Ogni millisecondo di ritardo rappresenta un ostacolo nei servizi finanziari. Per le aziende che operano su larga scala, tale ostacolo può tradursi direttamente in transazioni fallite, rischi di non conformità e perdita di fiducia da parte dei clienti.

Secondo una ricerca condotta da Oxford Economics sui pagamenti digitali, il 45% dei consumatori non riproverebbe a effettuare un pagamento dopo un singolo rifiuto o timeout.¹ Quando questi sistemi subiscono ritardi o malfunzionamenti, non si rischia solo di perdere una transazione, ma anche di perdere il cliente.

Le moderne imprese di servizi finanziari si basano su reti in tempo reale, motori algoritmici e sistemi di gestione del rischio basati sull'intelligenza artificiale (AI). Questi ambienti sono completamente diversi rispetto a quelli di dieci fa. Di conseguenza, si è creato un divario inevitabile e sempre più ampio tra le strategie relative alle infrastrutture legacy e le esigenze in tempo reale.

Man mano che i modelli operativi si orientano verso interazioni istantanee, l'infrastruttura digitale non può più rimanere lontana dai dati, dalle reti e dai partner da cui dipende. Le istituzioni che sono all'avanguardia nel trading basato sui dati e sull'AI nella prevenzione delle frodi e nei pagamenti ne sono già consapevoli. Il 79% delle società di servizi finanziari adotta un approccio distribuito per raccogliere, archiviare ed elaborare i propri dati al fine di ridurre la latenza.

La questione non è più se la latenza sia importante o meno. Si tratta piuttosto di capire se l'infrastruttura digitale sia stata progettata e configurata in modo da ridurla al minimo.

In questo blog, analizzeremo l'impatto della latenza sui servizi finanziari in tempo reale. Scopri come la posizione fisica e la vicinanza delle reti determinano le prestazioni delle transazioni e perché la posta in gioco non è mai stata così alta.

Il costo reale della latenza nelle transazioni finanziarie

I principi fisici della trasmissione dei dati sono immutabili. I dati viaggiano attraverso i cavi in fibra ottica a circa 125.000 miglia al secondo, quasi alla velocità della luce.

Ogni metro che separa la fonte di elaborazione, ciascun punto di presenza (PoP) della rete e la destinazione aggiunge una latenza che nessun software è in grado di eliminare. Ad esempio, una banca che colloca i propri dati a 50 miglia da una piazza di negoziazione critica introdurrebbe, come minimo, un ritardo di andata e ritorno di 0,8 millisecondi dovuto esclusivamente alla distanza. Questo senza considerare i salti di rete, l'overhead di commutazione o i tempi di elaborazione.

Ogni millisecondo risparmiato rappresenta un'opportunità colta, un cliente fidelizzato e un'operazione fondamentale ottimizzata per ottenere un vantaggio competitivo.

Le architetture legacy possono collocare i carichi di lavoro critici al di fuori dell'area metropolitana e lontani dai partner, dagli ecosistemi delle controparti e dai centri di liquidità. Questi modelli sono stati concepiti per l'elaborazione batch, che però non funziona negli ambienti in tempo reale che conosciamo oggi. Le conseguenze sono tangibili in molte funzioni mission-critical dei servizi finanziari, tra cui:

Elaborazione dei pagamenti in tempo reale: le reti di pagamento globali impongono rigidi intervalli di elaborazione end-to-end. Il mancato rispetto delle soglie può comportare transazioni fallite, insoddisfazione dei clienti e spesso portare a sanzioni da parte degli operatori dei sistemi di pagamento. In un mercato in cui un cliente finale può cambiare provider in pochi secondi, la velocità di esecuzione è un fattore determinante per la fidelizzazione.
Cicli di rilevamento di frodi e antiriciclaggio (AML): i quadri normativi richiedono sempre più spesso uno screening quasi istantaneo all'interno dei flussi di lavoro delle transazioni. I cicli di rilevamento AML devono essere attivi per tutta la durata di una transazione per analizzare, valutare e, se necessario, bloccare le attività sospette in pochi microsecondi. A differenza dell'elaborazione batch tradizionale, che esamina i dati a posteriori, il monitoraggio in tempo reale opera in tempo reale per impedire che fondi fraudolenti lascino un conto.
Esecuzione delle negoziazioni: la latenza nei mercati dei capitali e nel mercato dei cambi ha un impatto diretto e quantificabile sui tassi di esecuzione, sull'accuratezza dei prezzi e sulla performance di trading Le società che non riescono a garantire una vicinanza competitiva alle sedi di negoziazione si trovano in una posizione strutturalmente svantaggiata, indipendentemente dalla sofisticatezza dei loro modelli.
Ottimizzazione della liquidità: la gestione della liquidità in tempo reale richiede flussi di dati continui e a bassa latenza tra i sistemi e le controparti. Le risposte ritardate dell'infrastruttura aumentano l'esposizione al rischio infragiornaliero, costringendo le aziende a mantenere riserve di liquidità più elevate e antieconomiche.

Le applicazioni devono rispondere più rapidamente per evitare timeout nei flussi di lavoro delle transazioni che causerebbero errori. Un'infrastruttura digitale che non riesce a soddisfare questi limiti e a fornire la latenza richiesta non è solo un problema di prestazioni. È un rischio aziendale e normativo fondamentale per gli istituti finanziari.

Prossimità e connettività: il duplice imperativo

Eliminare la latenza non è un problema che dipende da un'unica variabile. Richiede due elementi architettonicamente significativi per la tua infrastruttura digitale:

Essere strategicamente posizionata nella o nelle giuste località
E essere collegata a ecosistemi ottimali

La posizione fisica, la rete e la vicinanza al cloud non sono alternative, ma sono piuttosto interdipendenti. Nessuna delle due può esprimere appieno il proprio valore senza l'altra.

Vicinanza alle aree metropolitane: un vantaggio competitivo grazie alle aree metropolitane giuste.

La posizione in cui vengono archiviati i dati è fondamentale. Più sono lontani dai principali mercati di riferimento, più il vantaggio competitivo si riduce nelle applicazioni in cui la latenza è un fattore critico. Per le aziende che elaborano milioni di transazioni al giorno, questi ritardi si traducono direttamente in una significativa perdita di ricavi.

New York, Londra, Francoforte, Singapore, Chicago e Hong Kong sono i più grandi centri finanziari del mondo. Sono i centri gravitazionali attorno ai quali orbitano i mercati dei capitali globali, le reti di pagamento, le sedi di liquidità e altre controparti fondamentali. Creano ecosistemi ricchi e diversificati, indispensabili per il funzionamento dei servizi finanziari in tempo reale.

Il trading ad alta frequenza (HFT) dimostra come la posizione geografica sia fondamentale per la latenza. Anche ritardi di pochi microsecondi incidono sulle prestazioni di trading e sulla redditività. Posizionando l'infrastruttura dati più vicina agli exchange server, le aziende HFT possono ridurre al minimo la latenza e ottenere un vantaggio competitivo sui mercati.

Quando i flussi di dati sono strettamente integrati con le transazioni o l'esecuzione delle operazioni di trading, la tolleranza alla latenza si riduce drasticamente, rendendo la vicinanza all'interno dell'area metropolitana non solo vantaggiosa, ma essenziale per le prestazioni. In questo modo è possibile offrire esperienze eccezionali ai clienti, trasformare i dati in un vantaggio competitivo e sfruttare appieno le potenzialità dell'AI.

L'implementazione di infrastrutture digitali nel settore dei servizi finanziari richiede un posizionamento strategico dei carichi di lavoro. I carichi di lavoro critici e sensibili alla latenza devono essere collocati in prossimità di ecosistemi ricchi, poiché ogni salto di rete aumenta la latenza. I carichi di lavoro meno critici possono essere collocati in sedi collegate all'interno del campus per ottimizzare i costi, mantenendo al contempo connessioni sicure e affidabili con tali ecosistemi primari. Comprendere i fattori che determinano il valore dell'allineamento degli ecosistemi, quali l'adiacenza e la prossimità, è fondamentale per ridurre al minimo la latenza.

Per il posizionamento strategico dei carichi di lavoro, il calcolo del rischio è semplice:

Basso rischio – prossimità all'area metropolitana: sistemi di trading di front-office, motori di elaborazione dei pagamenti, rilevamento delle frodi, antiriciclaggio (AML) e modelli di rischio in tempo reale. La progettazione riduce al minimo la latenza, rispetta le finestre di esecuzione e soddisfa gli obblighi di conformità in materia di residenza dei dati.
Alto rischio – infrastruttura distante: la distanza introduce una latenza irriducibile, i ritardi di esecuzione e i timeout diventano un rischio strutturale e la giustificazione economica delle funzionalità in tempo reale viene meno.

Diagramma del rischio nelle aree metropolitane, nelle aree limitrofe e nelle zone remote

Fonte: Guida per i dirigenti alle infrastrutture intelligenti per i servizi finanziari, Fig. 2

Le architetture legacy spesso collocano i carichi di lavoro critici lontano dai cloud, dai partner o dai centri di liquidità, e privilegiano la capacità di elaborazione rispetto alla velocità. Negli ambienti in tempo reale di oggi, questo compromesso non è più accettabile.

La posizione fisica costituisce le fondamenta. La connettività determina l'efficacia di queste fondamenta.

Cloud e adiacenza di rete: come il livello di connettività sblocca gli ecosistemi

Trovarsi nel data center giusto, nell'area metropolitana giusta, significa avere accesso a un ricco ecosistema di connettività. Il tutto grazie a interconnessioni sicure e ad alta velocità, spesso tramite connessioni sicure su fibra ottica inattiva.

La densità di connettività disponibile nei data center di colocation è difficile da replicare altrove. Offre un vantaggio strategico che cresce di pari passo con l'aumento dei dati e dei flussi di lavoro.

I fornitori di servizi di colocation per data center, come Digital Realty, offrono un'interconnessione diretta con ecosistemi densamente popolati di partner chiave nel settore dei servizi finanziari, tra cui:

Borse valori
Reti e gestori di pagamenti
Piattaforme di liquidità
Fonti di dati di mercato
Piattaforme cloud
Altre controparti

Queste interconnessioni all'interno delle stesse strutture sono instradate su reti private per garantire una sicurezza di livello aziendale. Ciò riduce la latenza, migliora l'affidabilità e diminuisce i rischi legati all'utilizzo del transito Internet pubblico. Insieme, costituiscono la rete di connettività che trasforma i data center in comunità interconnesse e rende la colocation metropolitana efficiente dal punto di vista operativo.

Sfruttando la latenza ultra-bassa e l'accesso alla fibra ottica inattiva alle piattaforme cloud e alle reti più adatte, è possibile distinguersi dalla concorrenza in termini di prestazioni:

Le applicazioni possono rispondere più rapidamente, evitando i timeout nelle transazioni chiave che causano errori
I modelli di analisi e ottimizzazione possono essere eseguiti più vicino ai dati che li alimentano
I carichi di lavoro AI possono operare con la rapidità richiesta

Un'infrastruttura in tempo reale soddisfa le esigenze dei mercati sensibili alla latenza

Le esigenze infrastrutturali dei carichi di lavoro finanziari in tempo reale spesso superano le capacità delle architetture tradizionali. Soddisfare queste esigenze richiede una combinazione di vicinanza fisica, connettività robusta, resilienza operativa e conformità normativa.

Gli istituti finanziari odierni si trovano inoltre ad affrontare un duplice obiettivo: accelerare l'adozione dell'AI e districarsi in un panorama normativo sempre più complesso. Ciò spinge le aziende a preparare la propria infrastruttura per il futuro dell'AI, garantendo al contempo il funzionamento delle operazioni mission-critical.

Nelle applicazioni sensibili alla latenza, la colocation non è semplicemente una scelta infrastrutturale, ma un fattore di differenziazione competitiva. I data center in colocation consentono la prossimità dei dati e le interconnessioni. Le aziende ricorrono sempre più spesso a reti di connettività per interconnettersi senza soluzione di continuità con le controparti chiave, i feed di mercato e le piattaforme di negoziazione necessari ai loro flussi di lavoro.

ServiceFabric® di Digital Realty è la più grande infrastruttura aperta e sicura del settore. Consente ai clienti di gestire questi servizi di rete fondamentali e di interconnettere le proprie architetture IT ibride da un unico punto. Ciò garantisce la flessibilità e la portata necessarie per instradare i dati esattamente dove devono arrivare.

La vicinanza riduce la latenza alla fonte, ottimizzando le velocità di esecuzione, le connessioni tra i flussi di lavoro e l'efficienza operativa. I vantaggi in termini di prestazioni vanno però oltre la velocità. Solidi sistemi di ridondanza garantiscono un'elevata disponibilità e riducono al minimo il rischio di tempi di inattività. Ciò è fondamentale quando ogni interruzione comporta conseguenze in termini di ricavi e normative. Ambienti appositamente progettati e conformi alle normative riducono l'onere di governance per le istituzioni che operano in più giurisdizioni.

Secondo Gartner, "entro il 2029, un terzo della popolazione mondiale sarà collegato tramite sistemi di pagamento in tempo reale che integrano tra loro i sistemi di pagamento nazionali".² Ciò si otterrebbe integrando tra loro i sistemi di pagamento nazionali, oltre i confini nazionali e le giurisdizioni. Una rete di regolamenti interconnessi di tale portata richiede che gli istituti finanziari diano priorità alla creazione di un'infrastruttura moderna di base che si collochi al centro di tali flussi.

Nel settore dei servizi finanziari, è evidente che sono i millisecondi a determinare il successo o il fallimento di una transazione. Le aziende che considerano l'infrastruttura digitale una variabile strategica, e non un semplice dettaglio di back-office, sono quelle che faranno da apripista.

In che modo Digital Realty potenzia le prestazioni dei servizi finanziari

Il settore dei servizi finanziari continua ad adeguarsi ai progressi tecnologici e alle mutevoli dinamiche di mercato. Per rimanere competitive, le istituzioni finanziarie devono garantire che la propria infrastruttura digitale sia pronta per il futuro in termini di prossimità e connettività e che supporti le tecnologie emergenti come l'AI.

La colocation e l'interconnessione globale svolgono un ruolo fondamentale, offrendo la flessibilità e la scalabilità necessarie per adattarsi alle esigenze aziendali in evoluzione.

I servizi di colocation, ServiceFabric e i campus interconnessi di Digital Realty supportano applicazioni ad alta intensità energetica e a bassa latenza,come AI, HPC e analisi avanzata dei dati. La nostra piattaforma globale di data center, PlatformDIGITAL®, offre configurazioni infrastrutturali standardizzate e predisposte per l'HPC, in grado di supportare carichi di lavoro ad alta densità.

Grazie alla collaborazione con Digital Realty, le aziende possono realizzare l'infrastruttura necessaria per accelerare l'implementazione e ridurre i rischi. Trasformando la propria infrastruttura fisica in un vantaggio competitivo.

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¹ Oxford Economics e Checkout.com, Pagamenti ad alte prestazioni: l'opportunità nascosta da un miliardo di dollari, settembre 2023

² Gartner, Le principali tendenze tecnologiche nei pagamenti bancari per CIO nel 2026, Peter Ryan, Debbie Buckland, marzo 2026

Scheda informativa sulle soluzioni per il settore dei servizi finanziari