All’interno dell’ampio processo di digitalizzazione che sta interessando il settore bancario, l’intelligenza artificiale sta acquisendo un ruolo sempre più centrale: essa trova infatti numerose applicazioni in ambito finanziario. Tali innovazioni hanno un forte impatto economico e sociale, su cui vale la pena interrogarsi. Da un lato, l’IA si presenta come uno strumento dal potenziale straordinario per ottimizzare e automatizzare processi e attività, per analizzare grandi quantità di dati e per formulare previsioni accurate. D’altro canto, però, emergono criticità rilevanti. Tra queste figurano il rischio di bias nei processi decisionali automatizzati, il possibile impatto negativo degli applicativi IA sulle condizioni di lavoro del personale bancario e sulla qualità dei servizi offerti ai clienti, nonché i rischi derivanti dall’impiego di algoritmi di IA per attività speculative. Esaminiamo di seguito alcune delle principali applicazioni dell’intelligenza artificiale in ambito bancario, analizzandone le principali potenzialità e rischi.
IA e Prevenzione delle frodi finanziarie
In passato, il rilevamento delle frodi finanziarie si basava su controlli manuali, ispezioni e monitoraggio diretto da parte di esperti. Tali metodi oltre ad essere estremamente dispendiosi in termini di risorse umane ed economiche, presentavano evidenti limitazioni in termini di efficacia e tempestività. Inoltre con l’aumento esponenziale dei volumi e della complessità delle transazioni finanziarie globali, tali approcci sono risultati sempre più inadeguati nel contrastare frodi di anno in anno più sofisticate.
L’avvento dell’intelligenza artificiale ha segnato una svolta nel campo della prevenzione e della rilevazione delle frodi, rappresentando uno dei suoi primi ambiti di applicazione. Le reti neurali artificiali, in particolare, hanno dimostrato una straordinaria efficacia nel processare in tempi brevissimi enormi quantità di dati e nell’identificare pattern sospetti e anomalie nelle transazioni finanziarie. Grazie alla loro peculiare abilità nel rilevare comportamenti statisticamente rari, i sistemi IA sono ormai strumenti imprescindibili nella lotta contro le frodi finanziarie.
Il primo pionieristico impiego dell’IA nel settore risale addirittura al 1987, quando la Security Pacific National Bank, una delle principali banche americane dell’epoca, introdusse un pionieristico sistema IA per prevenire l’uso non autorizzato delle carte di debito. Da allora, l’impiego di tecnologie di machine learning per la scoperta di attività sospette è cresciuto in modo esponenziale. È indubbio che l’automazione della fraud detection rappresenti un enorme beneficio per le istituzioni finanziarie: grazie a questa innovazione esse vedono infatti ridursi sia i rischi legati alle attività illecite sia i costi associati alla prevenzione delle frodi.
Assistenti virtuali e chatbot
Assistenti virtuali e chatbot, software basati sull’intelligenza artificiale in grado di simulare conversazioni umane attraverso interfacce testuali o vocali, stanno trovando un numero crescente di applicazioni nel settore bancario. Queste tecnologie vengono impiegate per attività che spaziano dal servizio clienti alla consulenza sugli investimenti, fino alla formazione aziendale. I chatbot, in particolare, consentono alle banche di offrire un servizio clienti disponibile 24 ore su 24 e ridurre significativamente i tempi di attesa per le richieste di assistenza. Grazie a questi strumenti, è possibile infatti gestire un alto volume di interazioni simultanee impiegando un numero limitato di operatori umani. Ciò si traduce in una riduzione dei costi operativi e in un aumento dell’efficienza complessiva. Parallelamente, i robo-advisor, sistemi automatizzati per la gestione patrimoniale, collaborano con i consulenti finanziari analizzando dati di mercato e profili dei clienti, al fine di suggerire strategie personalizzate per l’allocazione degli investimenti.
Tuttavia, l’adozione su larga scala di queste tecnologie comporta anche rischi significativi. Si assiste a una progressiva spersonalizzazione del servizio bancario, con la perdita del rapporto di fiducia che storicamente caratterizza la relazione tra cliente e operatore. Inoltre, gli impiegati bancari, sempre più relegati a interagire con sistemi automatizzati anziché con persone, rischiano di vivere un’esperienza lavorativa alienante. Il supporto alla clientela, standardizzato e meccanico, manca delle sfumature e della ricchezza che derivano dal contatto umano, rendendo più difficile affrontare situazioni complesse o delicate. Infine, l’impatto sull’occupazione non può essere ignorato: l’automazione rischia infatti di mettere in pericolo milioni di posti di lavoro nel settore bancario.
Trading Algoritmico
Il trading si riferisce all’attività di acquisto e vendita di strumenti finanziari, come azioni e obbligazioni, con l’obiettivo di ottenere un profitto nel breve termine, dalla fluttuazione dei loro prezzi. Generalmente, questa attività viene svolta da esperti dei mercati finanziari, chiamati trader. I trader prendono decisioni su acquisti e vendite basandosi sulla propria esperienza e competenza e su un’analisi approfondita di un’ampia gamma di informazioni. Queste includono dati di mercato, notizie di attualità, indicatori economici e tendenze di settore. Fino alla prima metà degli anni ’90, le contrattazioni avvenivano prevalentemente tramite il “floor trading” all’interno delle borse valori fisiche. In pratica i trader si incontravano dal vivo in delle grandi sale (a New York, Milano, Hong-Kong, ecc.) per scambiarsi titoli finanziari. Verso la fine degli anni ‘90 l’avvento delle piattaforme elettroniche ha rivoluzionato il settore: il trading online ha progressivamente rimpiazzato quello “fisico”, ponendo le basi per l’automazione successiva.
A partire dai primi anni 2000, l’industria finanziaria ha iniziato a sviluppare algoritmi capaci di eseguire autonomamente operazioni di compravendita titoli su piattaforme digitali. Questa rivoluzione tecnologica ha subito un’ulteriore accelerazione nell’ultimo decennio grazie all’adozione di tecniche avanzate di machine learning, che hanno potenziato le capacità analitiche e predittive degli algoritmi. Questi ultimi sono ormai in grado di identificare relazioni complesse tra le numerose variabili che influenzano la valutazione dei titoli finanziari e di rispondere in modo tempestivo alle variazioni di prezzo. Oggi, si stima che oltre il 70% delle operazioni di borsa sia effettuato da sistemi automatizzati, una cifra che evidenzia l’importanza crescente dell’automazione nei mercati finanziari globali.
Ma quali sono i vantaggi dell’automazione nel trading?
- la velocità: gli algoritmi di trading ad alta frequenza (High-Frequency Trading, HFT) possono eseguire migliaia di transazioni in frazioni di secondo, sfruttando le più piccole variazioni di prezzo per generare profitti.
- le capacità analitiche: i sistemi IA possono elaborare quantità enormi di dati in tempo reale, inclusi dati storici, tendenze di mercato e informazioni provenienti da diverse fonti, superando di gran lunga le capacità analitiche degli operatori umani.
- Riduzione degli errori comportamentali: a differenza degli esseri umani, gli algoritmi prendono decisioni esclusivamente sulla base di regole prestabilite, eliminando il rischio di errori legati a fattori emotivi come il panico o l’eccessiva fiducia.
Nonostante i vantaggi, l’uso di algoritmi nel trading presenta anche significativi rischi e limitazioni:
- Malfunzionamenti: negli ultimi decenni ci sono stati diversi casi in cui errori negli algoritmi hanno causato gravi perdite finanziarie. Tali eventi non solo hanno avuto ripercussioni economiche, ma hanno anche danneggiato la reputazione di istituti finanziari di primo piano.
- Aumento della volatilità: Le rapidissime transazioni degli algoritmi HFT possono accentuare la volatilità dei mercati, creando oscillazioni imprevedibili nei prezzi dei titoli.
- Effetto gregge: Gli algoritmi spesso condividono logiche simili, il che può portare a decisioni omogenee in risposta a determinate condizioni di mercato. Questo fenomeno amplifica il rischio di eventi come i “flash crash”, improvvisi crolli dei mercati causati da una reazione a catena di vendite o acquisti.
L’IA e il merito creditizio
Il rischio creditizio (o rischio di insolvenza) rappresenta la possibilità che un debitore, sia esso un individuo o un’azienda, non adempia agli obblighi di rimborso di un prestito. La valutazione di questa probabilità riveste un’importanza cruciale sia per i clienti sia per le banche. Per i clienti, un buon merito creditizio si traduce in tassi di interesse più vantaggiosi e in una maggiore facilità di accesso ai finanziamenti; per le banche, una stima accurata del rischio di credito contribuisce a ridurre le insolvenze, rafforzando così la solidità degli istituti finanziari. Fino a pochi anni fa questa valutazione si fondava su modelli statistici ed econometrici che prendevano in considerazione un insieme circoscritto di variabili. L’avvento dell’intelligenza artificiale ha avuto un forte impatto in questo ambito. Attraverso il machine learning è ora possibile analizzare grandi volumi di dati eterogenei, comprendenti informazioni finanziarie, socio-demografiche e persino dati derivati dalle attività online e dai social media, e individuare relazioni complesse tra variabili che sfuggirebbero ai modelli convenzionali.
Ciononostante, l’impiego dell’IA nella valutazione del rischio creditizio presenta sfide significative. Una delle principali criticità è rappresentata dal già citato fenomeno della black box: come sappiamo gli algoritmi sviluppati tramite machine learning raggiungono spesso livelli di complessità tali da rendere il loro processo decisionale sostanzialmente imperscrutabile agli operatori del settore. Questa opacità può generare legittime preoccupazioni sull’affidabilità delle valutazioni prodotte e rischia di compromettere la fiducia tra le parti coinvolte nel processo creditizio. Un secondo aspetto critico riguarda il rischio di discriminazioni algoritmiche: in assenza di rigorosi protocolli di progettazione e validazione, questi sistemi possono assorbire e amplificare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento, dando luogo a discriminazioni basate su attributi sensibili come il genere o l’origine etnica dei richiedenti.
Una risposta promettente a queste problematiche è rappresentata dall’ Explainable AI (XAI), ovvero tutta una serie di tecniche che mirano a rendere interpretabili i processi decisionali dell’intelligenza artificiale. La XAI fornisce infatti agli operatori del settore strumenti analitici per decodificare le decisioni algoritmiche, consentendo così l’identificazione e la correzione tempestiva di eventuali distorsioni o anomalie.
