Nel contesto finanziario e regolamentare odierno, le procedure di Know Your Customer (KYC) sono un pilastro fondamentale per la prevenzione del riciclaggio, del finanziamento del terrorismo e delle frodi. Tuttavia, la quantità crescente di dati da analizzare e la complessità delle verifiche rendono questi processi sempre più impegnativi per banche, intermediari e professionisti.
Più che mai oggi sembra essersi avverato il sogno di un supporto veloce e tempestivo che tende le mani all’intelligenza umana, per assisterla e sgravarla da oneri ripetitivi e controlli infiniti. Chi azzererà finalmente il rischio di errore? Chi aiuterà a chiudere il fascicolo antiriciclaggio dormendo sonni tranquilli ed evitando sanzioni? Il sogno di un deus ex machina che ispira nuove modalità di lavoro prende oggi forma concreta.
Indice degli argomenti
Intelligenza artificiale KYC: una risposta alla complessità normativa
Un aiuto provvidenziale, valutando quanto siano complesse le procedure italiane e quanto oberati gli studi professionali nelle delicate attività di compliance, onerose alla luce del fatto che non generano fatturato né crescita nel proprio business quotidiano.
L’Italia nei banchi di scuola europei è la prima della classe in materia di complessità normativa antiriciclaggio, se pensiamo che è richiesto un aggiornamento costante e rigoroso dei manuali operativi, con procedure scalabili in base al tipo di cliente e operazione, mentre in altri paesi europei può esserci maggiore flessibilità o approcci più snelli.
La normativa italiana si distingue anche per l’enfasi sulla conservazione puntuale e tracciabile di tutta la documentazione, con obblighi stringenti di reporting verso l’Unità di Informazione Finanziaria (UIF).
Il divario tra studi italiani e uso dell’intelligenza artificiale KYC
Se però guardiamo al livello di utilizzo dell’intelligenza artificiale negli studi dei professionisti, l’Italia risulta ancora molto indietro.
Secondo un recente studio dell’ITIR – Università di Pavia sul “Futuro e Digitalizzazione degli studio Commercialisti”, svolto su un panel di 1559 studi commercialisti di tutt’Italia, la rilevazione del livello di maturità digitale negli studi professionali presenta questo commento: “nonostante la diffusa consapevolezza dell’importanza delle tecnologie digitali, gli investimenti in tecnologia sono ancora limitati e disomogenei.
Quasi la metà degli intervistati (47%) dichiara di investire nell’anno al massimo 5000 euro: una soglia non proporzionata alla rivoluzione in corso”.
Da una recente survey svolta dal reparto Ricerca e Sviluppo di Alavie, indirizzata a oltre 1000 professionisti coinvolti, emerge, in modo nemmeno latente, quanto gli agenti IA di nuova concezione possono sgravare lo studio nel lavoro di scansione e popolazione del fascicolo e nel lavoro di verifica e controllo della pertinenza delle informazioni disponibili sul nuovo cliente che si presenta in studio.
Come l’intelligenza artificiale KYC trasforma controlli e profilazione dei clienti
L’intelligenza artificiale (AI) offre strumenti in grado di rendere più efficiente la gestione dei controlli, automatizzando la verifica dell’identità, l’analisi dei dati e la valutazione del rischio.
Se applicata in modo consapevole e conforme, può ridurre errori, velocizzare le procedure e migliorare la qualità delle decisioni, nel pieno rispetto delle normative.
Le direttive europee antiriciclaggio (in particolare la V e la VI Direttiva AML) richiedono ai soggetti obbligati di verificare in modo continuativo l’identità e il profilo dei propri clienti.
L’intelligenza artificiale consente di trasformare questa attività da semplice adempimento formale a processo evolutivo di conoscenza.
Grazie a modelli di machine learning e analisi predittiva, è possibile individuare con maggiore precisione schemi ricorrenti, comportamenti anomali e relazioni tra soggetti.
Le soluzioni basate su AI permettono di incrociare dati provenienti da molteplici fonti — documentali, transazionali e pubbliche — aggiornando costantemente i profili di rischio e migliorando la tempestività degli interventi.
Dalle verifiche automatizzate al monitoraggio continuo del rischio
L’AI trova applicazione quindi in tutte le fasi del ciclo KYC, accompagnando gli operatori dalla raccolta documentale al monitoraggio continuo delle relazioni.
Identificazione e verifica documentale automatizzata
Sistemi di computer vision e OCR di nuova generazione consentono di analizzare automaticamente i documenti d’identità e confrontarli con registri ufficiali, riducendo gli errori umani e velocizzando la fase di onboarding del cliente.
Screening su liste di rischio e sanzioni
Modelli di machine learning verificano la presenza di clienti o controparti in watchlist, elenchi di sanzioni e database internazionali, migliorando la qualità dei controlli e la coerenza delle segnalazioni.
Monitoraggio continuo di relazioni e transazioni
Il monitoraggio costante delle relazioni permette all’AI di analizzare in tempo reale flussi transazionali e notizie pubbliche per intercettare eventuali anomalie, con una significativa riduzione dei falsi positivi rispetto ai sistemi tradizionali.
L’integrazione con banche dati internazionali – registri societari, elenchi di persone politicamente esposte (PEP), fonti OSINT – consente controlli più completi e coerenti, aumentando l’efficacia dei processi di due diligence.
Verso un KYC più efficace: tecnologia, fiducia e ruolo umano
L’impiego dell’AI nel KYC consente di ridurre i tempi di verifica, aumentare l’accuratezza delle analisi e concentrare l’attenzione sui casi a rischio effettivo.
La riduzione dei falsi positivi libera risorse preziose, mentre la maggiore trasparenza dei processi rafforza la credibilità delle istituzioni presso le autorità di vigilanza e i clienti.
Per gli utenti finali, questo si traduce in esperienze più rapide e sicure: procedure semplificate, meno richieste ridondanti di documentazione e maggiore tutela dei propri dati.
L’intelligenza artificiale può rendere le procedure di Know Your Customer più efficaci e sostenibili, ma non deve sostituire il giudizio umano.
La vera innovazione nasce dalla collaborazione tra tecnologia e competenza: modelli predittivi e analisi automatizzate che supportano, senza sostituire, la capacità decisionale degli operatori.
