Joel Winteregg, CEO di Vyntra – Serie di Interviste

Joel Winteregg, CEO di Vyntra, è un dirigente di tecnologia finanziaria e ingegnere del software con quasi due decenni di esperienza nello sviluppo di tecnologie per la prevenzione delle frodi, il rilevamento dei reati finanziari e la sicurezza delle transazioni. Prima di assumere la guida di Vyntra nel giugno 2025, è stato Group CEO di Intix e ha trascorso più di 18 anni come CEO e co‑fondatore di NetGuardians, dove ha contribuito a costruire soluzioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per le istituzioni finanziarie. All’inizio della sua carriera, Winteregg ha lavorato come ingegnere di rete e software presso l’Institute for Information and Communication Technologies, concentrandosi su piattaforme di gestione della sicurezza open‑source e sulla correlazione di eventi in tempo reale. Ora guida Vyntra a seguito della fusione di Intix e NetGuardians.

Vyntra è una società di tecnologia finanziaria che fornisce intelligenza transazionale potenziata dall’IA a banche, fornitori di servizi di pagamento, società fintech e altre istituzioni finanziarie. Formata nel 2025 dall’unione di NetGuardians e Intix, l’azienda combina l’osservabilità delle transazioni in tempo reale con la prevenzione dei reati finanziari, consentendo alle istituzioni di monitorare i flussi di pagamento, identificare anomalie operative, rilevare frodi, tracciare i rischi di riciclaggio di denaro e indagare su minacce interne. La sua piattaforma centralizza i dati delle transazioni attraverso sistemi e formati, applicando analisi comportamentali e intelligenza collettiva per aiutare le organizzazioni a rispondere ai rischi senza interrompere inutilmente i pagamenti legittimi. Vyntra dichiara di servire più di 130 istituzioni finanziarie in oltre 60 paesi.

Hai trascorso quasi due decenni a costruire NetGuardians in un attore riconosciuto nella prevenzione delle frodi guidata dall’IA e, più recentemente, hai guidato Intix prima di diventare CEO di Vyntra. Come è evoluta la tua prospettiva sul crimine finanziario attraverso questi ruoli e quale lacuna strategica intende colmare Vyntra oggi?

Il crimine finanziario non è più un problema operativo isolato. È diventato un rischio sistemico per le istituzioni finanziarie. Attraverso NetGuardians, Intix e ora Vyntra,, il cambiamento è stato piuttosto chiaro. La frode è passata da un problema IT a una questione a livello di consiglio di amministrazione. Prima era prevalentemente al di sotto del livello esecutivo, di competenza dei team IT e di cybersecurity. Le conseguenze finanziarie, reputazionali e normative sono ora sufficientemente rilevanti da inserirsi fermamente nell’agenda dei consigli e dei dirigenti C‑suite, e la risposta richiesta è cambiata di conseguenza. Inoltre, la frode non è più una questione di rilevare transazioni sospette all’interno di una singola istituzione. Ora opera attraverso sistemi, istituzioni e canali, evolvendosi continuamente, il che espone una lacuna tra il modo in cui la frode si comporta e il modo in cui viene tipicamente affrontata.

Vyntra si concentra sulla chiusura di questa lacuna, basandosi sull’esperienza maturata con più di 130 istituzioni in oltre 60 paesi, dove la prevenzione delle frodi e l’osservabilità delle transazioni sono integrate nella stessa piattaforma. Ciò significa andare oltre i controlli statici e i dati isolati, verso un’intelligenza in tempo reale, una comprensione comportamentale e una visione più connessa del rischio. L’obiettivo è intervenire prima che la frode si verifichi, offrendo alle istituzioni una migliore visibilità sull’intero ciclo di vita della transazione.

Le perdite globali per frodi bancarie stanno ora raggiungendo centinaia di miliardi all’anno, con campagne di truffa sempre più sofisticate. Dal tuo punto di vista, quali cambiamenti strutturali hanno trasformato la frode in quello che sembra un sistema industrializzato piuttosto che un’attività criminale isolata? 

Il cambiamento determinante è la scala. La frode è diventata organizzata, ripetibile e sempre più industrializzata, e non è più una serie di incidenti isolati. Per anni, la frode è stata compresa principalmente in termini di volume. Più attacchi richiedevano più controlli, e le istituzioni hanno risposto affinando le regole di rilevamento e rafforzando l’autenticazione. Questo approccio ha ora raggiunto il suo limite.

Quello che stiamo osservando ora è qualcosa di diverso. I truffatori operano su larga scala con la coordinazione e l’efficienza di imprese legittime. Testano, affinano e ottimizzano i loro approcci. Sono agili, non vincolati da obblighi di conformità o legali, e sperimentano costantemente nuovi strumenti e tattiche. I metodi di successo vengono riutilizzati e condivisi, e le campagne sono progettate con la performance in mente. L’IA sta accelerando questo processo, ma non è la causa principale. Semplicemente potenzia un sistema già organizzato. Consente un targeting più veloce, comunicazioni più convincenti e una maggiore personalizzazione. Questa combinazione rende la frode più scalabile e significativamente più difficile da rilevare. Ha smesso di essere opportunistica e ha iniziato a somigliare a un’industria.

Una quota crescente di frodi oggi coinvolge transazioni “autorizzate”, in cui le vittime vengono manipolate a inviare i fondi da sole. Perché i tradizionali framework di prevenzione delle frodi faticano con questa categoria e cosa deve cambiare fondamentalmente?

I framework tradizionali sono costruiti attorno ad attività non autorizzate. Sono progettati per rilevare violazioni, credenziali compromesse o pattern di accesso sospetti. Con la frode autorizzata, il sistema funziona come previsto. Il cliente si autentica, la transazione è confermata e non vi è alcuna anomalia tecnica evidente. Dal punto di vista del sistema, tutto appare legittimo.

La portata di questo problema è significativa. Secondo l’ultimo Annual Fraud Report di UK Finance, le perdite per frodi APP sono aumentate del 19% nel 2025, raggiungendo £576,4 milioni, su 248.070 casi. Il problema è che la frode si è già verificata prima del pagamento. Accade nell’interazione, tramite manipolazione e ingegneria sociale. Ciò che deve cambiare è l’approccio. Invece di guardare solo se una transazione è autorizzata, le istituzioni devono comprendere il contesto e l’intento. Questo richiede insight comportamentali e analisi in tempo reale, non solo controlli a livello di transazione.

I sistemi di pagamento istantaneo si stanno diffondendo a livello globale, ma comprimono anche la finestra per rilevare le frodi a pochi secondi. Come dovrebbero le istituzioni finanziarie ripensare la gestione del rischio in un mondo in cui le transazioni sono quasi immediatamente irreversibili? 

La velocità è diventata uno dei fattori determinanti sia nella frode sia nella prevenzione. Molte truffe ora si svolgono entro un solo giorno e, una volta trasferiti i fondi, questi vengono spesso spostati o ritirati entro minuti. Allo stesso tempo, l’infrastruttura di pagamento è progettata per offrire immediatezza, e la normativa sta accelerando questo cambiamento. Il Regolamento sui Pagamenti Istantanei dell’UE richiede a tutti i fornitori di servizi di pagamento dell’area euro di inviare bonifici di credito istantanei e di offrire servizi di Verifica del Beneficiario a partire da ottobre 2025.

Ciò crea una tensione tra velocità e sicurezza. In tale contesto, un intervento ritardato non è più praticabile. La gestione del rischio deve operare in tempo reale. Invece di rallentare i pagamenti, il rilevamento del rischio, il processo decisionale e la risposta devono essere sufficientemente rapidi da avvenire all’interno del flusso di pagamento stesso. Questo cambia fondamentalmente il modo in cui le istituzioni devono pensare alla frode. Le istituzioni devono passare dall’analisi post‑evento alla prevenzione in‑flusso, fermando le transazioni fraudolente prima del regolamento, non indagandole successivamente.

L’IA è ora utilizzata da entrambe le parti, dai truffatori per scalare gli attacchi e dalle istituzioni finanziarie per rilevarli. Come appare la prossima fase di questa corsa agli armamenti e dove vedi il bilancio spostarsi? 

La corsa agli armamenti è accelerata dall’IA, ma il risultato non sarà definito solo dalla tecnologia. Dipenderà altrettanto da quanto efficacemente l’intelligence viene condivisa e applicata. I truffatori operano già come reti altamente coordinate, e le istituzioni finanziarie devono rispondere sempre più nello stesso modo. Condividono infrastrutture, dati e tattiche, e quando un approccio viene bloccato, viene rapidamente adattato e distribuito altrove. L’IA potenzia questo consentendo iterazioni più rapide e campagne più convincenti e scalabili.

Dal lato della difesa, c’è un chiaro spostamento dal trattare la frode come un problema di singola istituzione al riconoscerla come una sfida a livello di rete. Iniziative come FPAD di EBA CLEARING e gli sviluppi di SWIFT riflettono una tendenza verso un’intelligence sulla frode condivisa e in tempo reale, soprattutto nel contesto dei pagamenti istantanei. Questo è importante perché molti dei segnali più preziosi si trovano al di là di una singola istituzione, siano essi conti mule, anomalie comportamentali o pattern emergenti. Quando quell’intelligence è condivisa e ingerita in tempo reale, il rilevamento migliora. Quando non lo è, la frode semplicemente si sposta altrove. Il bilancio favorirà chi può combinare analisi in tempo reale con intelligenza collettiva. Chi opera in isolamento avrà difficoltà a tenere il passo.

Vyntra enfatizza l’analisi comportamentale e l’intelligenza transazionale in tempo reale. In che modo questo differisce dai sistemi basati su regole e perché il comportamento sta diventando il segnale critico nella rilevazione delle frodi? 

I sistemi basati su regole sono intrinsecamente statici. Si basano su condizioni predefinite e pattern noti. Questo funziona fino a un certo punto, ma diventa meno efficace man mano che la frode evolve. L’analisi comportamentale è diversa. Osserva come le azioni si discostano dai pattern attesi in tempo reale. Ciò include come un utente interagisce, come vengono prese le decisioni e come le transazioni si inseriscono in un contesto più ampio. Ciò che rende la moderna rilevazione comportamentale più capace è la combinazione di approcci che lavorano insieme. L’apprendimento non supervisionato identifica anomalie senza dover conoscere in anticipo l’aspetto della frode, l’apprendimento supervisionato si basa su pattern di frode noti per affinare il rilevamento nel tempo, e l’apprendimento attivo reinserisce i risultati del mondo reale nel modello in modo continuo, così il sistema migliora ad ogni decisione presa.

Questo è importante perché la frode moderna è progettata per apparire legittima a livello transazionale. In molti scenari di frode moderna, il comportamento diventa l’indicatore più chiaro che qualcosa non va, anche quando la transazione stessa appare legittima. Concentrandosi sul comportamento e sul contesto, le istituzioni possono identificare il rischio prima, spesso prima che la transazione sia completata.

C’è una crescente discussione su “intelligence di comunità” o dati di frode condivisi tra istituzioni. In pratica, quanto è realistica una collaborazione su larga scala tra istituzioni finanziarie dato le restrizioni normative, e quali modelli funzionano davvero? 

La collaborazione sta passando da opzionale a essenziale, ma deve assumere una forma praticabile. Questo non è un concetto nuovo per Vyntra. L’intelligence condivisa fa parte del nostro approccio da anni, perché la frode non ha mai operato in modo netto entro i confini istituzionali. Alcuni modelli stanno emergendo nella pratica. Approcci di tipo consorzio o utility condivisa aggregano i dati tramite un organismo centrale. Progettazioni federate e rispettose della privacy consentono alle istituzioni di addestrare modelli su pattern condivisi senza esporre i dati grezzi dei clienti. Iniziative di intelligenza a livello di rete, come FPAD di EBA CLEARING, spingono i segnali di frode tra i partecipanti in tempo reale man mano che i pagamenti istantanei si espandono. Ognuno funziona all’interno dei quadri normativi esistenti piuttosto che aggirarli, il che li rende sostenibili su larga scala. Nella nostra esperienza, le istituzioni che condividono intelligence all’interno di una rete fidata, conforme al GDPR, vedono i tassi di rilevamento migliorare di circa 20%, sebbene la cifra esatta vari a seconda del design della rete e dei livelli di partecipazione. Man mano che la normativa sui pagamenti istantanei accelera i volumi di transazioni transfrontaliere, le istituzioni e le reti che investono ora in infrastrutture di intelligence condivisa saranno meglio posizionate per gestire le frodi che inevitabilmente seguiranno tale crescita.

Molte istituzioni finanziarie lottano ancora con alti tassi di falsi positivi, che creano attriti per i clienti e inefficienze operative. Come riducono i moderni sistemi basati su IA i falsi positivi senza aumentare l’esposizione al rischio? 

I falsi positivi sono spesso una conseguenza di un contesto limitato. Quando le decisioni si basano su segnali ristretti, i sistemi tendono a sovracompensare. Gli approcci moderni riducono questo incorporando più dati e un contesto migliore. Insight comportamentali, storico delle transazioni e segnali in tempo reale consentono una valutazione del rischio più accurata. L’obiettivo non è semplicemente bloccare più transazioni, ma prendere decisioni migliori. In tutto il settore, le principali istituzioni finanziarie che hanno implementato sistemi di IA comportamentale hanno segnalato una riduzione dei falsi positivi tra il 60% e 90% rispetto ai controlli basati su regole legacy. I falsi positivi danneggiano la fiducia quando i clienti legittimi vengono interrotti ripetutamente. Quando i sistemi riescono a distinguere tra anomalie genuine e comportamento legittimo, possono ridurre l’attrito inutile mantenendo al contempo una protezione forte.

La frode interna e le minacce interne rimangono poco discusse rispetto agli attacchi esterni. Quanto è significativo questo rischio oggi e come dovrebbero le istituzioni ripensare il monitoraggio dei comportamenti interni e dei pattern di accesso? 

Il rischio interno è spesso sottovalutato, ma fa parte della stessa sfida più ampia. Secondo ACFE, il settore bancario e dei servizi finanziari ha registrato più casi di frode occupazionale rispetto a qualsiasi altra industria nello studio, con una perdita mediana di $120.000 per caso e un tempo medio di rilevamento di 12 mesi. Più a lungo rimane aperta quella finestra, maggiori sono le perdite. Proprio come la frode esterna si basa sempre più su comportamento e pattern di accesso, lo stesso vale internamente. Il monitoraggio deve andare oltre i permessi statici e i controlli periodici.

Comprendere come i sistemi vengono utilizzati, come evolvono i pattern di accesso e dove si verificano le anomalie è fondamentale. Una supervisione interna efficace non è una sorveglianza dei dipendenti. È un esame proporzionato dell’attività all’interno di sistemi finanziari sensibili, focalizzato sugli accessi e sui comportamenti che comportano un rischio reale. Questa distinzione è importante, perché un monitoraggio indiscriminato senza contesto genera rumore anziché insight, e porta con sé conseguenze operative e culturali proprie. Il principio è coerente: il comportamento fornisce il segnale più significativo quando gli altri indicatori appaiono normali.

Guardando avanti di cinque anni, credi che la prevenzione delle frodi diventerà completamente autonoma e predittiva, o il giudizio umano rimarrà uno strato critico nel sistema? Dove si stabilirà infine l’equilibrio? 

La prevenzione delle frodi diventerà più automatizzata e più predittiva, soprattutto man mano che il decision making in tempo reale diventerà essenziale. I sistemi gestiranno sempre più una grande proporzione di rilevamento e intervento, soprattutto dove la velocità è critica.

Tuttavia, non diventerà completamente autonoma. Il giudizio rimarrà uno strato necessario, sia all’interno delle istituzioni sia dal lato del cliente. Dal punto di vista istituzionale, ci saranno sempre casi in cui il contesto, l’ambiguità e l’escalation richiedono l’intervento di una persona. Molti scenari di frode, in particolare le truffe autorizzate, coinvolgono ancora manipolazione umana e ingegneria sociale, che l’automazione da sola non può leggere. Questo è rafforzato dalla direzione della normativa. Che sia attraverso il regime di rimborso PSR del Regno Unito o le proposte PSD3 dell’UE, le istituzioni sono tenute a standard più elevati per prevenire le frodi e proteggere i clienti. Ciò aumenta la necessità di supervisione, non solo di automazione. Tra cinque anni, ciò che distinguerà le istituzioni che lo faranno bene da quelle che resteranno indietro sarà la capacità di sapere esattamente come automazione e giudizio lavorano insieme.

Grazie per la splendida intervista, i lettori che desiderano saperne di più dovrebbero visitare Vyntra.