprende altre tecnologie emergenti o in fase di sviluppo, diverse dalle precedenti,
non ancora ampiamente adottate, che hanno il potenziale di trasformare radicalmente
i servizi finanziari.
4. Prime applicazioni pratiche
4.1 Il processo di applicazione della classificazione
In linea generale, il processo di classificazione di un’azienda Fintech può essere suddiviso
in tre fasi principali: acquisizione dei dati (Data Gathering), analisi e classificazione (Data Analysis)
nonché aggiornamento continuo (Update). A queste fasi si aggiungono le considerazioni sulla
classificazione multi-label, che arricchiscono il processo (Fig.1).
Figura 1 – Processo di classificazione Fintech di una società
Iniziando dall’acquisizione dei dati, è essenziale procedere con una strategia di raccolta
dati il più possibile esaustiva. Ciò implica l’identificazione di fonti affidabili come report di settore,
pubblicazioni accademiche e database dedicati alle aziende Fintech. L’obiettivo è raccogliere
informazioni e dati relativi all’attività dell’azienda, alle tecnologie sottostanti ma anche allo
specifico ambito di riferimento. Un’analisi approfondita ad esempio del sito web dell’azienda, di
eventuali white paper, di documenti ufficiali e dei comunicati stampa può offrire una
comprensione più profonda delle sue offerte di prodotti, della sua proposta di valore e della sua
direzione strategica. Sulla base dei dati raccolti, si procede alla classificazione dell’azienda in base
alle sue attività Fintech. Tale classificazione deve tenere conto non solo dell’ambito di attività
primario, ma anche delle tecnologie adottate e del loro allineamento con le tendenze di settore.
Un’analisi comparativa con altre aziende operanti nello stesso segmento consente di individuare
la congruenza della classificazione assegnata e al tempo stesso di valutare l’adeguatezza della sua
posizione nella tassonomia.
La classificazione dell’azienda è poi soggetta a un aggiornamento regolare, in base a nuove
informazioni tassonomiche o cambiamenti nel mercato dovuti a mutamenti del modello di
business dell’azienda e/o della supply chain. Infatti, la classificazione di un’azienda Fintech non è
statica, ma può evolvere nel tempo in risposta a fattori interni ed esterni. Si riportano di seguito
alcuni esempi anonimizzati di casi reali analizzati nell’ambito delle attività degli Innovation
Facilitators, classificandoli in base alle categorie pertinenti.
Alpha: società che offre un servizio di identificazione di potenziali attività di “money muling”,
analizzando eventuali anomalie nel trasferimento di fondi tramite algoritmi di machine
learning.
Tassonomia dei servizi: settore “Financial related activities”, attività “Regtech”.
Tassonomia delle tecnologie: “Artificial Intelligence”
Beta: società che eroga servizi di pagamento dilazionati c.d. BNPL (Buy Now Pay Later)
attraverso piattaforme digitali.
Tassonomia dei servizi:
settore “Credit”, attività “Digital Lending”
settore “Payments”, attività “Digital payment services”
settore “Financial related activities”, attività “Technological service supply” (la natura
tecnologica di questi servizi, spesso integrati nei siti di e-commerce mediante plug-in o
API, giustifica anche l’inclusione nella categoria “fornitura di servizi tecnologici”).
Tassonomia delle tecnologie: “Standard technologies”
Gamma: società che offre ai propri clienti la possibilità di sottoscrivere garanzie estese
tramite una piattaforma online.
Tassonomia dei servizi: settore “Insurance”, attività “Embedded insurance”.
Tassonomia delle tecnologie: “Standard technologies”
Da notare che al servizio di vendita online verrebbe associata una delle altre attività Fintech
soltanto nel caso in cui i prodotti siano di natura finanziaria.
Delta: società che offre un servizio di crypto-assets exchange tramite una piattaforma digitale
che consente agli utenti di acquistare, vendere e scambiare crypto assets.
Tassonomia dei servizi:
settore “Investments”, attività “Exchange and trading”
• settore “Financial related activities”, attività “Crypto-asset services”;
Tassonomia delle tecnologie: “Distributed Ledger Technologies (DLT) / Blockchain”
Nel caso in cui, tra le crypto assets acquistabili sulla piattaforma, la società offrisse anche il
proprio token (opportunamente qualificato ai sensi del regolamento MiCA), la classificazione
comprenderebbe anche l’attività di “Crypto-asset issuing”.
Per rendere il processo più chiaro e comprensibile, di seguito si presentano i risultati
dell’applicazione della metodologia di classificazione a due casi di studio: l’anagrafe degli
operatori Fintech non vigilati, sviluppata dalla Banca d’Italia, e lo studio delle interlocuzioni
condotte con gli operatori Fintech da parte del Canale Fintech.
4.2 Applicazione della metodologia di classificazione a due casi di studio
Una recente applicazione della metodologia di classificazione riguarda lo sviluppo di
un’anagrafe interna alla Banca d’Italia degli operatori Fintech non vigilati. La costruzione di tale
database si è rivelata complessa, considerando l’eterogeneità delle tipologie di imprese Fintech
(startup, società mature, società cross-settoriali), l’emergere di nuove tipologie di servizi e
prodotti offerti dalla stessa azienda (variazione della classificazione dei servizi) nonché dalla
mutevolezza della presenza nel mercato (nuove costituzioni, acquisizioni e cessazioni). Inoltre,
diversamente dagli operatori vigilati, iscritti in albi o registri ufficiali, non sono presenti registri
ufficiali che consentano di identificare in modo univoco gli operatori Fintech non vigilati.
L’identificazione delle società è realizzata attraverso un processo di aggregazione di diverse
tipologie di fonti dati, interne ed esterne all’Istituto, ciascuna delle quali adotta metodologie di
classificazione proprie. La distinzione tra le classificazioni richiede che il processo di
aggregazione sia completato da una “riclassificazione” di tutti i soggetti secondo un’unica
tassonomia. A tal fine, si è adottata la metodologia di classificazione qui descritta,
omogeneizzando i dati e identificando le attività distintive degli operatori classificati 20.
Applicando un quadro di classificazione coerente, la Banca è riuscita ad armonizzare fonti di
dati eterogenee, garantendo una visione uniforme degli operatori Fintech non vigilati del
mercato italiano.
La disponibilità di un elenco qualitativamente affidabile di operatori Fintech non vigilati apre
la possibilità ad approfondimenti e analisi di mercato. Ad esempio, tale elenco potrebbe essere
utilizzato per monitorare nel tempo le variazioni nel numero di aziende che offrono specifici
servizi, come ad esempio i servizi di open banking, evidenziando così mutamenti nella domanda
di servizi finanziari basati sui dati. Inoltre, analizzando la distribuzione percentuale dei servizi
offerti in un determinato settore, la Banca potrebbe valutare le dinamiche competitive in essere
e indagare sulle potenziali cause di eventuali variazioni nel tempo in uno o più settori.
Un secondo caso di studio è quello relativo all’analisi delle interlocuzioni condotte con gli
operatori Fintech da parte del Canale Fintech, utile a valutare il contributo della classificazione
nel facilitare la comprensione e la sistematizzazione delle diverse soluzioni finanziarie rilevate.
Tale attività ha comportato l’esclusione dal perimetro di analisi di circa il 30% delle società indicate nelle fonti
pubbliche consultate, in quanto le attività svolte non sono risultate coerenti con la definizione di Fintech adottata;
Tale esclusione ha consentito una valutazione più accurata dell’affidabilità delle fonti utilizzate.
Dal 2017 al 2023 il Canale ha svolto complessivamente 205 interlocuzioni con gli operatori
del mercato, ovvero società ancora da costituire, startup, rappresentanti del mondo accademico,
società mature ed intermediari vigilati.
I progetti visionati sono stati analizzati annualmente attraverso lo schema di classificazione
Fintech descritta. A titolo di esempio, nel 2023 la distribuzione dei 40 nuovi progetti sulla base
del settore prevalente mostra una concentrazione su quattro categorie: Payments (30%);
Financial related activities (26%); Credit (23%); Investments (18%). Nella figura 2 sono rappresentati
i risultati dell’analisi, condotta suddividendo i progetti in base al loro settore di attività. Questo
significa che ogni progetto è stato classificato in base all’attività principale che svolge o al settore
a cui è maggiormente legato.
Figura 2 – Progetti Canale Fintech 2023, valori % riferiti al settore di attività prevalente
Investment;
Payment;
Insurance;
Financial related
activities;
Credit;
Figura 3 – Dettaglio delle attività interessate dai progetti del 2023
CREDIT
PAYMENT
INVESTMENT
INSURANCE
OHTER
RELATED
SERVICES
All’interno di questi settori, la rilevazione, ancor prima dell’analisi, si concentra in modo più
granulare sulle singole attività Fintech, tramite l’utilizzo dell’approccio di mappatura multipla dei
servizi. Nell’ambito dei progetti sono state rilevate complessivamente 96 attività Fintech: in
media ogni progetto interessa quasi 3 attività contemporaneamente. Le più ricorrenti risultano
essere i Digital payment services, Other credit services, Crypto-asset services, RegTech e la fornitura
di servizi tecnologici. Rilevanti sono anche le attività di Credit scoring e quelle correlate
all’emissione di cripto-attività nonché all’Open Banking/Open Finance. La figura 3 mostra come
viene rilevato il complesso dei servizi Fintech incontrati dal Canale Fintech. Tale
rappresentazione, più granulare e meno sintetica, fornisce un’indicazione più precisa della
distribuzione dei servizi.
Figura 4 – Dettaglio delle tecnologie dei progetti del 2023
La logica di rappresentazione “multipla” è stata applicata anche all’analisi della dimensione
tecnologica, registrando il ricorso a più tecnologie per singolo progetto: i nuovi progetti
sfruttano in media tra le 2 e le 3 tecnologie tra quelle individuate dalla tassonomia. Nella figura
4 viene rappresentata questa informazione con l’IA, Big Data e DLT / Blockchain quali tecnologie
più frequentemente rilevate nei nuovi progetti Fintech analizzati 21.
Si fa notare che, non essendo rilevata per tecnologia prevalente, la somma dei casi tecnologici non conferisce il totale del
numero delle interlocuzioni di riferimento.
5. Conclusioni
La Banca d’Italia ha elaborato una metodologia per la classificazione delle attività Fintech,
integrando in una tassonomia specifica le caratteristiche più rilevanti di metodologie già presenti
sul mercato con elementi specifici, concepiti per soddisfare le esigenze informative e di
rilevazioni interne all’Istituto e facilitare la comunicazione con l’esterno.
Questa pubblicazione si propone di illustrare il funzionamento del processo di classificazione
e della tassonomia, fornendo esempi concreti per illustrare meglio questi concetti. Attraverso
questi esempi pratici, si intende chiarire come le diverse categorie vengano definite e
organizzate. L’applicazione della classificazione all’anagrafe degli operatori Fintech ha dimostrato
la sua efficacia nel fornire una comprensione approfondita della complessità e della natura
eterogenea dell’ecosistema Fintech. Inoltre, attraverso l’applicazione della tassonomia all’analisi
dei progetti presentati al Canale Fintech è stato possibile evidenziare la concentrazione delle
attività su alcune aree specifiche, come ad esempio i Digital payment services ed i servizi relativi
alle cripto-attività (Crypto-asset services), nonché alla loro emissione (Crypto-asset issuing). Questi
risultati sembrerebbero dunque confermare l’efficacia della tassonomia proposta nel mappare il
settore Fintech e rappresentano una base per ulteriori approfondimenti.
Riferimenti bibliografici
Avarmaa M. et al. (2022), The interplay of entrepreneurial ecosystem actors and conditions in
FinTech ecosystems: An empirical analysis. Journal of Entrepreneurship, Management and Innovation. Volume
18, Issue 4, 2022: 79-113.
Banca d’Italia (2024), FINTECH IN ITALIA, Indagine conoscitiva sull’adozione delle innovazioni tecnologiche
applicate ai servizi finanziari, disponibile su https://www.bancaditalia.it/pubblicazioni/indaginefintech/2023/2023-indagine-fintech.pdf.
Banca d’Italia (2022), Web3, Blocksplained, Questioni di Economia e Finanza, No. 717, October 2022.
Banca d’Italia (2023), L’Open Banking nel sistema dei pagamenti: evoluzione infrastrutturale, innovazione e
sicurezza, prassi di vigilanza e sorveglianza, MISP No. 31.
BIS (2020), Policy responses to fintech: a cross-country overview. FSI Insights on policy implementation No.
BIS (2021), Fintech and the digital transformation of financial services: implications for market structure and
public policy. BIS Papers, No. 117.
BIS IFC (2020), Central Banks and Fintech data issues. IFC Report No. 10.
BIS IFC (2020), Towards monitoring financial innovation in central bank statistics. IFC Report No. 12.
Bogers, M., Sims, J., & West, J. (2019). What is an ecosystem? Incorporating 25 years of ecosystem research.
Coletti G., Di Iorio A., Pimpini E. & Rocco G. (2022), Report on the payment attitudes of consumers in
Italy: results from ECB surveys, Banca d’Italia – Mercati, infrastrutture, sistemi di pagamento, No. 22, March
2022.
CPMI-IOSCO, Committee on Payments and Market Infrastructures – International Organization of
Securities Commissions (2012), CPMI-IOSCO Principles for Financial Market Infrastructures, April 2012.
Deloitte Center for Financial Services (2017), Fintech by numbers. Incumbents, startups, investors adapt
to maturing ecosystem.
Deloitte Financial Advisory (2020), Fintech: On the brink of further disruption.
EBA, European Banking
Authority,
Financial
Innovation
disponibile su https://www.eba.europa.eu/financial-innovation-and-fintech.
FinTech,
EBA, European Banking Authority (2017), On the EBA’s approach to financial technology (FinTech),
Discussion paper No. 2.
EBA, European Banking Authority (2019), Report on Fintech regulatory perimeter, regulatory status and
authorisation approaches in relation to Fintech activities.
EBA, European Banking Authority (2019), Final Report on EBA Guidelines on outsourcing arrangements,
(EBA/GL/2019/02), February 2019.
EBA, European Banking Authority (2021), Report on the use of digital platforms in the EU banking and
payments sector, (EBA/REP/2021/26), September 2021.
EBA, European Banking Authority (2021), ESA workshop on the Call for Advice on Digital Finance.
EBA, European Banking Authority (2022), The ESAs recommend actions to ensure the EU’s regulatory and
supervisory framework remains fit-for-purpose in the digital age.
EC, European Commission (2017), Revised rules for payment services in the EU: Summary of Directive (EU)
2015/2366 on EU-wide payment services, December 2017.
ECB, European Central Bank (2016), Eurosystem oversight policy framework, July 2016.
EIOPA, European Insurance and Occupational Pensions Authority (2020), Guidelines on outsourcing
to cloud service providers (EIOPA-BoS-20-002), February 2020.
ESMA, European Securities and Markets Authority (2020), Final Report – Guidelines on outsourcing to
cloud service providers (ESMA50-157-2403), December 2020.
E&Y, Ernst&Young (2020), Italian FinTech ecosystem 2020, FinTech Waves.
Giannetto B. & Fazio A. (2022), Cyber resilience per la continuità di servizio del sistema finanziario,
Banca d’Italia – Mercati, infrastrutture, sistemi di pagamento, No. 18, March 2022.
González R., Gascó J., & Llopis J. (2016). Information systems outsourcing reasons and risks: review and
evolution. Journal of Global Information Technology Management, 19(4), 223-249.
G7 (2022), Fundamental elements for third party cyber risk management in the financial sector, October
2022.
Könning M., Westner M., & Strahringer S. (2019). A systematic review of recent developments in IT
outsourcing research. Information Systems Management, 36(1), 78-96.
(2019),
Regulation
supervision
fintech,
disponibile
https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/it/pdf/2019/04/regulation-and-supervision-of-fintech.pdf
McFarlan F. W., & Nolan R. L. (1995). How to manage an IT outsourcing alliance. MIT Sloan Management
Review, 36(2), 9.
Politecnico di Milano (2021), Fintech & Insurtech: è ora di puntare sulla collaborazione, Osservatorio
Fintech & Insurtech.
Politecnico di Milano (2022), L’ecosistema italiano di startup e scaleup Fintech & Insurtech, Osservatorio
Fintech & Insurtech.
Politecnico di Milano (2023), L’ecosistema italiano di startup e scaleup Fintech & Insurtech, Osservatorio
Fintech & Insurtech.
Politecnico di Milano (2024), L’ecosistema italiano di startup e scaleup Fintech & Insurtech, Osservatorio
Fintech & Insurtech.
PwC, Price Waterhouse Coopers (2019), Fintech Lending: One of the Key Enablers for Financial
Inclusion, Italian FinTech Observatory 2019.
PwC, Price Waterhouse Coopers (2020), Fintech calls for fuel to exploit a great, maturing and increasing
potential, Italian FinTech Observatory 2020.
PwC, Price Waterhouse Coopers (2023), Mercato italiano e principali trend, Osservatorio FinTech 2023.
University of Cambridge (2010) Cambridge Fintech Ecosystem Atlas Cambridge Centre for Alternative
Finance.
World Bank Group (2023), Fintech and the Future of Finance: Market and Policy Implications.
World Economic Forum (2024), The Future of Global Fintech: Towards Resilient and Inclusive Growth
APPENDICE 1 – Principali schemi di classificazione del Fintech
Nella presente appendice vengono presentate le classificazioni ritenute più rilevanti e
sinteticamente confrontate nella tabella in calce al documento (cfr.” Schema riassuntivo delle
principali classificazioni analizzate”).
La classificazione del Financial Stability Board (FSB, 2017) rappresenta uno dei primi tentativi di
categorizzazione delle attività Fintech. La classificazione proposta si basa principalmente sulle
tipologie di “servizio finanziario offerto” piuttosto che sulla tecnologia adottata; in particolare, il
FSB identifica cinque macro-aree di servizi Fintech. Tale classificazione ha costituito la base per
molte altre proposte tassonomiche ed è tutt’ora la categorizzazione vigente adottata dal FSB.
Sullo stesso criterio di “servizio finanziario offerto” si basa la classificazione della Bank of
International Settlements (BIS IFC n.12, 2020), prevedendo però una voce apposita per i fornitori
tecnologici 22 (“Tech providers”) che non erogano direttamente servizi finanziari alla clientela ma
forniscono tecnologie utilizzate per l’offerta di servizi finanziari innovativi. Inoltre, considera una
specifica categoria di “servizi di abilitatori istituzionali” (policy enablers), ovvero riguardanti misure
e iniziative di pubblica utilità (ad es. sistemi di identificazione digitale) che supportano lo sviluppo
delle attività Fintech e l’utilizzo di tecnologie abilitanti.
L’Organization for Economic Co-operation and Development (OECD, 2018) introduce una
“classificazione matriciale” del Fintech, in base alla quale le classi identificate emergono
dall’intersezione tra le due dimensioni fondamentali “servizio finanziario offerto” e “tecnologia
innovativa” utilizzata. Tale soluzione permette di mappare servizi e tecnologie afferenti a categorie
multiple e osservare quali tecnologie hanno un’ampia gamma di applicazioni nelle attività e nei
servizi finanziari e quali rimangono più limitate. Nello specifico, la classificazione dell’OECD
identifica otto aree di servizi finanziari e sette categorie di “digital technologies”.
A livello europeo, l’European Banking Authority (EBA) ha condotto una classificazione partendo
dall’analisi delle società presenti sul mercato, effettuando una ricognizione del fenomeno Fintech
mediante un sondaggio sottoposto alle autorità competenti di 22 Paesi UE e di 2 Paesi EEA (EBA,
2017). L’EBA ha così identificato 282 imprese effettivamente operanti nei Paesi oggetto di indagine.
Ha poi elaborato una classificazione su due livelli, ovvero individuando le attività in base al servizio
finanziario offerto e raggruppandole per “identità” di funzione economica.
Accanto alle classificazioni di istituzioni ed organizzazioni internazionali, un ulteriore contributo è
quello fornito dal Cambridge Centre for Alternative Finance (CCAF), che ha sviluppato un sistema di
classificazione per organizzare in modo coerente le entità in base ai loro modelli di business. Il
“Cambridge Fintech Ecosystem Atlas” (prima versione 2010) utilizza questo sistema per classificare le
aziende Fintech. La struttura è gerarchica e si articola in tre livelli, permettendo di passare da una
visione generale del mercato Fintech a un’analisi sempre più specifica tramite 14 segmenti di
mercato principali, 63 sotto-segmenti che specificano ulteriormente il tipo di attività per arrivare
a 118 categorie del livello più dettagliato.
Nel settore privato, le principali analisi sono state condotte da società di consulenza operative su
scala internazionale. Deloitte ha analizzato un campione di società a livello globale (di cui 3.482
Anche la dicitura di fornitori tecnologici è differente nelle varie tassonomie, assumendo le diciture di Tech providers, TechFin,
Provider tecnologici, Tech Facilitators. In questo documento uniformiamo la definizione a “fornitori tecnologici”, evidenziando
in parentesi la dicitura riportata dalla pubblicazione.
società europee). Lo studio propone una mappatura dell’ecosistema delle società Fintech,
raggruppandole in cluster 23 in cui non vi è netta distinzione tra servizio finanziario offerto e
tecnologia sottostante, come ad esempio “payment & billing” e “blockchain” (Deloitte, 2020). Anche
Ernst&Young e Fintech District propongono una tassonomia su un approccio di analisi meno teorico
e focalizzato sulla realtà esistente (E&Y, Fintech District, 2020). Nel report vengono classificate
345 start-up sulla base di un sondaggio auto-valutativo delle proprie attività rispetto alla tassonomia
proposta, per classificare ad un primo livello le start-up in due cluster (Pure Fintech e TechFin 24) e,
successivamente, in 17 aree specifiche di servizi. Price Waterhouse Coopers pubblica annualmente
un’analisi del mercato Fintech nella quale viene fornita una panoramica delle imprese operanti in
Italia (PwC, 2023). Lo studio del 2023 identifica in Italia 167 società Fintech ripartite in segmenti in
base al servizio finanziario offerto. Tale ripartizione viene aggiornata rispecchiando l’offerta dei
servizi finanziari del campione di società Fintech analizzate, secondo un approccio bottom-up.
Infine, le analisi dell’Osservatorio Fintech e Insurtech del Politecnico di Milano (2021, 2022,
2023 e 2024) analizzano periodicamente le imprese Fintech operanti in Italia e propongono una
classificazione che, oltre alle dimensioni “tipologia di servizio offerto” e “tecnologie utilizzate”,
considera anche quella riferita al target di clientela, ad esempio Business-to-Business (B2B) o Businessto-Customer (B2C). Tali dimensioni vengono aggiornate in occasione della pubblicazione dei report
al fine di riflettere l’evoluzione del mercato Fintech.
In conclusione, le classificazioni sopra esaminate presentano definizioni che differiscono sia in
termini di perimetro di identificazione dei servizi Fintech e sia in termini di tassonomia
classificatoria degli stessi.
Schema riassuntivo delle principali classificazioni analizzate
Dimensioni
Applicazioni
Serv. Finanziari
Tassonomia
Serv. Finanziari
Tassonomia
Serv. Finanziari +
Tecnologia
Tassonomia
Tassonomia
(attività)
Investment management & investor services
Market support
Deposits, lending & capital raising
Payments, clearing and settlement
Insurance
Payments
Lending
Savings and deposits
Insurance
Investments
Financial planning and advisory
Capital raising
B2B tech providers
Advisory & agency services Planning
Communications
Insurance
Investment & trading
Lending & funding
Operations
Payment services
Security
La metodologia per la ripartizione delle imprese nei vari cluster è un algoritmo AI (Artificial Intelligence) di analisi testuale
basato sul NLP (Natural Language Processing).
Le Pure FinTech si concentrano sulla creazione di nuove soluzioni finanziarie digitali, mentre le TechFin, sviluppano nuove
soluzioni tecnologiche che supportano il settore finanziario.
Serv. Finanziari
Tassonomia
e anagrafica soggetti
Serv. Finanziari
Modelli di business
DELOITTE Serv. Finanziari +
Tecnologia
Tassonomia
e anagrafica soggetti
Serv. Finanziari +
Tecnologia
Tassonomia
e anagrafica soggetti
Serv. Finanziari
Tassonomia
e anagrafica soggetti
POLIMI
Serv. Fin. +
Tecnologia +
Clientela (B2B, B2C)
Tassonomia
e anagrafica soggetti
(primo livello)
1. Credit, deposit, and capital raising services
2. Payments, clearing and settlement services
3. Investment services/Investment management services
4. Other financial-related activities
(primo livello)
1. Digital Lending
2. Digital Capital Raising
3. Digital Banks
4. Digital Savings
5. Digital Payments
6. Cryptoasset
7. InsurTech
8. WealthTech
9. Personal Financial Services
10. RegTech
11. Tech. for Enterprise
12. Consensus Services
13. Exchange and trading
14. Proptech & real estate
(primo livello)
1. Banking & Capital Markets
2. Investment Management
3. Insurance
4. Real Estate
1. Blockchain
2. Capital Markets & Trading
3. Chatbot
4. Crowdfunding
5. Crypto
6. Cybersecurity
7. Data Management
8. DNA, ML, AI
9. InsurTech
10. Invoice & Tax Management
11. Lending
12. Neo banks
13. Open Banking Services/API
14. PFM
15. RegTech
16. Smart Payments & Money Transfers
17. WealthTech
1. Capital Markets & Trading
2. InsurTech
3. Lending
4. Payments
5. RegTech
6. Asset & Wealth Management
7. Open Banking
1. Insurance (Insurtech)
2. Lending & Financing
3. Budgeting/Accounting
4. Proptech
5. Criptoassets
Contributori
Cabina di regia del Comitato Fintech
Gruppo di lavoro del Comitato per le Statistiche
Alessandro Bracale
Alessandro Lentini
Anna Suozzi
Antonia Manzini
Antonio Monaco
Barbara Tapponi
Claudio Vergati
Concetta Galasso
Diletta Antenucci
Fabio Papale
Fabrizio Pozzi
Fabrizio Zennaro
Francesca Romana Valente
Francesco Rosario Iuso
Gianluca Mura
Giovanni Corti
Giulia De Dominicis
Giuseppe Ferrero
Goran Sarajlic
Laura La Rocca
Lorenzo Di Nicola
Loretta Frettoni
Luca Cusmano
Marco Bevilacqua
Marco Brandi
Maria Grazia Miele
Maria Lucia Marras
Maria Paola Merola
Massimiliano Stacchini
Mauro Palombi
Nicola Branzoli
Nicola Ilario Sibilio
Nicolino Di Giano
Pasquale Cariello
Pietro Franchini
Stefano Fabrizi
Stefano Manestra
Ugo Monaco
Umberto Scocca
Veronica Fucile
Vincenza Profeta
Alessandro Lentini
Alessia Belsito
Andrea Ianni
Angelo Cammarota
Fabrizio Zennaro
Gabriele Coletti
Giorgio Meucci
Paolo Massaro
Pasquale Maddaloni
Romina Gabbiadini
Stefano Iezzi
Stefano Piermattei
Vittoria Cucciniello
Rappresentazione grafica
Maria Laura Coleine
Valentina D’Angelo
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Press news and social media in credit risk assessment: the experience of Banca d’Italia’s
In‑house Credit Assessment System, di Giulio Gariano, Gianluca Viggiano (Approfondimenti)
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n. 26
Integrating DLTs with market infrastructures: analysis and proof-of-concept for secure DvP
between TIPS and DLT platforms, di Rosario La Rocca, Riccardo Mancini, Marco Benedetti,
Matteo Caruso, Stefano Cossu, Giuseppe Galano, Simone Mancini, Gabriele Marcelli, Piero
Martella, Matteo Nardelli, Ciro Oliviero (Approfondimenti)
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Banca d’Italia-Istat, di Guerino Ardizzi e Alessandra Righi (Questioni istituzionali)
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Capotosto, Silvio Orsini, Pietro Tiberi (Approfondimenti)
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Cologgi (Approfondimenti)
n. 31
Open Banking in the payment system: infrastructural evolution, innovation and security,
supervisory and oversight practices, di Roberto Pellitteri, Ravenio Parrini, Carlo Cafarotti,
Benedetto Andrea De Vendictis (Questioni istituzionali)
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Investor behavior under market stress: evidence from the Italian sovereign bond market,
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Reti neurali siamesi per la rilevazione dei difetti di stampa delle banconote,
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Smart Derivative Contracts in DatalogMTL, di Andrea Colombo, Luigi Bellomarini,
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Ciccarone, Pasquale Digregorio, Giuseppe Natalucci
n. 44
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Emanuel Sallinger
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Perazzoli, Mattia Persico
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Rating the Raters. A Central Bank Perspective, di Francesco Columba, Federica Orsini and
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an application to the introduction of the digital euro, di Annalisa De Nicola and Michelina
Lo Russo
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The German and Italian Government Bond Markets: The Role of Banks versus Non-Banks.
A joint study by Banca d’Italia and Bundesbank, di Puriya Abbassi, Michele Leonardo Bianchi,
Daniela Della Gatta, Raffaele Gallo, Hanna Gohlke, Daniel Krause, Arianna Miglietta, Luca
Moller, Jens Orben, Onofrio Panzarino, Dario Ruzzi, Willy Scherrieble and Michael Schmidt
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Chat Bankman-Fried? An Exploration of LLM Alignment in Finance, di Claudia Biancotti,
Carolina Camassa, Andrea Coletta, Oliver Giudice, Aldo Glielmo
n. 59
Modelling transition risk-adjusted probability of default, di Manuel Cugliari, Alessandra
Iannamorelli and Federica Vassalli
n. 60
The use of Banca d’Italia’s credit assessment system for Italian non-financial firms within
the Eurosystem’s collateral framework, di Stefano Di Virgilio, Alessandra Iannamorelli,
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