I numeri parlano chiaro: la quota di mercato dei prodotti finanziari digitali è aumentata sui canali distributivi, con spread di prodotto ridotti. I costi di distribuzione possono scendere del 20-40% rispetto ai modelli tradizionali. Nella sua esperienza in Deutsche Bank, Marco Santini osserva che la riduzione dei costi operativi e l’ottimizzazione del liquidity provisioning determinano la sostenibilità dei nuovi strumenti. L’articolo analizza come la generazione di prodotti tramite tecnologie fintech stia modificando pricing, due diligence e compliance, offrendo una valutazione critica basata su metriche.
Contesto storico e esperienza personale
Chi lavora nel settore sa che le rotture sistemiche non avvengono per caso. Marco Santini, ex Deutsche Bank e analista fintech, sottolinea che i processi di innovazione su prodotti strutturati e fondi hanno evidenziato l’importanza della qualità della due diligence e della governance dei flussi informativi.
Dopo la crisi del 2008 la tecnologia è stata spesso proposta come soluzione definitiva. Tuttavia, l’esperienza professionale mostra che la tecnologia senza rigore metodologico e senza supervisione dei rischi non elimina i problemi. Essa tende invece a spostarli o a renderli meno visibili fino al punto di rottura. Per questo motivo due diligence deve includere verifiche sui dati, stress test dei modelli e controlli sul processo decisionale automatizzato, mentre la compliance richiede adeguati meccanismi di governance e reporting.
Proseguendo dal controllo dei modelli e dalla governance, la vendita di prodotti innovativi richiede indicatori operativi e di mercato misurabili. Le principali variabili sono il spread medio richiesto dagli investitori, il livello di liquidity sul mercato secondario, i costi operativi per unità e il margine di errore nei modelli di pricing.
La tokenizzazione degli asset semplifica la distribuzione ma introduce esigenze aggiuntive di qualità dati e audit trail. Nella sua esperienza in Deutsche Bank, Marco Santini osserva che una riduzione dei costi di distribuzione fra il 20% e il 40% è raggiungibile solo se la compliance e la governance sono rafforzate. In assenza di questi presupposti, il risparmio sui costi resta teorico e aumenta il rischio reputazionale e di mercato.
Marco Santini, ex Deutsche Bank, osserva che la determinazione del prezzo non è una mera esercitazione matematica. È funzione dello spread atteso, della liquidity disponibile e della percezione del rischio. Le piattaforme fintech che promettono la rapida creazione di prodotti devono integrare processi di stress testing e simulazione. Senza tali controlli, i nuovi prodotti possono amplificare la volatilità dei portafogli e aumentare l’esposizione reputazionale.
Chi lavora nel settore sa che l’integrazione tra technology stack, modelli di rischio e governance umana è condizione necessaria per la sostenibilità.
Analisi tecnica e metriche operative
I numeri parlano chiaro: le metriche operative devono essere quantificabili e monitorate in tempo reale. Vanno definiti indicatori di performance come il costo medio ponderato del capitale, il turnover del portafoglio e il rapporto tra perdite attese e capitale disponibile. Dal punto di vista regolamentare, le procedure di due diligence e compliance devono essere integrate nel ciclo di vita del prodotto. La valutazione tecnica richiede stress test su scenari di mercato avversi e analisi di sensitività su spread e liquidity. Nei prossimi sviluppi di mercato, gli operatori dovranno dimostrare risultati di resilienza misurabili per ottenere approvazione e fiducia degli investitori.
Nella mia esperienza in Deutsche Bank, la generazione di prodotti finanziari poggia su tre pilastri essenziali. Il primo è rappresentato dai modelli di pricing robusti. Il secondo riguarda la data quality end-to-end, intesa come accuratezza e tracciabilità dei dati lungo l’intero ciclo di vita del prodotto. Il terzo è un’infrastruttura di esecuzione che preservi liquidity e mantenga il controllo del rischio.
I numeri parlano chiaro: il tasso di errore nei modelli deve rimanere sotto soglie calibrate sul product spread. Per strumenti a bassa volatilità tali soglie sono più restrittive. Per prodotti strutturati la tolleranza può aumentare, ma questo si riflette direttamente sul markup richiesto dal distributore. Dal punto di vista regolamentare, ciò implica test di backtesting e metriche di performance più stringenti; i team di prodotto dovranno aggiornare governance e procedure operative per dimostrare resilienza e ottenere fiducia dagli investitori.
Nella mia esperienza in Deutsche Bank, l’adozione di tokenizzazione e di ledger distribuiti richiede adeguamenti operativi oltre alla revisione della governance. Chi lavora nel settore sa che i vantaggi teorici — riduzione dei tempi di settlement, tracciabilità delle posizioni e frazionamento degli asset — si traducono in valore solo se supportati da procedure di controllo e da contratti che tutelino la controparte.
I numeri parlano chiaro: per valutare la concreta estensione della liquidity pool è necessario monitorare metriche operative. Tra gli indicatori essenziali figurano il turnover del mercato secondario, il bid-ask spread medio, la profondità dell’order book, il volume medio giornaliero, l’oscillazione intraday e il numero di market maker attivi. Se il bid-ask spread resta elevato, la promessa di maggiore liquidity rimane teorica; pertanto i dati devono essere verificati su casi reali e oggettivi. Dal punto di vista regolamentare, la reportistica trasparente e il monitoraggio continuo saranno determinanti per ottenere fiducia dagli investitori e per dimostrare resilienza del prodotto sul mercato.
Nella sua esperienza in Deutsche Bank, Marco Santini osserva che la qualità dei dati è un elemento centrale per la modellizzazione del rischio. La costruzione dei modelli richiede serie storiche coerenti, processi di data cleansing e una solida governance dei metadati. Chi lavora nel settore sa che dati sporchi o incompleti generano stime fuorvianti della Value at Risk e rendono inaffidabili le valutazioni dei capital requirement. Per questo motivo, la due diligence sui fornitori di dati e sui modelli esterni è parte integrante del processo di produzione del dato e della validazione dei modelli.
La misurazione dei costi di produzione di un prodotto deve includere tutti i costi diretti e indiretti, dal design alla distribuzione. Occorre contabilizzare i costi di compliance, auditing e provisioning per esigenze di liquidità. Una riduzione apparente dei costi operativi può mascherare un aumento degli oneri regolamentari o dei rischi reputazionali. Questi fattori incidono sul prezzo al cliente e sul ritorno sul capitale investito, con effetti misurabili sui margini e sulla liquidità aziendale.
Implicazioni regolamentarie e prospettive di mercato
In continuità con l’analisi precedente, le autorità di vigilanza, dalla BCE alle authority nazionali, hanno più volte sottolineato la necessità di un approccio prudente alla digitalizzazione dei prodotti finanziari. La compliance non può essere un ripensamento post‑lancio: chi sviluppa nuovi strumenti deve integrare fin dall’inizio processi di KYC, AML e controllo dei conflitti di interesse.
I numeri parlano chiaro: un failure di compliance può tradursi in sanzioni multiple e in un aumento del cost of capital, con impatto diretto sul ritorno sul capitale investito e sulla liquidità aziendale. Nella sua esperienza in Deutsche Bank, Marco Santini segnala che i costi impliciti di una non conformità superano di norma le economie teoriche ottenibili mediante accelerazioni tecnologiche non controllate.
Chi lavora nel settore sa che l’integrazione precoce di procedure di due diligence e controlli operativi riduce lo spread di rischio e facilita la governance. Dal punto di vista regolamentare, le autorità richiedono evidenze documentali e test di stress sui processi digitali per mitigare rischi di compliance.
Dal punto di vista regolamentare, le evidenze richieste comprendono documentazione di processo, report indipendenti e risultati di stress testing su scenari avversi. Le autorità chiedono inoltre trasparenza sui costi e disclosure puntuali sui rischi residui. Per questo motivo lo sviluppo prodotto non è più un mero esercizio commerciale ma un processo integrato di governance, audit e reportistica. Chi opera nel settore osserva che la due diligence regolamentare è ormai parte del go-to-market e che gli interlocutori istituzionali pretendono metriche standardizzate per consentire confronti oggettivi tra soluzioni differenti. Sul fronte operativo, la conformità richiede controlli periodici, tracciabilità delle decisioni e capacità di replicare i test in condizioni diverse. Il dato rilevante è che la capacità di fornire evidenze strutturate influenza la time-to-market e l’accesso a canali distributivi istituzionali.
Prospettive di mercato e rischio operativo
Il settore mostra vantaggi concreti per chi integra tecnologia e governance robusta. I benefici attesi comprendono riduzione degli spread di distribuzione, accelerazione del time-to-market e ampliamento della base di investitori grazie al frazionamento e alla maggiore accessibilità digitale.
Tuttavia permangono rischi sistemici e operativi. Tra questi si segnalano concentrazione della liquidity su pochi market maker, modellazione omogenea che amplifica shock e integrazioni tecnologiche incomplete che aumentano l’esposizione a errori di processo. Chi lavora nel settore sa che la resilienza dipende da controlli tecnici e organizzativi accurati.
Marco Santini, ex Deutsche Bank e analista fintech, osserva che la capacità di produrre evidenze strutturate influenza direttamente il time-to-market e l’accesso ai canali distributivi istituzionali. Dal punto di vista regolamentare, l’adozione di tecnologie avanzate deve essere accompagnata da rigorosi processi di compliance e da activity di due diligence su modelli e fornitori esterni.
I numeri parlano chiaro: la strategia efficace combina innovazione per ridurre costi e aumentare trasparenza con misure di controllo per limitare concentrazioni e vulnerabilità operative. Prossimo sviluppo atteso: un aumento delle richieste regolamentari su stress test tecnologici e reportistica di resilienza.
La generazione digitale di prodotti finanziari è una trasformazione reale ma non automatica. Richiede investimenti sostenuti nella qualità dei dati, modelli di pricing robusti e un approccio regolamentare integrato. Chi adotterà questa combinazione di tecnologia e governance potrà conseguire vantaggi competitivi sostenibili; chi la sottovaluterà rischia ricadute sui costi e sullo spread di mercato.
Marco Santini, ex Deutsche Bank e analista fintech, osserva che nella sua esperienza la tecnologia senza adeguata governance aumenta la fragilità dei portafogli. I numeri parlano chiaro: processi automatizzati mal calibrati amplificano errori di pricing e impattano la redditività. Dal punto di vista regolamentare, la sfida consiste nel tradurre efficienza operativa in resilienza istituzionale.
Per il mercato, l’obiettivo operativo è integrare due diligence avanzata e controlli di modello nei flussi digitali. Chi lavora nel settore sa che la lezione del 2008 rimane valida: l’innovazione senza controllo crea vulnerabilità sistemiche. Prossimo sviluppo atteso: un aumento delle richieste regolamentari su stress test tecnologici e reportistica di resilienza.
