Finanza tradizionale, crypto e AI stanno convergendo per ridisegnare il sistema finanziario e il nostro rapporto con il denaro. Gran parte delle discussioni finanziarie recenti si è concentrata su come finanza e crypto collaborino e su come le infrastrutture crypto possano supportare l'AI, ma il cambiamento più profondo nascerà dalla combinazione di tutti e tre i pilastri. A nostro avviso, questa grande convergenza trasformerà sia l'infrastruttura su cui opera la finanza sia l'interfaccia attraverso cui la utilizziamo. Il nostro primo Convergence Report analizza i primitivi finanziari alla base di questa evoluzione, insieme ai dati e alle cifre che testimoniano l'adozione della tecnologia blockchain e AI da parte degli istituti della finanza tradizionale (TradFi). Tutte le affermazioni sono rigorosamente documentate.
I numeri chiave sulla portata di The Convergence.
Introduzione a The Great Convergence
La rapida evoluzione degli asset digitali, parallelamente a un'esplosione cambriana di agenti AI ad alte prestazioni, ha gettato le basi per rivoluzionare la finanza globale. Le stablecoin e gli asset tokenizzati permettono al software di trasferire fondi, regolare le operazioni e movimentare garanzie secondo regole predefinite, mentre l'AI può interpretare l'intento dell'utente e coordinare queste attività all'interno di un sistema finanziario frammentato. Man mano che queste capacità si integreranno, prevediamo che gli agenti diventeranno la nostra principale interfaccia finanziaria: le persone indicheranno cosa vogliono ottenere, invece di gestire manualmente ogni singolo servizio.
Gli asset programmabili rappresentano già bacini di valore considerevoli: il 23 settembre 2026, RWA.xyz registrava circa $306,3 miliardi di capitalizzazione di mercato delle stablecoin e $14,9 miliardi di prodotti tokenizzati del Tesoro USA distribuiti \[4, 57]. Si tratta di misure del valore in circolazione, dove la liquidità dipende dal mercato e dalle condizioni di rimborso.
Oltre ad adottare gli asset digitali, gli istituti finanziari guardano con grande attenzione agli agenti AI. Il 2026 Global AI in Financial Services Report di Cambridge ha rilevato che il 52% delle società di servizi finanziari intervistate stava testando o implementando l'AI agentica, sebbene solo il 23% dei rispondenti avesse raggiunto le fasi più avanzate di scalabilità o trasformazione del suo utilizzo [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). Questi dati indicano una sperimentazione diffusa e alcune implementazioni operative, mentre l'esecuzione completamente autonoma resta ancora rara \[22,70].
Le prime applicazioni istituzionali di questa convergenza uniranno probabilmente le tre capacità all'interno di strategie ben definite: la TradFi fornisce gli asset, la custodia, la distribuzione e la responsabilità legale; la finanza decentralizzata (DeFi) rende l'esecuzione programmabile e lo stato finanziario osservabile; gli agenti AI possono interpretare le informazioni e coordinare le azioni necessarie. I casi analizzati in questo report includono il regolamento in tempo reale, l'utilizzo delle garanzie e l'AI aziendale, ma non implicano ancora che tutti e tre gli elementi operino congiuntamente su scala istituzionale.
Noi di Cambrian riteniamo che l'automazione entro limiti definiti rappresenti il percorso di adozione più credibile nel breve termine, poiché un istituto può ampliare progressivamente l'autorità di un agente man mano che questo dimostra prestazioni affidabili all'interno di un mandato specifico. Le cinque sezioni seguenti esaminano come questa convergenza potrebbe evolvere da singole applicazioni verso un sistema finanziario in cui gli agenti coordinano i servizi tra diversi fornitori. Partiamo dall'infrastruttura e dalle evidenze d'uso attuali, per poi valutare quanta autorità possa essere delegata agli agenti e quali dati e controlli siano necessari per supportare tale delega. Concludiamo analizzando come tutto ciò potrebbe cambiare il rapporto tra utenti e fornitori di servizi finanziari, e cosa significhi per istituzioni, builder e allocatori.
1. Infrastruttura finanziaria programmabile
Il ciclo operativo fondamentale degli agenti AI è il seguente: un agente osserva lo stato rilevante, interpreta un obiettivo e decide come agire, utilizza quindi gli strumenti consentiti per eseguire l'azione e verifica il risultato prima di procedere. Gli agenti potrebbero coordinare le finanze di un utente tra vari fornitori tramite software che agiscono per suo conto. Il processo di "unbundling" del fintech nell'ultimo decennio ha separato i servizi finanziari in prodotti specializzati, mentre il successivo "rebundling" li ha riuniti in piattaforme più ampie. Azeem Khan di Forbes (@azeemk) collega questo sviluppo alla convergenza tra infrastrutture bancarie, fintech e asset digitali [[63]](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/). Un agente potrebbe consentire all'utente di definire un obiettivo e i relativi vincoli, per poi coordinare i servizi pertinenti.
Dal punto di vista umano, il passaggio avviene dalla scelta e gestione manuale di ogni servizio finanziario alla supervisione del risultato di un processo che ne abbraccia diversi. In questo scenario, i singoli livelli dello stack continuano a esistere: la banca può ancora detenere il conto, l'asset manager resta responsabile del fondo, il broker esegue l'ordine e, se applicabile, una blockchain registra la transazione. Il ruolo dell'agente è tradurre l'intento dell'utente in istruzioni che ciascun fornitore è autorizzato e in grado di eseguire, così che il controllo dell'interfaccia possa cambiare senza che le istituzioni sottostanti scompaiano.
Cosa apporta ciascun sistema alla Convergence
Pilastro
Contributo attuale
Cosa richiede la convergenza
TradFi
Capitale e asset finanziari, supportati da custodia, regolamentazione, distribuzione, responsabilità legale e tutele
Processi finanziari programmabili e dati leggibili e riconciliabili in modo coerente tra i vari fornitori
DeFi
Stato osservabile, mercati componibili, esecuzione continua e dati finanziari aperti
Validità legale, identità affidabile, reporting istituzionale e distribuzione
AI
Interpretazione, monitoraggio, routing e supporto decisionale
Dati finanziari affidabili, autorità esplicita ed esecuzione verificabile rispetto al mandato
Un istituto può scegliere quali di queste capacità gli servono per un determinato processo. Una rete permissioned può offrire un regolamento programmabile senza dipendere dalla DeFi pubblica, mentre un protocollo di prestito aperto può fornire meccanismi di garanzia utili senza sostituire i controlli di idoneità dell'emittente. La convergenza, quindi, non deve necessariamente generare un'unica architettura di mercato. Può preservare i quadri normativi esistenti e applicare l'esecuzione programmabile insieme all'AI laddove queste tecnologie migliorano il modo in cui i diritti legali vengono amministrati, finanziati o trasferiti.
La difficoltà sta nel rendere utilizzabili le informazioni provenienti da questi sistemi diversi all'interno della stessa decisione. Un saldo necessita di un titolare e di un contesto di conto, un prezzo richiede una fonte e un timestamp, e una garanzia esige sia un diritto azionabile legalmente sia un valore di mercato. Un agente deve disporre di un contesto sufficiente per costruire un'istruzione valida, oltre ai permessi che determinano se può procedere e a un registro che consenta alle istituzioni di verificarne il risultato.
2. Punti di convergenza esistenti
Come la convergenza entra nelle operazioni finanziarie
Una banca o un asset manager può adottare un'infrastruttura programmabile per una parte delle proprie operazioni mantenendo le controparti, la forma giuridica e gli obblighi di controllo. Questo rende un processo finanziario definito un punto di partenza più plausibile per la convergenza rispetto a un cambiamento radicale della struttura di mercato, perché l'istituto può misurarne i benefici e limitare la delega di autorità coinvolta.
Prendiamo un fondo monetario tokenizzato utilizzato per la gestione della tesoreria. La finanza tradizionale fornisce l'asset, la custodia e la responsabilità legale, mentre gli interessi del fondo o il relativo regolamento possono essere rappresentati su una blockchain. In questo esempio, il software monitora la posizione di cassa, l'idoneità e il rendimento, mentre un LLM interpreta un'istruzione o prepara una proposta di allocazione. Infine, controlli deterministici verificano tale proposta rispetto al mandato di tesoreria prima che venga firmata un'istruzione. Questo approccio alla gestione della tesoreria combina TradFi programmabile e AI, e potrebbe anche sfruttare un mercato DeFi aperto o un protocollo di prestito, con l'istituzione che mantiene il controllo sull'intero processo combinato. Il banco di prova commerciale consiste nel verificare se quel processo migliora la gestione della liquidità, riduce il lavoro manuale o rende le garanzie più utilizzabili a parità di costi e controlli.
Le stablecoin e gli smart contract possono definire il pagamento come un passaggio all'interno di un processo software, grazie alla disponibilità 24 ore su 24 delle reti blockchain. Con protocolli come x402, un client richiede una risorsa (ad esempio dei dati), riceve le istruzioni di pagamento e fornisce un'autorizzazione firmata via HTTP, ottenendo la risorsa desiderata una volta verificato il regolamento. Il software può quindi ottenere e pagare dati o servizi durante la propria attività senza passare per un checkout tradizionale [[64]](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402). La x402 Foundation ha iniziato a operare sotto la governance della Linux Foundation nel luglio 2026, con membri tra cui Visa, Mastercard, Stripe, Google e Coinbase. La loro partecipazione coinvolge aziende finanziarie e tecnologiche nello sviluppo dello standard. [[69]](https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-operational-launch-of-x402-foundation-to-standardize-internet-native-payments-for-ai-agents-and-applications).
Il documento di BlackRock del settembre 2026, The Machine-Native Economy, sostiene che gli acquisti frequenti e di basso valore di dati e potenza di calcolo siano particolarmente adatti al regolamento su blockchain, mentre gli agenti che acquistano dai merchant esistenti possono continuare a utilizzare sistemi di pagamento convenzionali come le carte di credito [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). Un agente potrebbe usare entrambi all'interno dello stesso compito assegnato da un essere umano, con la scelta che dipende dall'acquisto e dai servizi supportati da ciascun fornitore.
Un team di tesoreria deve pagare le obbligazioni, mantenere investita la liquidità in eccesso e rendere disponibili gli asset come garanzie. I casi seguenti mostrano dove il software riesce già a gestire parti di questo processo, fornendo la base operativa su cui gli agenti possono coordinare decisioni tra più fornitori.
Quali componenti dello stack di convergenza sono attivi oggi?
Applicazione
Evidenze operative
Cosa dimostrano le evidenze
Cosa lasciano irrisolto le evidenze
Regolamento in stablecoin
L'8 settembre 2026, Visa ha riportato un tasso di regolamento annualizzato in stablecoin superiore a
$
20 miliardi
.
Le stablecoin vengono utilizzate per regolare le obbligazioni di pagamento.
Volumi di pagamento a livello di mercato e resilienza tra emittenti, accordi di custodia e chain.
Garanzie del Tesoro tokenizzate
I clienti VIP e istituzionali idonei di OKX possono depositare BUIDL come garanzia presso la custodia di Standard Chartered nell'ambito del framework OKX Middle East
.
Una quota di un fondo tokenizzato può essere utilizzata come garanzia.
Volumi di transazione significativi, liquidità secondaria e comportamento dei rimborsi in condizioni di stress.
Tokenizzazione istituzionale
Nel luglio 2026, DTCC ha completato transazioni in produzione nell'arco di diverse ore con oltre 30 aziende in operazioni di garanzia, prestito e regolamento
[[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality
.
I titoli esistenti possono transitare attraverso un'infrastruttura di tokenizzazione in produzione.
Adozione del servizio su larga scala, interoperabilità ed economia di scala.
AI agentica
Indagine Cambridge 2026: il 52% degli istituti finanziari sta testando o implementando l'AI agentica, incluso un 23% nelle fasi di scaling o trasformazione
.
L'AI agentica è passata alla fase di implementazione in alcune aziende, mentre altre restano ai pilot.
L'autorità concessa agli agenti e le loro prestazioni in transazioni finanziarie rilevanti.
Il regolamento dei pagamenti è il primo punto di connessione. L'attività riportata da Visa mostra che le stablecoin vengono usate per estinguere obbligazioni di pagamento, mentre x402 offre al software un modo per pagare una risorsa direttamente all'interno del task che sta eseguendo. Si tratta di utilizzi diversi della moneta programmabile, dove la scelta del metodo di pagamento dipende dalla transazione e dai servizi a disposizione del pagatore \[6, 64]. L'istituto deve comunque comprendere la propria esposizione verso l'emittente e il funzionamento del rimborso quando serve liquidità tradizionale.
Merita una menzione anche il quadro normativo sulle stablecoin, che varia a seconda della giurisdizione. Le disposizioni MiCA dell'UE sulle stablecoin sono già in vigore, mentre gli Stati Uniti stanno implementando il GENIUS Act \[40, 41, 74]. Il Regno Unito ha pubblicato le regole definitive della FCA per l'emissione, in vista di un regime destinato ad ampliarsi nell'ottobre 2027, mentre la Bank of England prevede di finalizzare il proprio Code of Practice per le stablecoin sistemiche entro la fine del 2026 \[42, 75]. Un istituto deve valutare l'emittente e i diritti di rimborso in base alle norme applicabili al prodotto specifico che sta sviluppando.
I prodotti tokenizzati del Tesoro estendono l'infrastruttura programmabile ad asset che le istituzioni utilizzano già per la gestione della liquidità e le garanzie. Il 23 settembre 2026, la piattaforma di analisi degli asset tokenizzati RWA.xyz registrava circa $14,9 miliardi di prodotti tokenizzati del Tesoro USA distribuiti, inclusi circa $2,23 miliardi in BUIDL [[4]](https://app.rwa.xyz/treasuries). La sua categoria "distribuiti" comprende gli asset che possono muoversi oltre la piattaforma emittente e trasferirsi tra wallet, anche nei casi in cui tali trasferimenti richiedano controlli di idoneità [[62]](https://app.rwa.xyz/blog/a-new-framework-for-tokenized-assets-distributed-and-represented). BUIDL, tuttavia, non è accessibile a tutti. Resta un'offerta privata esente riservata agli acquirenti qualificati, un modello di accesso che altri player fintech e istituzioni potrebbero voler replicare \[7, 58, 60].
L'uso di BUIDL come garanzia dimostra perché rappresentare onchain la quota di un fondo può avere un impatto che va oltre la semplice distribuzione: un investimento può supportare un'altra operazione finanziaria senza dover essere prima venduto [[10]](https://investors.securitize.io/news/news-details/2026/OKX-BlackRock-and-Standard-Chartered-Launch-Joint-Framework-to-Establish-New-Utility-for-Tokenized-Real-World-Assets/default.aspx). Gli investitori in whitelist possono inoltre scambiare BUIDL contro USDC tramite l'integrazione request-for-quote di UniswapX di Securitize, lanciata nel febbraio 2026, mentre il rimborso primario in USD resta soggetto ai tempi di elaborazione dei giorni lavorativi \[54, 67]. Un agente che deve far fronte a un'obbligazione di cassa ha bisogno di sapere quanto può effettivamente essere venduto, a quale prezzo e quando i proventi saranno disponibili, perché gli orari di trading continui da soli non bastano a rispondere a queste domande.
Il diritto legale rimane un aspetto distinto della decisione di investimento. Una dichiarazione non vincolante di tre divisioni della SEC ha recentemente distinto i token sponsorizzati dall'emittente dalle strutture di custodia e sintetiche di terze parti, spiegando che alcuni token di terze parti potrebbero non trasferire i diritti del detentore sottostante e aggiungere esposizione al rischio di fallimento della terza parte stessa [[59]](https://www.sec.gov/newsroom/speeches-statements/corp-fin-statement-tokenized-securities-012826-statement-tokenized-securities).
Il lancio di Intelligent Portfolios da parte di Ondo il 24 settembre 2026 estende la tokenizzazione all'implementazione dei portafogli. I primi tre portafogli utilizzano strategie non discrezionali sviluppate da BlackRock per Ondo, con quest'ultima che implementa le allocazioni e i ribilanciamenti programmati tramite smart contract [[80]](https://ondo.finance/blog/introducing-ondo-intelligent-portfolios). I prodotti offrono agli investitori idonei non statunitensi un'esposizione tokenizzata a un portafoglio, anziché la proprietà diretta dei fondi sottostanti. Ciò dimostra come la progettazione istituzionale di portafogli possa essere implementata onchain attraverso regole predefinite, senza che BlackRock gestisca i token o che un modello AI prenda decisioni di investimento discrezionali [[81]](https://ondo.finance/intelligent-portfolios).
Le reti istituzionali forniscono ulteriori prove di utilizzo in produzione, sebbene i loro dati descrivano l'attività all'interno dei sistemi dei rispettivi operatori. Il 12 agosto 2026, J.P. Morgan ha comunicato che la sua piattaforma di asset digitali Kinexys aveva elaborato oltre $4 trilioni dal lancio, con un valore medio giornaliero di $7 miliardi [[11]](https://www.jpmorgan.com/payments/newsroom/kinexys-future-of-finance-awards-2026). DTCC ha utilizzato asset tokenizzati detenuti presso DTC in operazioni di produzione che hanno coinvolto oltre 30 aziende, mentre il lancio del servizio completo restava previsto per ottobre 2026 [[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality).
Aave Horizon, il mercato di prestito istituzionale di Aave, mostra come i controlli istituzionali possano coesistere con le meccaniche di prestito DeFi. Gli utenti qualificati forniscono asset del mondo reale autorizzati dall'emittente come garanzia e prendono in prestito stablecoin tramite gli smart contract di Aave, mentre gli emittenti mantengono la responsabilità per allowlisting e KYC [[16]](https://aave.com/blog/horizon-launch). Da agosto 2026, le nuove quotazioni di garanzie richiedono anche l'approvazione della governance, supportata da valutazioni tecniche e di rischio [[73]](https://governance.aave.com/t/update-on-aave-horizon-asset-onboarding-process/25481). Questo accordo rende esplicito il controllo sul set di asset, ma il prestito dipende comunque dai valori patrimoniali netti correnti, da prezzi credibili e da percorsi di liquidazione e rimborso in grado di realizzare le garanzie abbastanza rapidamente per soddisfare gli obblighi contrattuali. La BIS descrive il relativo compromesso sugli oracoli: una fonte centralizzata introduce una parte fidata, mentre le alternative decentralizzate possono aggiungere complessità e inefficienza [[37]](https://www.bis.org/publ/bisbull76.htm).
Per un istituto, il confronto è tra due modi di ottenere lo stesso risultato finanziario: i propri accordi attuali e un processo basato su asset programmabili. La tokenizzazione conquista un ruolo commerciale laddove rende le garanzie più facili da impiegare, riduce le riconciliazioni o migliora l'accesso a un costo totale accettabile. L'AI aggiunge poi la capacità di interpretare l'obiettivo dell'istituto e coordinare queste funzioni, rendendo l'autorità concessa all'agente la domanda successiva.
3. Delegare l'autorità finanziaria
L'autorità definisce cosa un agente è autorizzato a fare, mentre l'autonomia descrive quanto indipendentemente seleziona ed esegue le proprie azioni. Un agente può monitorare diversi conti e preparare una proposta di allocazione senza avere il permesso di effettuare transazioni, mentre un trasferimento strettamente delimitato può essere eseguito automaticamente secondo regole fisse. Questa distinzione è cruciale, perché la prova che un'azienda utilizzi l'AI non ci dice quali decisioni finanziarie abbia delegato.
Il campione di settore di Cambridge comprendeva 352 organizzazioni di servizi finanziari, tra cui 203 fintech e 149 istituti finanziari tradizionali, con un lavoro sul campo condotto da ottobre 2025 a gennaio 2026. Il 52% segnalato di organizzazioni finanziarie include un 29% che testa l'AI agentica in fase pilota e un 23% che ne scala o trasforma l'utilizzo [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). Le evidenze sulla concessione di autonomia sono più limitate: il report di consultazione del FSB di giugno 2026 ha trovato scarse prove dell'uso dell'AI generativa per il trading completamente autonomo, mentre la valutazione di luglio della Bank of England collocava la maggior parte dell'uso dell'AI autonoma nei campi della ricerca finanziaria, del supporto al coding, della sorveglianza e delle operazioni a minor rischio \[22,70].
Le istituzioni possono acquisire capacità utili prima di delegare l'esecuzione. Nella sua lettera annuale del 2025, pubblicata ad aprile 2026, JPMorganChase ha dichiarato che il proprio sistema di screening delle transazioni ha analizzato più del doppio del volume precedente, dimezzando al contempo i controlli manuali [[25]](https://www.jpmorganchase.com/ir/annual-report/2025/ar-ceo-letter-petno-rohrbaugh). L'azienda non ha divulgato i parametri di riferimento sottostanti, il che limita la possibilità di confronto con i risultati di altre istituzioni. Questo aspetto riguarda la copertura e l'efficienza di un processo esistente, lasciando aperta una decisione separata sulla responsabilità affidata al software una volta prodotta la sua analisi.
Per i singoli individui e le istituzioni più piccole, l'accesso a ricerca continua, analisi degli scenari e monitoraggio del portafoglio potrebbe offrire capacità che in precedenza richiedevano un team molto più ampio. I modelli ampiamente disponibili renderanno inoltre più facile per i concorrenti replicare tali capacità. La nostra valutazione è che un vantaggio duraturo dipenderà più probabilmente da dati migliori, dal contesto specifico dell'utente e dalla qualità delle sue decisioni ed esecuzioni, piuttosto che dal solo accesso a un modello generico.
L'autorità di un agente finanziario può essere valutata su tre livelli:
- Informare e raccomandare: recuperare informazioni approvate, spiegarle e proporre un'azione senza modificare lo stato finanziario.
- Preparare: costruire un'istruzione per un'operazione definita e verificarla rispetto alle policy aziendali, mantenendo separata la decisione di firma.
- Eseguire entro limiti prestabiliti: firmare in base a un mandato esplicito, con attività monitorata e autorità revocabile.
L'ambito di coordinamento di un agente è distinto dalla sua autorità di esecuzione. Potrebbe diventare l'interfaccia finanziaria principale dell'utente preparando istruzioni tra diversi provider, anche se ogni singola transazione richiede comunque l'approvazione umana.
Il prodotto di trading agentico di Robinhood dimostra perché le autorizzazioni di esecuzione e quelle sui dati debbano essere valutate separatamente. Nella nuova offerta basata su agenti di Robinhood, le operazioni sono confinate a un conto Agentic dedicato e l'accesso può essere revocato. L'agente può leggere saldi, posizioni e cronologia delle transazioni su tutti gli account Robinhood dell'utente \[65, 68]. Le regole attuali consentono operazioni crypto idonee nel conto Agentic, ma riservano trasferimenti, staking e lending all'utente [[68]](https://robinhood.com/us/en/support/articles/agentic-trading-overview/). Allo stesso modo, gli Shared Payment Tokens di Stripe permettono a un agente di avviare una transazione senza vedere le credenziali sottostanti, limitando al contempo il destinatario, l'orario e l'importo del pagamento, e consentendo la revoca del token [[66]](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions). Queste architetture riportate dalle aziende illustrano i limiti imposti all'autorità, senza però dimostrare un'adozione su larga scala.
L'Agentic Finance Landscape di Cambrian separa l'intelligenza utilizzata per prendere una decisione dal grado di autonomia nella sua esecuzione. Nel campione riportato nel progetto, i pool più grandi di capitale gestito rimanevano associati ad allocazioni basate su regole [[1]](https://www.cambrian.org/blog/agentic-finance-landscape-q2-2026). Questo dato descrive come viene gestito il capitale dichiarato, piuttosto che la propensione degli investitori a delegare, e supporta la valutazione del giudizio guidato dai modelli separatamente dall'esecuzione automatizzata.
Un'autonomia più ampia richiederebbe a un'istituzione di definire chiaramente le responsabilità relative alle credenziali, agli asset e a qualsiasi perdita causata da un'istruzione interpretata erroneamente. Sarebbe inoltre necessario stabilire quali meccanismi di recupero siano disponibili dopo l'esecuzione e quanto un registro pubblico delle transazioni riveli della posizione o della strategia dell'utente. I casi istituzionali qui esaminati non dimostrano ancora che queste questioni siano state risolte per un'autonomia finanziaria aperta.
4. Dati e controllo istituzionale
Gli agenti ereditano i problemi di dati del sistema finanziario
Un agente finanziario necessita di un quadro aggiornato delle posizioni dell'utente e delle passività associate, inclusa l'esposizione aggregata tra le varie piattaforme, la profondità della liquidità, i rendimenti e le soglie di liquidazione. Deve inoltre tenere conto degli eventi di mercato, dei rischi di protocollo o di controparte e delle restrizioni dell'utente, poiché il prezzo corretto da solo non basta a stabilire se un'azione sia appropriata. Un prezzo quotato potrebbe non essere disponibile per le dimensioni dell'ordine previsto, mentre un collaterale potrebbe avere un valore di mercato ma risultare non idoneo a essere vincolato, oppure non disponibile per la vendita o il rimborso quando necessario.
La finanza tradizionale (TradFi) distribuisce gran parte di questo contesto tra banche, broker, depositari, amministratori e sistemi interni, dove i registri possono rimanere isolati e richiedere riconciliazioni manuali. La DeFi rende una porzione maggiore dello stato osservabile pubblicamente e leggibile dal software, ma la sola cronologia delle transazioni non stabilisce il titolare effettivo, l'esigibilità di un credito o la qualità di un prezzo esterno. Quando un processo finanziario coinvolge blockchain e sistemi offchain, l'agente deve riconciliare i registri dello stesso asset, credito ed evento di regolamento, affinché un trasferimento incompleto o una rappresentazione duplicata non vengano conteggiati come collaterale utilizzabile. Per coordinare la posizione finanziaria complessiva dell'utente, l'agente avrebbe bisogno di accedere a questi dati riconciliati e di disporre di autorizzazioni valide presso tutti i provider coinvolti. In caso contrario, potrebbe limitarsi a migliorare le operazioni di una singola istituzione, lasciando all'utente l'onere di coordinare manualmente i vari servizi.
Quando questi registri determinano se un'azione può procedere, un agente potrebbe agire su input obsoleti o inventati prima che qualcuno li abbia verificati. Un saldo errato può generare un'allocazione che l'utente non è in grado di finanziare, mentre un valore del collaterale non aggiornato potrebbe consentire prestiti oltre il limite previsto. Gli errori nei dati devono quindi essere intercettati prima dell'esecuzione, soprattutto quando una transazione regolata non può essere annullata.
Il resoconto di Visa di settembre 2026 sul lavoro svolto con Credit Coop offre un esempio pratico: con l'autorizzazione del cliente, i dati di settlement di Visa e i registri onchain possono alimentare la valutazione del credito e la gestione programmabile di finanziamenti, collaterali e rimborsi [[6]](https://visa.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/visa-brings-onchain-lending-everyday-payments). Il processo descritto non configura un'implementazione di AI, ma mostra come i dati istituzionali possano determinare un'azione finanziaria su infrastrutture programmabili. Una volta che l'informazione assume questo ruolo, un input errato può creare un'esposizione finanziaria diretta, rendendo la sua origine e trasformazione parte integrante dell'ambiente di controllo.
Dai dati all'azione autorizzata
Figura 1. Un esempio illustrativo di processo finanziario controllato
La figura illustra un design in cui la proposta dell'agente passa attraverso controlli separati prima di poter incidere sugli asset dell'utente. I dati di mercato e di conto mantengono la loro fonte e il timestamp, con l'aggiornamento valutato in relazione alla decisione proposta. La raccomandazione viene registrata con la versione del modello e le informazioni di supporto, quindi verificata rispetto al mandato. Eventuali approvazioni necessarie vengono ottenute prima della firma, e la riconciliazione stabilisce se il risultato finale corrisponda all'istruzione. L'autorità può essere revocata per interrompere le attività future, sebbene ciò non comporti necessariamente l'annullamento di una transazione già regolata.
Anche la qualità di queste informazioni incide sulle decisioni che l'agente può prendere. Nel suo paper di agosto 2026 per il CFA Institute, Joseph Simonian sostiene che un'analisi più economica delle informazioni pubbliche non elimina i vantaggi derivanti da dati proprietari, esecuzione specialistica e conoscenza istituzionale [[82]](https://rpc.cfainstitute.org/sites/default/files/docs/research-reports/rpc_fti_simonian_theamh_online.pdf). A nostro avviso, l'opportunità commerciale risiede nella conversione delle informazioni in una comprensione concreta della posizione dell'utente: quali asset sono disponibili, quali obbligazioni supportano e quali opportunità restano attuabili al netto dei costi. Nei mercati onchain, i registri pubblici richiedono comunque interpretazione e riconciliazione prima di poter fornire questa visione. Le informazioni proprietarie possono rafforzare l'analisi, ma l'esclusività da sola dice poco sulla loro rilevanza o affidabilità.
5. Adozione istituzionale e implicazioni operative
Le prime applicazioni più plausibili riguardano compiti finanziari definiti il cui risultato può essere misurato, come la gestione della liquidità, il settlement o l'utilizzo del collaterale. Riconciliazione e reporting possono migliorare prima che venga delegata l'esecuzione, permettendo alle istituzioni di testare dove un agente aggiunge valore e dove le regole consolidate funzionano già bene.
L'AI potrebbe anche generare domanda finanziaria attraverso le risorse che consuma. Un agente potrebbe confrontare modelli, acquistare dati e pagare potenza di calcolo all'interno di un budget approvato [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). L'accordo di agosto 2026 con cui Stripe ha acquisito OpenRouter, piattaforma che instrada le richieste tra vari provider di modelli, riflette il legame tra infrastrutture di pagamento e selezione dei modelli [[78]](https://stripe.com/newsroom/news/stripe-agrees-to-acquire-openrouter). BlackRock estende il ragionamento ai crediti tokenizzati sulla capacità di calcolo, che potrebbero essere trasferiti, finanziati o utilizzati come collaterale. La loro utilità dipende dall'esigibilità del diritto a un servizio specifico e dalla capacità del fornitore di erogarlo, mentre le differenze nell'hardware e nelle condizioni contrattuali complicano i confronti, e la liquidità resta limitata [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf).
Implicazioni per istituzioni, builder e allocatori
Le istituzioni si trovano di fronte a una scelta su quanta parte del ruolo di coordinamento desiderano assumere. Rendere i prodotti utilizzabili dagli agenti può preservare la distribuzione, mentre comprendere la posizione del cliente tra i vari provider crea l'opportunità di influenzare quali servizi vengono selezionati. Questa decisione incide su quali capacità sviluppare internamente e dove invece le partnership abbiano più senso.
Per i builder, modelli più capaci e ampiamente disponibili aumentano l'importanza delle informazioni e delle competenze specifiche per un determinato compito finanziario. Un servizio può differenziarsi grazie alla qualità dei propri dati e alla capacità di trasformare registri frammentati in una visione affidabile della posizione dell'utente. Sapere cosa possiede un utente ha un valore limitato senza conoscere le restrizioni del conto e le informazioni sulla liquidità necessarie per determinare cosa può effettivamente farne.
Gli allocatori dovrebbero valutare le informazioni e le ipotesi di un agente insieme agli asset che seleziona. Dipendenze condivise possono far sì che portafogli diversi reagiscano in modo simile sotto stress [[47]](https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e3.htm). Un'interfaccia più semplice lascia invariati il credito sottostante e le condizioni di rimborso. Il valore della delega dipende dal fatto che migliori realmente decisioni ed esecuzione entro i vincoli dell'investitore.
Un nuovo futuro per la finanza
Riteniamo che la convergenza sposterà una quota maggiore del coordinamento finanziario verso gli agenti, conferendo ai provider incaricati di agire per conto dell'utente una maggiore influenza sulla selezione dei prodotti e sulla relazione con il cliente. Banche, asset manager e depositari continueranno a svolgere funzioni essenziali, competendo al contempo per far selezionare i propri servizi attraverso quell'interfaccia.
L'opportunità commerciale si estende a tutte le classi di asset. Man mano che modelli sempre più capaci diventeranno ampiamente disponibili, prevediamo che il vantaggio competitivo duraturo dipenderà sempre più da informazioni finanziarie difficili da replicare e utili in una decisione specifica. Combinare tali informazioni con un'esecuzione affidabile entro i permessi concordati offre agli utenti un motivo valido per delegare una quota maggiore della propria attività finanziaria al provider. Per le istituzioni, la scelta strategica è se competere per quel ruolo di coordinamento o concentrarsi sulla fornitura dei prodotti che esso seleziona.
Questo articolo è stato scritto da Jason Brannigan, COO di @CambrianNetwork. Segui @Ja_Brann per altre novità su The Convergence.
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Fonti selezionate
I numeri delle citazioni seguono l'indice generale della ricerca. Di seguito sono riportate solo le fonti utilizzate in questa bozza di lavoro.
[1] Cambrian, “Agentic Finance Landscape Q2 2026”, 2 giugno 2026.
[4] RWA.xyz, Tokenized U.S. Treasuries, dati visualizzati e consultati il 23 settembre 2026.
[6] Visa, Visa Brings Onchain Lending into Everyday Payments,8 settembre 2026.
[11] J.P. Morgan, dati sull'attività di Kinexys riportati nell'annuncio dei Future of Finance Awards,12 agosto 2026.
[13] DTCC, DTCC Turns Tokenization into Reality with First-Ever Production Trades,15 luglio 2026.
[16] Aave, Aave Horizon Launches,26 agosto 2025, consultato il13 settembre 2026.
[22] Financial Stability Board, Sound Practices for Responsible Adoption of Artificial Intelligence (AI): Consultation report,10 giugno 2026.
[25] JPMorganChase, “2025 Corporate & Investment Bank annual letter”, 6 aprile 2026.
[37] Bank for International Settlements, “The oracle problem and the future of DeFi”, 7 settembre 2023.
[41] European Securities and Markets Authority, MiCA: entry into force and application, consultato il13 settembre 2026.
[42] Bank of England, Policy statement and draft rules on regulating systemic stablecoins,22 giugno 2026.
[57] RWA.xyz, Stablecoins, dati visualizzati e consultati il 23 settembre 2026.
[58] US Securities and Exchange Commission, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund Ltd.: Form D amendment,17 luglio 2025.
[60] Securitize, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund: primary-market offering, consultato il13 settembre 2026.
[62] RWA.xyz, “A New Framework for Tokenized Assets: Distributed & Represented”, 21 novembre 2025.
[[63] Azeem Khan, “The Rebundling of Finance Is Really a Story About Digital Assets”,](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/)2323) giugno 2026.
[[64] Coinbase, “Introducing x402: a new standard for internet-native payments”,](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402)66) maggio 2025.
[[65] Robinhood, “Robinhood is Now Open to Agents”,](https://robinhood.com/us/en/newsroom/robinhood-is-now-open-to-agents/)2727) maggio 2026.
[[66] Stripe, “Introducing our agentic commerce solutions”,](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions)77) ottobre 2025.
[67] Uniswap Labs, Uniswap Labs and Securitize Partner to Unlock DeFi Liquidity for BlackRock's BUIDL,11 febbraio 2026.
[68] Robinhood, Agentic Trading overview, consultato il 23 settembre 2026.
[69] Linux Foundation, Operational launch of the x402 Foundation to standardise internet-native payments for AI agents and applications,14 luglio 2026.
[70] Bank of England, Financial Stability Report: July 2026, sezione 3.5 sull'AI nei mercati finanziari, consultato il13 settembre 2026.
[73] Aave Labs, Update on Aave Horizon Asset Onboarding Process,14 agosto 2026.
[74] Office of the Comptroller of the Currency, Statement on the GENIUS Act implementing-rule timetable,19 agosto 2026.
[75] Financial Conduct Authority, Cryptoasset regime: policy statements and final rules,30 giugno 2026, consultato il13 settembre 2026.
[77] BlackRock, The Machine-Native Economy, settembre 2026, pp. 5–9.
[80] Ondo Finance, Introducing Ondo Intelligent Portfolios, 24 settembre 2026.
