19/02/2026
La gestione della liquidità aziendale si evolve: operazioni in tempo reale, banking integrato e intelligenza artificiale definiscono la strategia 2026
La gestione della liquidità aziendale sta subendo una trasformazione fondamentale nel 2026, passando da modelli di elaborazione periodica in batch a sistemi operativi in tempo reale, integrati e alimentati dall'intelligenza artificiale direttamente nei flussi di lavoro aziendali. Secondo Justin Silsbury, Lead Product Manager presso Infosys Finacle, tre cambiamenti critici stanno rimodellando il panorama competitivo dei servizi di tesoreria e del banking aziendale.
Il primo grande cambiamento riguarda le operazioni in tempo reale che diventano lo standard minimo praticabile piuttosto che una funzione aspirazionale. Il banking al dettaglio ha già normalizzato gli aggiornamenti dei saldi istantanei, il rapido insediamento dei pagamenti e i sistemi di allerta proattivi. I clienti aziendali ora si aspettano le stesse capacità in tempo reale in tutta la loro gestione della tesoreria. Questo va oltre i pagamenti più rapidi per comprendere il posizionamento continuo della liquidità tra più banche, entità, valute e aree geografiche, consentendo la gestione della liquidità durante l'intera giornata lavorativa piuttosto che a intervalli predeterminati. Con i sistemi di pagamento istantaneo che reimpostano le aspettative di insediamento, i team di tesoreria considerano sempre più spesso i modelli di insediamento tradizionali T+ come operativamente obsoleti. I segnali di rischio predittivi guidati da eventi che emergono i problemi emergenti in anticipo diventano essenziali. Le banche che soddisfano queste aspettative richiedono core cloud-native, architetture di integrazione API-first, elaborazione event-driven e sistemi di intelligenza artificiale che operano all'interno di guardrail definiti.
La seconda forza trasformativa coinvolge la gestione della liquidità integrata che passa da canale periferico a principale campo di battaglia della distribuzione. Invece di utilizzare portali bancari dedicati, le aziende stanno consumando le funzionalità bancarie direttamente all'interno dei sistemi ERP, sistemi di gestione della tesoreria, piattaforme di approvvigionamento e soluzioni SaaS verticali nel punto in cui si originano le decisioni commerciali. Deloitte prevede che il valore globale delle transazioni di embedded banking cresca da 5.900 miliardi di dollari nel 2023 a 20.800 miliardi di dollari entro il 2030, con le transazioni business-to-business che rappresenteranno 13 trilioni di dollari di tale espansione. Questa proiezione suggerisce che le superfici dominanti per l'avvio e la gestione della liquidità saranno le piattaforme aziendali piuttosto che le interfacce bancarie. Entro il 2026, l'esecuzione integrata diventa predefinita piuttosto che eccezionale, con pagamenti, posizionamento della liquidità, gestione del cambio estero e controlli che operano nativamente nei sistemi aziendali. Le banche e le piattaforme devono progettare una governance della liquidità che si adatta operativamente mantenendo la conformità per costruzione, incorporando conti virtuali, sottoledger e strutture di saldo simili a portafogli.
La terza forza che accelera il cambiamento coinvolge l'intelligenza artificiale che passa dai programmi pilota sperimentali al fornire valore operativo misurabile. I vincitori saranno implementatori disciplinati con solide fondazioni di dati, maturità della governance e comfort istituzionale del rischio. La previsione dei flussi di cassa rappresenta l'opportunità più immediata, poiché i team di tesoreria affrontano la pressione di prevedere accuratamente e rispondere alle interruzioni in tempo reale quasi nonostante le relazioni bancarie frammentate e le piattaforme legacy. Il vantaggio iniziale dell'intelligenza artificiale non risiede semplicemente nella precisione della previsione ma nel spiegare la varianza della previsione e nel aiutare i tesorieri a comprendere la causalità e le risposte appropriate. La riconciliazione è un altro ottimo candidato per l'assistenza dell'intelligenza artificiale, poiché l'aumento dei volumi di pagamenti in tempo reale e l'espansione delle strutture dei conti virtuali aumentano la complessità del matching. La riconciliazione assistita da intelligenza artificiale può automatizzare su scala, in particolare per le banche con archivi dati unificati e livelli di integrazione moderni. L'adozione nei pagamenti e nella gestione della liquidità sarà probabilmente disomogenea, con alcune istituzioni che si muovono verso capacità agentive come l'instradamento dinamico e le raccomandazioni basate su scenari, mentre altre mantengono l'intelligenza artificiale in modalità di consulenza piuttosto che di esecuzione. I controlli di sicurezza e frode vengono anche riconsiderati dall'automazione e dall'intelligenza, in particolare poiché i servizi di liquidità si integrano più profondamente nei flussi di lavoro aziendali. La ricerca del settore indica l'integrazione crescente del rilevamento delle frodi alimentato dall'intelligenza artificiale e della tokenizzazione come misure di sicurezza standard tra i fornitori di piattaforme di conti virtuali.
Queste tre forze convergenti ridefiniscono fondamentalmente il ruolo della banca nell'ecosistema. Piuttosto che semplicemente elaborare transazioni, le banche si evolvono in orchestratrici dell'ottimizzazione della liquidità aziendale, consentendo una crescita globale scalabile e inserendo azioni finanziarie gestite direttamente nei flussi di lavoro aziendali. La domanda centrale per le banche aziendali nel 2026 non è se questi cambiamenti si stanno verificando, ma se i modelli operativi istituzionali si stanno evolvendo abbastanza rapidamente per incontrare le aziende dove già operano: continuamente, contestualmente e sempre più guidate dall'intelligenza.
Fonte: FinTech Futures, articolo di Justin Silsbury, Lead Product Manager presso Infosys Finacle, pubblicato il 19 febbraio 2026. La ricerca referenziata include l'analisi Deloitte sulla trasformazione del banking integrato commerciale.
