Nel maggio 2024 il Comitato di Basilea sulla Supervisione Bancaria ha rilasciato un report che offre una visione approfondita dell’inarrestabile digitalizzazione del settore bancario e della finanza, correlata anche alle intelligenze artificiali (AI).
Il documento – lungo 42 pagine e presente nella newsletter settimanale di finanza digitale Finambolic – evidenzia l’uso crescente di nuove tecnologie come le API (Application programming Interface), delle AI, appunto, e del machine learning (ML). Ma anche di innovazioni come la distributed ledger technology (DLT) e il cloud computing.
Gli investimenti in società fintech tra il 2019 e il 2023 sono ammontati a 865 miliardi di dollari. Una cifra pari al Prodotto interno lordo della Svizzera o dell’Arabia Saudita. Esploriamo le tecnologie alla base di questa rivoluzione.
Cloud computing
L’adozione del cloud computing è in costante aumento tra le banche, soprattutto quelle extraeuropee. Dal rapporto risulta che il 68% delle istituzioni finanziarie in Corea del Sud ora utilizza servizi cloud per migliorare l’efficienza operativa.
In Italia, alcune banche hanno iniziato a usare modelli di machine learning per il credit scoring, l’insieme dei di selezione necessari alla banca per scegliere se concedere o meno un prestito. Le nuove tecnologie stanno migliorando l’accuratezza delle previsioni sui default rispetto ai modelli tradizionali.
Un vantaggio che ha permesso di valutare meglio l’affidabilità creditizia dei clienti e di espandere l’accesso al credito per soggetti precedentemente non serviti. «Lo scopo di questi modelli ML – si legge nel rapporto – è supportare gli analisti nelle loro attività, in modo che l’essere umano “nel loop” (che interagisce con il continuum delle macchine, ndr) prenda la decisione finale».
Intelligenza artificiale e machine learning
L’uso dell’AI e del ML non si limita solo alla valutazione del rischio di credito. In Asia, nuove iniziative come la piattaforma Cosmic di Singapore utilizzano l’AI per migliorare la gestione del rischio di riciclaggio di denaro, consentendo alle banche di condividere analisi su transazioni sospette e individuare attività illecite in modo più efficace.
In Giappone, la Japanese Bankers Association ha lanciato un servizio di scoring AI per monitorare le transazioni, che aiuta a ottimizzare la gestione delle segnalazioni e a ridurre i falsi positivi.
Ma insieme ai vantaggi, i nuovi strumenti portano con sé un bagaglio di nuovi rischi. Secondo il report, i modelli AI/ML possono presentare rischi di bias e mancanza di trasparenza. Le banche devono affrontare sfide strategiche nell’adottare nuove tecnologie e competere con fintech e Big Tech, che spesso non sono soggetti alle stesse regolamentazioni prudenziali.
La frontiera del Dlt
La Dlt (Distributed Ledger Technology) è una tecnologia che permette di registrare le transazioni in modo decentralizzato su un registro condiviso tra vari nodi della rete. Ogni membro della rete ha una copia del registro, che viene aggiornata simultaneamente per tutti i partecipanti, garantendo che tutti abbiano la stessa versione dei dati. Il processo elimina la necessità di un intermediario centrale, come una banca o una clearing house, per verificare e registrare le transazioni. Una tecnologia che sta anche alla base di servizi come le blockchain e le criptovalute.
Un altro punto critico riguarda la sicurezza dei dati. L’aumento dell’interconnessione e della condivisione dei dati tra banche e terze parti aumenta il rischio di violazioni e attacchi informatici. Il report cita che «l’adozione di solide strutture di governance e processi di gestione del rischio è fondamentale per identificare, monitorare e mitigare i rischi associati alla digitalizzazione».
I benefici della digitalizzazione sono innegabili. Le tecnologie offrono opportunità per migliorare l’efficienza operativa, espandere l’accesso ai servizi finanziari e personalizzare l’esperienza del cliente. Ad esempio, l’uso dei chatbot alimentati da AI ha migliorato l’interazione con i clienti, riducendo i tempi di attesa e migliorando la soddisfazione.
La componente umana nella nuova finanza
Il Comitato di Basilea enfatizza l’importanza di mantenere sempre un “human in the loop”, cioè un essere umano come responsabile dei processi tecnologici. Come affermato nel report, «il giudizio umano resta importante nella governance bancaria, nella gestione del rischio e nella vigilanza. L’automazione non può rimuovere la responsabilità o l’obbligo di rendere conto del processo decisionale che spetta ai soggetti apicali di una banca».
Insomma, il controllo umano rimane essenziale per garantire decisioni responsabili e mitigate dai rischi. Come suggerisce il Comitato di Basilea, è fondamentale «monitorare i rischi evolutivi e adottare un approccio responsabile all’innovazione», per garantire la stabilità e la sicurezza del sistema bancario globale.
