Il governatore della Federal Reserve Christopher J. Waller ha affermato che l'intelligenza artificiale (IA) potrebbe garantire significativi guadagni di efficienza e sicurezza nei pagamenti transfrontalieri, e che il "commercio agentico" — in cui agenti IA autonomi acquistano e pagano per conto di consumatori e imprese — potrebbe ridisegnare in modo significativo commercio e pagamenti se l'adozione dovesse scalare.

Waller ha pronunciato queste osservazioni in un discorso intitolato "Payments in the Age of AI Agents" a Sibos 2026 a Miami, in Florida, il 29 settembre 2026. Sibos, la conferenza finanziaria globale annuale organizzata dalla cooperativa bancaria SWIFT, riunisce banche, banche centrali e fornitori di tecnologia da tutto il mondo. Il testo integrale è stato pubblicato sul sito web del Federal Reserve Board.

Nel settore finanziario, ha detto Waller, l'industria dei pagamenti è da tempo all'avanguardia nell'uso dell'IA per migliorare le operazioni. "Esiste una lunga storia di impiego del machine learning per contrastare le frodi nei pagamenti", ha detto, aggiungendo che il settore "è stato anche un early adopter dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per la riconciliazione dei pagamenti e attività simili. Ora sta contribuendo a costruire l'infrastruttura fondativa perché gli agenti IA operino più ampiamente nell'economia." Questi agenti possono pianificare ed eseguire processi multistep usando gli LLM, consentendo transazioni autonome.

Richiamando come avesse discusso una serie di tecnologie emergenti alla conferenza Sibos dell'anno scorso, Waller ha detto che il focus di quest'anno era più specifico: lo stato dell'IA nei pagamenti e come la tecnologia potrebbe cambiare il funzionamento dei sistemi di pagamento. Ha articolato le sue osservazioni intorno a due temi — le implicazioni dell'IA per l'efficienza e la sicurezza dei pagamenti transfrontalieri, e l'emergere potenzialmente trasformativo del commercio agentico.

Il ruolo dell'IA nell'efficienza e nella sicurezza dei pagamenti transfrontalieri

"Molto è stato detto su come gli stablecoin potrebbero potenzialmente migliorare i pagamenti transfrontalieri", ha detto Waller, prima di passare a ciò che l'IA può contribuire. Gli stablecoin sono token digitali progettati per mantenere un valore stabile rispetto a una valuta di riferimento come il dollaro statunitense, una proprietà centrale nell'argomento secondo cui potrebbero rendere i trasferimenti transfrontalieri più rapidi ed economici. Contrastare la finanza illecita, ha detto, è uno degli esempi più chiari in cui l'IA può generare guadagni di efficienza e sicurezza — un lavoro fondamentale nei pagamenti transfrontalieri, dove gli attori ostili possono sfruttare le giunzioni tra giurisdizioni.

Gli LLM possiedono una consapevolezza contestuale può migliorare notevolmente l'accuratezza dei sistemi di screening delle sanzioni e antiriciclaggio, ha detto Waller, citando ricerche che dimostrano come i modelli possano ridurre significativamente gli alert falsi positivi per attività illecite. Lo studio, "Can LLMs Improve Sanctions Screening in the Financial System? Evidence from a Fuzzy Matching Assessment", dei ricercatori del Federal Reserve Board Jeffrey S. Allen e Max S. S. Hatfield, è stato pubblicato nel settembre 2025 nella serie Finance and Economics Discussion Series del Board. Meno falsi positivi, ha osservato, liberano risorse per esaminare casi più complessi e ad alto rischio e consentono alle transazioni legittime di procedere con meno attriti. Data la velocità dei sistemi di pagamento moderni, ha detto di aspettarsi che gli LLM "rafforzino, anziché sostituire, i metodi di rilevamento delle anomalie più rapidi e tradizionali".

Sulla sicurezza informatica, Waller ha riconosciuto la diffusa preoccupazione che l'IA possa aumentare volume e sofisticazione degli attacchi informatici. "Queste preoccupazioni sono fondate", ha detto, indicando il rilascio quasi settimanale di nuovi modelli che spingono i confini della cybersicurezza e i casi di agenti IA che sfuggono ai loro ambienti di test compromettendo sistemi esterni. Nel mondo dei pagamenti, un attacco informatico riuscito contro un'infrastruttura di pagamento fortemente interconnessa potrebbe interrompere significativamente il commercio internazionale.

Ma l'IA non è solo uno strumento offensivo. I professionisti della sicurezza informatica sono ottimisti sull'uso dell'IA per il rilevamento delle minacce informatiche e la gestione delle esposizioni, tra gli altri importanti compiti difensivi, ha detto Waller, aggiungendo che l'IA può supportare lo sviluppo di software nuovi e più sicuri e aiutare a individuare le vulnerabilità prima che vengano introdotte. Le sue osservazioni citavano un articolo del 2025 sul Journal of Financial Regulation di Iñaki Aldasoro, Sebastian Doerr, Leonardo Gambacorta, Sukhvir Notra, Tommaso Oliviero e David Whyte sull'IA generativa e la cybersicurezza nelle banche centrali.

Waller ha inoltre evidenziato un'asimmetria strutturale nella difesa informatica: gli attori ostili devono sfruttare una sola vulnerabilità chiave, mentre gli operatori di sistemi di pagamento e i fornitori di servizi devono difendere una vasta superficie di attacco. "Quell'asimmetria è esattamente il motivo per cui il settore deve procedere con discernimento nello sfruttare l'IA per rafforzare la sicurezza dei nostri sistemi di pagamento affidabili", ha detto.

L'IA potrebbe inoltre facilitare i molteplici livelli di ricerca e ottimizzazione necessari per inviare denaro oltre confine, ha detto Waller. L'instradamento dei pagamenti comporta la ricerca del percorso che bilancia al meglio costi, velocità e affidabilità, mentre i fornitori di servizi di pagamento transfrontalieri gestiscono complessi meccanismi di conversione valutaria e liquidità — decidendo quando e dove convertire la valuta e se compensare i flussi. Se dotati dei dati e dei criteri giusti, gli agenti IA hanno il potenziale per eccellere nella risoluzione di questi complessi problemi di ottimizzazione, contribuendo a migliorare l'efficienza dei pagamenti transfrontalieri, ha detto.

Commercio agentico: fasi iniziali, due modelli

Waller si è quindi rivolto al commercio agentico — l'uso di agenti IA per effettuare acquisti e-commerce — un'area emergente di interesse per l'industria dei pagamenti. Ha ricordato che all'inizio dell'estate ha ospitato una tavola rotonda di settore alla Federal Reserve sul tema; i materiali della riunione del 26 maggio 2026 sono disponibili sul sito del Board. Gli operatori di mercato concordano ampiamente sul fatto che il commercio agentico sia in una fase iniziale, ha detto, ma potrebbe ridisegnare in modo significativo commercio e pagamenti se l'adozione scalasse.

A grandi linee, Waller ha descritto due modelli principali. Nel modello agent-assisted, l'acquirente usa un agente IA principalmente per la ricerca e la scoperta di prodotti, ma resta al controllo —endo le decisioni e gestendo il pagamento. Nel modello agent-delegated, l'acquirente concede a un agente IA l'autorità di acquistare e pagare per suo conto; l'acquirente può specificare vincoli e impostare salvaguardie, ma l'agente opera autonomamente. Come esempio, ha descritto un acquirente che dà a un agente accesso a una carta virtuale prepagata con istruzioni di acquistare generi alimentari online in base agli acquisti passati.

Le transazioni consumer-to-business sono considerate la prima ondata del commercio agentico, con i casi d'uso agent-assisted a precedere quelli più autonomi agent-delegated, ha detto Waller. Poiché la delega introduce rischi più elevati di acquisti non intenzionali, il modello delegato richiede una costruzione più estesa di meccanismi di fiducia e salvaguardie.

I consumatori accederanno probabilmente agli agenti in due modi comuni: tramite agenti per scopi generali offerti dalle aziende IA e tramite agenti specifici dei merchant. Man mano che gli assistenti IA personali guadagnano terreno, anche questi potrebbero diventare una scelta naturale per il commercio agentico.

Per essere utili ai consumatori, gli agenti IA necessitano di una conoscenza ampia e in tempo reale degli inventari dei merchant. I grandi rivenditori online condividono i dati di inventario in modi diversi, ha notato Waller: alcuni collaborano direttamente con le aziende IA per rendere i propri cataloghi disponibili ad agenti terzi, mentre altri rendono accessibili i dati del catalogo tramite i propri agenti di shopping. Le piattaforme di e-commerce, nel frattempo, stanno costruendo strumenti per standardizzare i cataloghi digitali dei piccoli e medi merchant e renderli individuabili dalle principali interfacce di agenti.

Acquisti B2B e micropagamenti machine-to-machine

Sebbene lo shopping dei consumatori riceva gran parte dell'attenzione, Waller ha detto che gli acquisti business-to-business (B2B) potrebbero essere particolarmente adatti al commercio agentico. Questi acquisti sono spesso ricorrenti e disciplinati da regole — come fornitori approvati e limiti di budget — che creano linee guida naturali per gli agenti. Gli agenti potrebbero inoltre potenzialmente negoziare condizioni con i fornitori e sviluppare strategie di pagamento per ottimizzare il capitale circolante.

Tuttavia, i valori di transazione più elevati tipici del commercio B2B amplificano l'esposizione finanziaria a errori o azioni non autorizzate degli agenti, quindi controlli robusti e sistemi di monitoraggio saranno essenziali, ha detto. Gli agenti B2B dovranno anche eseguire pagamenti su una vasta gamma di rail: mentre le carte di pagamento dominano l'e-commerce dei consumatori, le imprese si affidano a un ventaglio più ampio di metodi, tra cui ACH, bonifici, pagamenti istantanei e carte.

In questi contesti di acquisto, gli agenti dovranno effettuare micropagamenti lungo il percorso, ha detto Waller. Prima di completare un acquisto, un agente potrebbe pagare per query LLM, feed di dati sui prezzi e altre chiamate API. I piccoli pagamenti machine-to-machine non sono una novità, ma potrebbero raggiungere una scala molto maggiore se gli agenti di shopping lavorano H24 alla velocità delle macchine. Micropagamenti come questi favoriscono rail di pagamento con commissioni fisse più basse, ha osservato.

Fiducia: autenticazione, responsabilità e frode

La maggiore barriera alla scalabilità del commercio agentico — in particolare del modello agent-delegated — è costruire sufficiente fiducia tra acquirenti e venditori, ha detto Waller, individuando tre sfide concrete: autenticazione, responsabilità e frode.

Il commercio agentico trasforma il paradigma dell'autenticazione dei pagamenti, ha detto: la questione passa dal dimostrare che un acquirente è un pagatore autorizzato al dimostrare che un agente ha l'autorità di pagare per conto dell'acnte. Raffigurare questa distinzione richiederà nuovi approcci di autenticazione.

La responsabilità, ha detto, si riduce a una domanda semplice: "Chi paga l'errore se un agente effettua l'acquisto sbagliato?" Gli attuali quadri di responsabilità dell'e-commerce — incluse le regole di rete, gli standard di tutela dei consumatori e altre normative — potrebbero potenzialmente essere adattati al commercio agentico, ma potrebbe esserci anche l'opportunità di testare e perfezionare nuovi approcci. Ad esempio, gli standard tecnici potrebbero essere progettati per dare a tutte le parti una migliore comprensione di cosa intendesse l'acquirente e come l'agente lo abbia eseguito, riducendo le ambiguità che complicano molte controversie transazionali oggi.

La frode pone un ulteriore rischio per la fiducia nel commercio agentico. I sistemi esistenti di rilevamento e prevenzione delle frodi, calibrati sul comportamento umano, potrebbero non adattarsi bene agli agenti, ha detto Waller, quindi i modelli e le regole antifrode dovranno essere ricalibrati per tenere conto dei pattern di pagamento degli agenti.

Standard e questioni di struttura di mercato

Gli operatori di mercato stanno sviluppando attivamente standard per affrontare queste sfide di fiducia e questioni correlate, ha detto Waller. Le aziende tecnologiche, le piattaforme di e-commerce e i fornitori di servizi di pagamento stanno costruendo protocolli fondativi che standardizzano il modo in cui gli agenti interagiscono con i merchant ed effettuano pagamenti. Le reti di carte pubblicano specifiche tecniche che consentono agli agenti IA di effettuare pagamenti sicuri per conto di un pagatore, inclusi metodi per registrare gli agenti e registrare le approvazioni dei titolari di carte per i pagamenti agentici.

Una domanda chiave, ha detto, è se il commercio agentico migrerà verso standard specifici di piattaforma o interoperabili. Gli standard specifici di piattaforma sono progettati attorno a un singolo ecosistema; quelli interoperabili sono progettati per funzionare attraverso sistemi di e-commerce, interfacce di agenti e metodi di pagamento — e potrebbero contribuire a livellare il campo di gioco per i merchant più piccoli e i fornitori di pagamento che cercano di operare in questo spazio.

Una considerazione correlata riguarda i sistemi di commercio agentico aperti rispetto a quelli chiusi, che presentano somiglianze con le reti di pagamento open-loop e closed-loop. Un sistema aperto consente una gamma di agenti di shopping sulla propria piattaforma, mentre un sistema chiuso richiede l'uso di uno specifico agente IA — ad esempio, un rivenditore online che richiede agli acquirenti di usare il proprio agente proprietario bloccando gli altri. I sistemi aperti supportano la scelta dell'acquirente e un ambiente attivo per lo sviluppo di nuove soluzioni, mentre i sistemi chiusi danno ai rivenditori online maggiore controllo sulle proprie piattaforme e portano a una maggiore integrazione verticale. In questa fase iniziale non è chiaro quale modello avrà il sopravvento nel plasmare il commercio agentico, ha detto Waller, ma quale cheguadagnerà terreno potrebbe influenzare significativamente l'evoluzione della struttura di mercato.

Waller ha inoltre segnalato questioni irrisolte per il settore man mano che questa nuova modalità di transazione matura: quali standard mancano ancora affinché gli agenti trasportino identità, consenso e credenziali di pagamento attraverso l'intero stack e-commerce; il giusto equilibrio tra comodità per l'utente e attrito intenzionale nell'autorizzazione degli agenti; e se i rail di pagamento dovranno adattarsi in un futuro in cui i pagamenti agentici scalino in modo drammatico. "Sono domande su cui riflettere", ha detto.

Prospettive future

Waller ha detto di essere particolarmente attento a come le nuove tecnologie possano influenzare la struttura e il funzionamento dei sistemi di pagamento a livello globale. Sebbene i suoi commenti si siano concentrati sull'IA nel contesto dei pagamenti transfrontalieri ed e-commerce, gli agenti IA potrebbero integrarsi in un'ampia gamma di flussi di pagamento, e le transazioni agentiche potrebbero modificare sensibilmente frequenza e tempistica dei pagamenti, oltre ad altre caratteristiche.

"Affrontare questo momento richiede un approccio proattivo che bilanci l'innovazione con la sicurezza, l'integrità e la stabilità che fondano la fiducia nei pagamenti", ha detto, aggiungendo che è molto interessato a vedere come l'industria dei pagamenti si adatterà all'uso dell'IA nei pagamenti. Per gli osservatori che segu questa transizione, i riferimenti a breve termine saranno l'adozione di standard specifici di piattaforma o interoperabili, la competizione tra sistemi di agenti aperti e chiusi, e se il settore colmerà i vuoti segnalati da Waller — standard per il trasporto di identità, consenso e credenziali di pagamento attraverso lo stack e-commerce.

Fonti e riferimenti

• Discorso: Christopher J. Waller, "Payments in the Age of AI Agents", tenuto a Sibos 2026, Miami, Florida, 29 settembre 2026. Testo integrale: https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/waller20260928a.htm
• Discorsi precedenti citati: "The Next Frontier of Payments Innovation" (Sibos 2025, Francoforte, Germania, 29 settembre 2025); "Technological Advancements in Payments" (Wyoming Blockchain Symposium 2025, Teton Village, Wyoming, 20 agosto 2025); "Reflections on a Maturing Stablecoin Market" (A Very Stable Conference, San Francisco, California, 12 febbraio 2025).
• Jeffrey S. Allen e Max S. S. Hatfield (2025), "Can LLMs Improve Sanctions Screening in the Financial System? Evidence from a Fuzzy Matching Assessment", Finance and Economics Discussion Series 2025-092, Board of Governors of the Federal Reserve System, settembre.
• Iñaki Aldasoro, Sebastian Doerr, Leonardo Gambacorta, Sukhvir Notra, Tommaso Oliviero e David Whyte (2025), "Generative Artificial Intelligence and Cyber Security in Central Banking", Journal of Financial Regulation, vol. 11 (aprile), pp. 119–28.
• Materiali della tavola rotonda: https://www.federalreserve.gov/paymentsystems/files/payments-innovation-roundtable-meeting-20260526.pdf (tavola rotonda sull'innovazione dei pagamenti del 26 maggio 2026, sito web del Federal Reserve Board).
• Come da testo pubblicato, Waller ha ringraziato Jeff Allen e Micah Gertzog del Federal Reserve Board per l'assistenza nella preparazione del discorso; le opinioni espresse sono le sue e non necessariamente quelle dei colleghi del Federal Reserve Board o del Federal Open Market Committee.