“Credo che in futuro arriverà una crisi finanziaria. Solo dopo ci accorgeremo che tutti facevano affidamento su un unico aggregatore di dati o un solo modello”. Sono lapidarie le dichiarazioni rilasciate da Gary Gensler, presidente della Securities and Exchange Commission (SEC), l’agenzia federale degli Stati Uniti che regola il mercato dei titoli e dei mercati finanziari, in merito al ruolo dell’AI nel mondo della finanza.
Nelle parole di Gensler non vi è una generica demonizzazione dei sistemi AI. Al contrario, l’AI è uno strumento che è perfettamente coerente con le attività e le professioni finanziarie. Da sempre questo settore fa delle previsioni sui mercati e di scommesse sugli utili futuri il suo marchio distintivo. L’AI permette di elaborare immense quantità di informazioni in poco tempo, consentendo non solo di affinare le previsioni, ma di evidenziare in maniera sempre più precisa delle potenziali occasioni da sfruttare.
Il problema, secondo Gensler, risiede nella progressiva uniformità di adozione di sistemi AI da parte delle istituzioni e professionisti di questo mondo. In altri termini, tutti gli attori interessati a trarre profitto dal mercato stanno impiegando gli stessi sistemi e gli stessi algoritmi, muovendosi inconsapevolmente all’unisono e finendo per generare un effetto gregge che, nel lungo periodo, potrebbe avere pesanti oscillazioni sui mercati. Come se non bastasse, gli strumenti utilizzati sono elaborati da società che si muovono al di fuori di qualsiasi vincolo regolamentare, e che potrebbero approfittare di quest’ultimo fattore per programmare algoritmi che promuovono maggiormente gli interessi di tali aziende rispetto a quelli degli investitori.
Ci si trova dunque di fronte a un problema di non facile soluzione. Da un lato, l’AI ha un impatto positivo nel supporto e perfezionamento di numerose attività finanziarie, quali il recupero dei crediti, la valutazione del rischio in ambito assicurativo, nella scelta sulla localizzazione o la chiusura delle filiali in ambito strategico e nell’analisi del comportamento dei clienti in ottica predittiva. Dall’altro lato, i sistemi usati sono i medesimi e rischiano di produrre polarizzazioni di investimenti nei mercati, conflitti d’interesse, previsioni basate su informazioni false (i modelli usati infatti non sono ancora in grado di verificare l’autorevolezza delle fonti su cui basano le proprie decisioni e consigli).
Il mondo però continua ad andare avanti e gli investimenti in AI in ambito finanziario raggiungono quote sempre più elevate. Nemmeno l’Italia fa eccezione. La finanza è il primo settore in Italia per investimenti in AI.
È chiaro che, ancora una volta, a fare la differenza saranno il ruolo dell’individuo e della regolamentazione giuridica. L’Europa, in questo senso, è prossima all’adozione dell’Artificial Intelligence Act. Le grandi banche, per adempiere al contenuto del documento, si stanno dotando di sistemi di presidio e controllo, che permettono di aumentare la trasparenza dei suggerimenti AI e proteggere il diritto alla non-discriminazione.
SF
