Negli ultimi anni la corporate governance delle istituzioni finanziarie è divenuta un tema di rilevanza macroeconomica. Le banche e le compagnie di assicurazione operano con strutture di capitale molto più levigate rispetto alle imprese industriali, una caratteristica che rende la loro stabilità strettamente legata alla capacità dei consigli di amministrazione di gestire conflitti di interesse e rischi sistemici.
Caratteristiche peculiari della governance nei servizi finanziari
Il modello tipico di un intermediario di credito è contraddistinto da un elevato rapporto leverage, spesso superiore a 10:1, il che porta i depositanti a rappresentare una fetta di rischio quasi pari a quella degli azionisti. Inoltre, la natura poco trasparente degli attivi – portafogli di crediti, derivati e riserve assicurative – crea un’asimmetria informativa che le autorità di vigilanza cercano di compensare con requisiti di capitale più stringenti e con sistemi di controllo interno robusti. In questo contesto, il risk management non è più una mera funzione operativa ma un elemento centrale della governance, monitorato da autorità nazionali ed europee.
Stakeholder multipli e responsabilità condivisa
Oltre a azionisti e manager, depositanti, assicurati e lo Stato entrano nel quadro di un paradigma multi-stakeholder. Il rischio di “too big to fail” spinge le banche a comportamenti avventati, perché le perdite possono essere socializzate attraverso garanzie statali. Le autorità di vigilanza introducono vincoli di capitale e requisiti di governance dei dati per limitare tali incentivi perversi, garantendo al contempo la tutela dei clienti e la stabilità del sistema finanziario.
ESG, intelligenza artificiale e governance digitale
L’integrazione dei fattori ESG nei piani aziendali è diventata una componente obbligatoria per le istituzioni finanziarie. Le direttive europee richiedono la divulgazione di impatti ambientali, sociali e di governance, e spingono i consigli a valutare come questi elementi influenzino la resilienza operativa. Parallelamente, l’adozione di intelligenza artificiale e di sistemi di data governance sta trasformando il modo in cui le banche identificano, monitorano e mitigano i rischi, consentendo analisi predittive più accurate.
Il modello integrato di EY Hub Risk
Per rispondere alla crescente interconnessione tra cyber, geopolitica, finanza e ESG, EY ha lanciato la piattaforma EY Hub Risk. Essa aggrega competenze settoriali, tecnologie di analisi dati e algoritmi di AI per creare una mappa globale dei rischi e delle loro interdipendenze. L’obiettivo è superare la logica dei silos, trasformando il monitoraggio da reattivo a proattivo, e fornire ai decisori strumenti capaci di anticipare eventi a cascata, dal cyber-attack a una crisi di supply chain.
Vulnerabilità IoT e sfide di cyber security
La diffusione dell’ Internet of Things ha introdotto una nuova frontiera di esposizione per le imprese. In Italia sono già 175 milioni di dispositivi connessi, ma il State of IoT 2026 indica che oltre il 70% delle aziende ha subito almeno una violazione legata a questi dispositivi nell’ultimo anno. La mancanza di visibilità su chi, cosa e dove è connesso rende difficile proteggere la rete aziendale da intrusioni.
Strategie operative per ridurre il rischio IoT
Le organizzazioni possono mitigare il pericolo adottando standard internazionali come la norma ISO/IEC 27400:2022, che fornisce linee guida su sicurezza e privacy dei sistemi IoT. Prima dell’acquisto, è fondamentale valutare la solidità del fornitore, i piani di aggiornamento e le clausole contrattuali per la manutenzione continuativa. Una mappatura completa di tutti i dispositivi, unitamente a procedure di dismissione controllata, limita la possibilità che un’apparenza innocua diventi un backdoor per attacchi informatici.
L’unione di governance tradizionale, integrazione ESG, strumenti di AI e un’attenta gestione dell’IoT crea un ecosistema più resiliente, capace di affrontare le sfide emergenti senza compromettere la stabilità finanziaria o la fiducia dei clienti.
