Negli ultimi anni, l’adozione dell’Intelligenza Artificiale (IA) nel settore finanziario è fattore d’interesse, spinta da progressi tecnologici, disponibilità di dati e pressioni competitive. Tecnologie come i modelli predittivi di #AINarrow, linguistici di grandi dimensioni (#LLMs) e l’IA generativa (#GenAI) hanno la potenzialità di rivoluzionare processi interni, conformità normativa e interazioni con i clienti, ma sollevano rischi significativi per la stabilità finanziaria.
Le principali applicazioni dell’IA sarebbero (perché ad oggi poche sono le realtà che realtà la utilizzano) l’#automazione delle #operazioni, il miglioramento della #gestione del #rischio e la #personalizzazione dei #servizi. Le banche utilizzano l’IA per ottimizzare il capitale, prevedere i rischi di credito e personalizzare le offerte ai clienti, mentre i chatbot avanzati migliorano l’efficienza delle interazioni. In ambito normativo, l’IA facilita la conformità automatizzata, la rilevazione delle frodi e l’analisi avanzata di grandi volumi di dati. GenAI offre nuove possibilità, come la generazione di codice e l’analisi di mercato basata su testi non strutturati, migliorando l’efficienza e riducendo i costi.
L’adozione dell’IA amplifica alcune vulnerabilità finanziarie:
1. Dipendenze da #TerzeParti:
L’affidamento a fornitori concentrati di hardware, servizi cloud e modelli pre-addestrati introduce rischi sistemici, poiché interruzioni operative possono propagarsi rapidamente attraverso il sistema finanziario.
2. #Correlazioni di #Mercato:
L’uso di dati e modelli comuni può generare comportamenti correlati tra istituzioni finanziarie, aumentando il rischio di instabilità sistemica e amplificando la volatilità.
3. #Cybersecurity
L’IA, pur essendo un potente strumento di difesa, può essere sfruttata da attori malevoli per condurre attacchi sofisticati. Tecniche come il data poisoning e il prompt injection possono compromettere i modelli.
4. #Governance e #Dati
La mancanza di trasparenza nei dati di addestramento e l’opacità dei modelli rendono difficile garantire la qualità e il controllo, aumentando il rischio di errori sistematici.
L’integrazione dell’IA nei sistemi finanziari può portare a cambiamenti strutturali e aumentare i rischi macroeconomici. La crescente automazione potrebbe amplificare le crisi di mercato, mentre l’adozione di tecnologie non adeguatamente testate potrebbe compromettere la resilienza del sistema. L’uso di GenAI nei mercati finanziari potrebbe accentuare le vulnerabilità legate a correlazioni e automazione.
Per mitigare i rischi, le autorità finanziarie devono:
- Migliorare il monitoraggio sull’adozione dell’IA.
- Aggiornare i quadri normativi per affrontare i nuovi rischi.
- Promuovere la cooperazione internazionale per condividere pratiche e informazioni.
- Rafforzare le competenze interne sulle tecnologie emergenti.
