L’impiego dell’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando radicalmente il settore bancario, rendendolo uno dei più avanzati nella sperimentazione e implementazione di soluzioni tecnologiche innovative. Recentemente il panorama normativo ha subito importanti aggiornamenti con la promulgazione del regolamento sull’IA da parte del Parlamento Europeo e la formulazione di un nuovo disegno di legge in Italia dal Consiglio dei Ministri. Questi sviluppi normativi sono destinati a plasmare il futuro dell’impiego dell’IA nel settore, assicurando che le applicazioni siano etiche ed efficaci. Di seguito illustriamo i punti chiave della legislazione e alcuni esempi di utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale nell’ambito bancario.
INDICE
- Categorizzazione del rischio dei sistemi di IA
- Linee guida operative per le aziende
- Applicazioni dell’IA nel rilevamento delle frodi
- L’intelligenza artificiale nei servizi di consulenza finanziaria
- La gestione dei rischi tramite intelligenza artificiale
- Automazione dei processi e analisi dei dati
- Rimanere competitivi in un mercato globale
1. CATEGORIZZAZIONE DEL RISCHIO DEI SISTEMI DI IA ⇧
Il regolamento recentemente adottato dal Parlamento Europeo sull’instaurazione di un contesto legale per il progresso dell’intelligenza artificiale suddivide i sistemi di IA in diverse categorie a seconda del livello di rischio connesso, da rischio minimo a inaccettabile. Sistemi con rischi elevati sono soggetti a norme più rigide, contrariamente a quelli considerati a basso rischio. Per gli IA ad alto rischio, il regolamento impone l’obbligo di mantenere un registro accurato delle operazioni e di assicurare la trasparenza per permettere agli utenti di comprendere e contestare decisioni automatizzate. In aggiunta, si prevede un potenziamento delle autorità di sorveglianza per far rispettare queste norme, con eventuali sanzioni che possono raggiungere Euro 35 milioni o il 7% del fatturato globale annuale delle società.
Disegno legge in Italia
Parallelamente, si discute a livello nazionale un disegno di legge che si integra con il regolamento europeo e comprende specifiche adatte al contesto italiano. Il disegno di legge promuove la sinergia tra settori pubblico e privato nell’innovazione IA, stabilisce ruoli di controllo per l’AgID e l’ACN e pone enfasi sulla formazione per colmare il divario digitale. Anche la sicurezza cibernetica e la protezione dei dati sono prioritari e richiedono alle aziende l’adozione di robuste misure di sicurezza.
2. LINEE GUIDA OPERATIVE PER LE AZIENDE ⇧
Le aziende possono adottare le seguenti linee guida operative:
- identificazione dei sistemi di IA attualmente utilizzati o previsti, da catalogare secondo i livelli di rischio stabiliti dalla legislazione. È imperativo interrompere immediatamente l’uso o lo sviluppo di qualsiasi sistema classificato come di “rischio inaccettabile”;
- valutare i rischi associati all’utilizzo dell’IA e differenziarli tra quelli ad alto impatto, come i sistemi per la selezione del personale, e quelli a impatto minore, come i chatbot per il supporto ai clienti. Adottare misure per mitigare i rischi e garantire che i sistemi di IA siano privi di pregiudizi e discriminazioni. Questo processo include l’analisi degli impatti negativi potenziali e la preparazione di piani di emergenza;
- assicurare che i sistemi di IA siano trasparenti e che le decisioni algoritmiche possano essere tracciate, ad esempio attraverso log degli eventi. È vitale che le aziende siano capaci di spiegare le modalità e le ragioni delle decisioni prese dai sistemi;
- implementare misure rigorose per la protezione dei dati, in linea con il GDPR. Questo include l’assunzione di tecniche come la crittografia e l’anonimizzazione, oltre a politiche di accesso stringenti;
- prevedere una formazione continua dei propri dipendenti che copra aspetti tecnici, etici e normativi;
- mettere in atto procedure per il monitoraggio e la revisione periodica dei sistemi di IA, con l’assistenza dei fornitori. Ciò al fine di garantire l’accuratezza e l’obiettività dei dati elaborati e per un miglioramento continuo della risposta degli algoritmi. È necessario effettuare audit regolari per verificare che i sistemi operino come previsto e siano conformi alle normative vigenti.
3. APPLICAZIONI DELL’IA NEL RILEVAMENTO DELLE FRODI ⇧
Una delle applicazioni più critiche dell’IA nel settore bancario è la rilevazione delle frodi. Le banche ricorrono ad algoritmi di machine learning per analizzare schemi di transazioni in tempo reale, identificando attività sospette che potrebbero indicare comportamenti fraudolenti. Questi sistemi migliorano l’efficacia nella prevenzione delle frodi e ottimizzano anche i tempi di reazione, riducendo significativamente le perdite finanziarie e aumentando la fiducia dei clienti.
L’aspetto critico sta nella possibile classificazione di questo sistema di IA come ad alto rischio. Ciò potrebbe rendere necessario implementare un sistema di governance dei dati usati per l’addestramento e il funzionamento del sistema IA, che assicuri l’integrità e la qualità degli stessi. Inoltre, risulterà fondamentale un monitoraggio continuo delle prestazioni del sistema a garanzia della sua accuratezza a lungo termine.
4. L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEI SERVIZI DI CONSULENZA FINANZIARIA ⇧
L’IA ha rivoluzionato anche i servizi di consulenza finanziaria. Attraverso l’utilizzo di robo-advisor, gli istituti di credito possono offrire consulenze personalizzate e gestione del portafoglio a costi ridotti rispetto ai servizi tradizionali. Questi strumenti si avvalgono di algoritmi avanzati per analizzare il profilo di rischio del cliente, le preferenze di investimento e l’andamento del mercato. In tal modo sono in grado di fornire raccomandazioni su misura che migliorano la pianificazione finanziaria e l’allocazione delle risorse. Si va dunque incontro a una “democratizzazione” dell’accesso alla consulenza finanziaria, la quale diviene disponibile anche a chi non può permettersi di sostenere i costi di un consulente tradizionale. Naturalmente, andranno intraprese solide misure di sicurezza al fine di tutelare i dati personali e finanziari degli utenti e prevenire usi impropri e accessi non autorizzati.
5. LA GESTIONE DEI RISCHI TRAMITE INTELLIGENZA ARTIFICIALE ⇧
L’adozione dell’IA nella gestione dei rischi rappresenta un altro passo avanti nel settore bancario. I sistemi di IA possono prevedere e quantificare, con una precisione e una velocità superiori rispetto ai metodi tradizionali, rischi diversi, come:
- rischi di mercato,
- rischi di credito,
- rischi operativi.
Questo permette alle banche di prendere decisioni più informate e strategiche, riducendo le esposizioni a rischi inaccettabili e migliorando la stabilità finanziaria generale. In tal senso, è fondamentale l’aggiornamento regolare dei modelli predittivi e stabilire meccanismi di accountability e audit periodici per scongiurare discriminazioni o altre conseguenze negative sui clienti.
6. AUTOMAZIONE DEI PROCESSI E ANALISI DEI DATI ⇧
Infine, l’automazione dei processi e l’analisi dei dati sono aree in cui l’IA sta avendo un impatto significativo. Attraverso l’automazione, le banche possono ridurre i costi operativi, eliminare i compiti manuali ripetitivi e ridurre il margine di errore. Inoltre, l’analisi dei dati basata sull’IA permette di estrarre informazioni preziose da grandi volumi di dati, migliorando la strategia aziendale, l’ottimizzazione delle risorse e l’innovazione dei prodotti.
7. RIMANERE COMPETITIVI IN UN MERCATO GLOBALE ⇧
Le applicazioni dell’IA non solo migliorano l’efficienza e la sicurezza delle operazioni bancarie ma rappresentano anche un’opportunità strategica per rimanere competitivi in un mercato globale. La sfida sarà quella di integrare queste tecnologie rispettando i più alti standard etici e di protezione dei dati dei clienti, consolidando la fiducia nel settore e promuovendo una crescita sostenibile.
Invitiamo chi fosse interessato a un maggiore approfondimento sulla giustizia predittiva a leggere il nostro recente articolo sul tema.
