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È stato pubblicato un Report dell’Autorità europea degli strumenti finanziari e dei mercati (ESMA) sull’uso dell’Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML) nel settore finanziario e, in particolare, nei mercati europei delle securities, anche al fine di valutare l’effettivo grado di adozione in tale ambito di strumenti AI-based.

Negli ultimi anni, i responsabili politici, le autorità di regolamentazione e di vigilanza di tutto il mondo hanno rivolto particolare attenzione alle modalità di applicazione dei sistemi di AI nel settore dei servizi finanziari, allo scopo di comprendere le relative implicazioni e considerare i rischi potenziali, generalmente intrinseci alle nuove tecnologie o da esse esaltati.

Al contempo, tuttavia, sono pochi i dati di dettaglio sugli sviluppi recenti dell’uso dell’AI nei mercati finanziari europei. Di conseguenza, il Report ha inteso esplorare le applicazioni comuni dell’AI da parte di soggetti che operano in differenti settori dei mercati europei delle securities.

La promozione dell’utilizzo – responsabile – di strumenti AI-based nel settore finanziario è una priorità della strategia per la finanza digitale adottata dalla Commissione europea (CE) nel 2020 e, in connessione a ciò, il monitoraggio degli sviluppi in tale contesto risulta fondamentale per salvaguardare la protezione dei consumatori e la stabilità finanziaria, ma anche sostenere una trasformazione digitale regolata.

Molte delle problematiche associate all’utilizzo dell’AI da parte degli istituti finanziari sono del tutto simili a quelle poste dai modelli tradizionali. Tuttavia, la portata dell’utilizzo dell’AI, la velocità di funzionamento dei relativi sistemi e la complessità dei modelli sottostanti possono rappresentare una sfida per gli operatori di mercato che intendono usufruirne e per le competenti autorità di vigilanza.

In linea con ciò, la maggior parte delle autorità di regolamentazione sta lavorando a principi di governance specifici per l’AI o linee-guida per le imprese finanziarie. In questa prospettiva, la CE ha presentato il suo pacchetto sull’AI nell’aprile 2021, comprendente una proposta di regolamento intersettoriale che stabilisce norme armonizzate sull’AI e una relativa valutazione d’impatto secondo un approccio basato sul rischio.

Con riferimento alla gestione patrimoniale, il Report riporta che un numero crescente di gestori di portafogli si avvale di sistemi e tecniche di AI nel contesto delle strategie di investimento, gestione del rischio e compliance. Tuttavia, solo una minima parte ha effettivamente sviluppato processi di investimento end-to-end completamente AI-based promuovendone pubblicamente l’utilizzo. L’AI sembra essere utilizzata in via principale per eseguire compiti specifici che sfruttano grandi quantità di dati.

Secondo diversi esperti del settore, i gestori patrimoniali che utilizzano strategie avanzate di AI sono tipicamente fondi specializzati gestiti da analisti con un forte background in ambito ML e che puntano sull’AI quale elemento chiave della loro strategia di marketing.

Inoltre, sebbene l’interesse per l’utilizzo di strumenti innovativi di AI stia crescendo anche tra i fondi di investimento tradizionali, il loro sfruttamento effettivo sembra essere ancora limitato non solo da barriere tecnologiche e conoscitive, ma anche da feedback contrastanti ricevuti da parte della clientela, tipicamente diffidente nei confronti di ciò che è difficilmente spiegabile.

Nel contesto del trading, invece, i modelli di AI sono coinvolti in diverse fasi (analisi pre-trade, esecuzione e post-trading) e possono rilevare nell’analisi delle opportunità di investimento, nonché contribuire ad ottimizzare l’esecuzione delle operazioni e dei processi post-trading, riducendo l’impatto sul mercato e minimizzando i casi di fallimento. Non mancano, tuttavia, anche in questo caso, ampie sfide, quale la scarsità di dati specifici sui metaorders e la difficoltà di trovare soluzioni che siano compliant con la normativa privacy.

Ancora, dal Report emerge che anche alcune agenzie di rating, proxy advisor e altri operatori del mercato finanziario utilizzano strumenti di AI, soprattutto per migliorare la raccolta di informazioni e l’analisi di dati. Ciò nonostante, sebbene l’AI venga sempre più adottata per supportare ed ottimizzare alcune attività, il suo utilizzo, ad oggi, non sembra portare ad una dirompente trasformazione dei processi aziendali.

Un uso sempre più pervasivo dell’AI nel sistema finanziario è infatti associato ad una serie di criticità e rischi potenziali, in parte già menzionati, quali la spiegabilità, la concentrazione, l’interconnessione, il rischio sistemico, il pregiudizio algoritmico, il rischio operativo e la qualità dei dati.

La maggior parte di questi rischi non è intrinseca ai sistemi di AI, ma sono dagli stessi ampliati, in quanto i sistemi di AI operano su scala, complessità ed automazione maggiori rispetto agli strumenti statistici tradizionali. Queste circostanze richiedono pertanto ulteriore attenzione e monitoraggio anche alla luce dell’interesse (comunque) rivolto all’AI dagli operatori di mercato. Al contempo, non si può escludere che una governance ed una supervisione adeguate possano dimostrarsi efficaci nel mitigare una parte sostanziale di tali rischi.

Su di un simile argomento, il seguente articolo potrebbe essere di interesse “Il Consiglio dell’UE adotta la proposta di AI Act sull’intelligenza artificiale”.

 

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