{"id":698,"date":"2026-06-15T09:39:49","date_gmt":"2026-06-15T09:39:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rotharia.com\/uncategorized\/the-rise-of-ai-in-risk-management\/"},"modified":"2026-06-15T09:39:49","modified_gmt":"2026-06-15T09:39:49","slug":"lascesa-dellintelligenza-artificiale-nella-gestione-del-rischio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rotharia.com\/it\/wealth-management-software\/risk-management-tools\/the-rise-of-ai-in-risk-management\/","title":{"rendered":"L'ascesa dell'intelligenza artificiale nella gestione del rischio"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"720\" src=\"https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260615_0aed4a.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-697\" srcset=\"https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260615_0aed4a.jpg 1080w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260615_0aed4a-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260615_0aed4a-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260615_0aed4a-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260615_0aed4a-18x12.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto di m. (@m_____me) su Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n<p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre pi\u00f9 centrale nelle funzioni di gestione del rischio delle banche e degli istituti finanziari. \u00c8 in grado di esaminare un maggior numero di transazioni, individuare modelli anomali e aggiornare le valutazioni pi\u00f9 rapidamente rispetto ai sistemi tradizionali. Secondo Accenture, le societ\u00e0 finanziarie che utilizzano l'IA hanno ottenuto un aumento dell'efficienza operativa del 20%. Tuttavia, un'analisi pi\u00f9 rapida non implica necessariamente un controllo migliore. La qualit\u00e0 del risultato dipende ancora dai dati, dalle ipotesi e dalle persone che stanno dietro al modello.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La gestione del rischio ha sempre dovuto fare i conti con informazioni incomplete. Le banche devono stabilire quali mutuatari siano in grado di rimborsare il prestito, quali operazioni richiedano un'analisi approfondita e come i portafogli potrebbero comportarsi in presenza di condizioni di mercato mutevoli.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Tradizionalmente, queste decisioni si basavano su modelli statistici, regole consolidate e sul giudizio di dipendenti esperti. Questo approccio rimane importante, ma \u00e8 sempre pi\u00f9 difficile da applicare alla portata e alla velocit\u00e0 richieste dalla finanza moderna.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le istituzioni gestiscono oggi un numero enorme di pagamenti, posizioni di mercato e dati relativi ai clienti. I rischi possono manifestarsi in diversi sistemi e giurisdizioni, spesso prima ancora che risultino evidenti nei report tradizionali.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'intelligenza artificiale offre un modo per analizzare questi segnali nel loro insieme. \u00c8 in grado di individuare anomalie, confrontare i comportamenti all'interno di grandi insiemi di dati e indirizzare l'attenzione umana verso i casi che meritano un esame pi\u00f9 approfondito.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Il suo valore principale non sta nella lungimiranza, bens\u00ec nella capacit\u00e0 di ampliare la ricerca e di reagire pi\u00f9 rapidamente.<\/span><\/p><h2><span>Da regole fisse a modelli in evoluzione<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I sistemi di gestione del rischio tradizionali funzionano spesso sulla base di soglie predefinite. Una transazione che superi un determinato valore pu\u00f2 dare luogo a una verifica. Un mutuatario con determinate caratteristiche finanziarie pu\u00f2 ricevere un rating di credito specifico.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Queste regole sono trasparenti e relativamente facili da verificare. Possono per\u00f2 anche risultare poco flessibili.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I truffatori adattano il proprio comportamento per eludere i controlli noti. Le dinamiche di mercato cambiano. Una transazione che, presa singolarmente, sembra innocua pu\u00f2 diventare sospetta se considerata nel contesto di un quadro pi\u00f9 ampio di attivit\u00e0.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I modelli di apprendimento automatico sono in grado di analizzare queste relazioni senza basarsi esclusivamente su regole fisse. Possono rilevare sottili variazioni nel comportamento di pagamento, nell'accesso ai conti o nelle reti di transazioni che sarebbero difficili da individuare manualmente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Lo stesso principio vale per il rischio di credito e il rischio di mercato. L'intelligenza artificiale \u00e8 in grado di elaborare una gamma pi\u00f9 ampia di variabili e di aggiornare le valutazioni man mano che si rendono disponibili nuove informazioni.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ci\u00f2 rende il sistema pi\u00f9 reattivo. Inoltre, rende il controllo pi\u00f9 impegnativo, soprattutto quando il modello non \u00e8 in grado di spiegare chiaramente le proprie conclusioni.<\/span><\/p><h2><span>JPMorgan dimostra il vantaggio della scala<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>JPMorgan Chase ha investito ingenti risorse nell'intelligenza artificiale nei settori del trading, della conformit\u00e0, dell'individuazione delle frodi e del rischio operativo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Per una banca di queste dimensioni, il vantaggio \u00e8 evidente. Anche miglioramenti modesti nella velocit\u00e0 o nella precisione dell'analisi dei rischi possono tradursi in risparmi consistenti se applicati a milioni di transazioni e rapporti con i clienti.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono aiutare i dipendenti a individuare attivit\u00e0 insolite, esaminare documenti e stabilire le priorit\u00e0 degli avvisi. Inoltre, consentono di ridurre il tempo dedicato a indagini ripetitive che, alla fine, non rivelano alcun problema.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ci\u00f2 non significa che le decisioni relative al rischio siano delegate interamente alle macchine. I casi a rischio pi\u00f9 elevato richiedono comunque un'interpretazione, prove a sostegno e un giudizio documentato.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'esperienza di JPMorgan riflette una tendenza pi\u00f9 ampia del settore. Le grandi istituzioni stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per potenziare i sistemi di controllo esistenti, piuttosto che per sostituire i dipartimenti di gestione del rischio con modelli autonomi.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La tecnologia si rivela particolarmente utile quando aiuta gli specialisti a stabilire dove concentrare la loro attenzione.<\/span><\/p><h2><span>L'adozione si sta diffondendo in tutto il settore<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Da un sondaggio condotto da Deloitte \u00e8 emerso che il 76% degli istituti finanziari stava investendo nell'intelligenza artificiale per migliorare le proprie capacit\u00e0 di gestione del rischio.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'adozione riguarda i rischi di credito, di mercato, di liquidit\u00e0, operativi e di conformit\u00e0. Il grado di maturit\u00e0 di queste applicazioni varia notevolmente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'individuazione delle frodi \u00e8 uno dei casi d'uso pi\u00f9 consolidati, poich\u00e9 gli istituti dispongono gi\u00e0 di grandi volumi di dati sulle transazioni e possono confrontare gli avvisi generati dai modelli con gli esiti noti.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La valutazione del merito creditizio \u00e8 pi\u00f9 complessa. L'intelligenza artificiale pu\u00f2 tenere conto di informazioni relative al flusso di cassa, al comportamento di pagamento e ad altre variabili che i sistemi di scoring tradizionali tendono a trascurare. Ci\u00f2 consente di ottenere un quadro pi\u00f9 dettagliato del mutuatario.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Inoltre, pu\u00f2 rendere pi\u00f9 difficile spiegare le decisioni prese.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I modelli di rischio di mercato devono affrontare una sfida diversa. Sebbene siano in grado di individuare correlazioni tra titoli e classi di attivit\u00e0, le relazioni storiche spesso si indeboliscono nei periodi di tensione.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le applicazioni relative al rischio operativo spaziano dal monitoraggio della sicurezza informatica all'analisi dei processi interni. In questo ambito, l'intelligenza artificiale \u00e8 in grado di individuare attivit\u00e0 di sistema anomale, comportamenti insoliti dei dipendenti o concentrazioni di transazioni non andate a buon fine.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Non esiste un unico sistema di gestione dei rischi legato all'intelligenza artificiale. Il termine comprende una serie di strumenti che affrontano problematiche molto diverse tra loro.<\/span><\/p><h2><span>Le aziende pi\u00f9 piccole accedono al mercato tramite i fornitori<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'uso dell'intelligenza artificiale non \u00e8 limitato alle banche internazionali.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le aziende fintech e gli istituti finanziari di minori dimensioni possono avvalersi di strumenti di gestione del rischio tramite piattaforme cloud e fornitori di tecnologie specializzate. Ci\u00f2 consente di ridurre i costi legati allo screening delle frodi, alla verifica dell'identit\u00e0 e all'analisi dei dati.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Plaid, ad esempio, utilizza sistemi automatizzati per garantire la sicurezza dei dati e individuare attivit\u00e0 potenzialmente fraudolente nelle transazioni finanziarie.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le piattaforme esterne consentono alle istituzioni pi\u00f9 piccole di accedere a funzionalit\u00e0 che non potrebbero permettersi di sviluppare internamente. Tuttavia, comportano anche nuove dipendenze.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un'azienda pu\u00f2 affidare a terzi la gestione della tecnologia, ma non pu\u00f2 delegare la responsabilit\u00e0. Deve sapere quali dati utilizza il fornitore, come viene testato il sistema e cosa succede in caso di malfunzionamento del servizio.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La concentrazione dei fornitori costituisce di per s\u00e9 un rischio. Se molte istituzioni si affidano agli stessi modelli o alle stesse infrastrutture, una vulnerabilit\u00e0 tecnica potrebbe colpire contemporaneamente gran parte del sistema finanziario.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La praticit\u00e0 deve quindi essere bilanciata con il controllo.<\/span><\/p><h2><span>Le previsioni hanno dei limiti evidenti<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'analisi predittiva viene spesso presentata come il principale vantaggio della gestione del rischio basata sull'intelligenza artificiale.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I modelli consentono di stimare la probabilit\u00e0 di insolvenza, frode o perdita di mercato analizzando i risultati passati. Man mano che si ricevono nuovi dati, tali stime possono essere aggiornate.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Il processo \u00e8 utile, ma il linguaggio delle previsioni pu\u00f2 creare una falsa sicurezza.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Il rischio finanziario raramente si manifesta in condizioni di stabilit\u00e0. Durante le recessioni, il comportamento dei mutuatari cambia. La liquidit\u00e0 di mercato pu\u00f2 esaurirsi rapidamente. Decisioni politiche, attacchi informatici e calamit\u00e0 naturali possono causare eventi che risultano scarsamente rappresentati nei dati storici.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un modello pu\u00f2 funzionare bene in condizioni normali e fallire proprio quando i suoi risultati contano di pi\u00f9.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Per questo motivo, l'intelligenza artificiale dovrebbe integrare, anzich\u00e9 sostituire, l'analisi degli scenari e gli stress test. Gli istituti devono valutare cosa potrebbe accadere al di fuori della gamma di risultati che il modello considera probabili.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La gestione del rischio non riguarda solo la probabilit\u00e0, ma anche le conseguenze.<\/span><\/p><h2><span>L'automazione libera risorse, ma pu\u00f2 nascondere i punti deboli<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'intelligenza artificiale pu\u00f2 automatizzare alcune fasi della raccolta dei dati, della classificazione degli avvisi, della documentazione e della reportistica.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ci\u00f2 consente ai professionisti del rischio di dedicare pi\u00f9 tempo alle indagini complesse e alle questioni strategiche. Inoltre, pu\u00f2 ridurre le incongruenze che si verificano quando i controlli di routine vengono effettuati manualmente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Il miglioramento in termini di efficienza \u00e8 interessante. Accenture segnala un aumento del 20% tra le societ\u00e0 finanziarie che utilizzano tecnologie di intelligenza artificiale.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ma l'automazione pu\u00f2 nascondere i punti deboli dei processi.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Se un modello viene addestrato sulla base di classificazioni errate, potrebbe riprodurle in modo ancora pi\u00f9 efficiente. Se i vari reparti utilizzano dati relativi ai clienti o alle transazioni non coerenti, una maggiore velocit\u00e0 di elaborazione non risolver\u00e0 il problema di fondo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le istituzioni potrebbero inoltre trovarsi in difficolt\u00e0 nel funzionare senza sistemi automatizzati. I dipendenti che svolgono raramente un'attivit\u00e0 manualmente potrebbero avere difficolt\u00e0 a rendersi conto quando la tecnologia smette di funzionare.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La resilienza richiede la capacit\u00e0 di mettere in discussione il sistema, non solo di utilizzarlo.<\/span><\/p><h2><span>I modelli di rischio riflettono le decisioni umane<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'intelligenza artificiale viene talvolta descritta come pi\u00f9 obiettiva del giudizio umano. In realt\u00e0, i modelli vengono costruiti sulla base di scelte umane.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Sono gli sviluppatori a decidere quali dati includere, quali risultati ottimizzare e come classificare le decisioni precedenti. Queste scelte influenzano le conclusioni del modello.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Nel campo del rischio di credito, i dati storici possono riflettere un accesso diseguale al credito o un trattamento differenziato dei gruppi di clienti. Un modello addestrato su tali dati pu\u00f2 riprodurre tali modelli senza ricorrere esplicitamente a caratteristiche protette.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I sistemi antifrode possono generare segnalazioni sproporzionate nei confronti dei clienti le cui transazioni si discostano dalla norma, anche quando la loro attivit\u00e0 \u00e8 legittima.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Il problema non si risolve eliminando i nomi o i dati demografici. Altre variabili potrebbero fungere da indicatori.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le istituzioni devono quindi verificare i risultati dei modelli su diversi gruppi di clienti e indagare sulle disparit\u00e0 non spiegate.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un sistema statisticamente accurato pu\u00f2 comunque portare a decisioni ingiuste, inadeguate o difficili da difendere dal punto di vista giuridico.<\/span><\/p><h2><span>La spiegabilit\u00e0 diventa una questione normativa<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I modelli complessi possono fornire previsioni attendibili senza spiegare in modo chiaro come siano giunti a tali risultati.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ci\u00f2 risulta particolarmente problematico quando una decisione ha ripercussioni su un cliente. Il rifiuto di una richiesta di credito, il blocco di una transazione o una classificazione di rischio pi\u00f9 elevata possono richiedere una spiegazione chiara.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Anche le autorit\u00e0 di regolamentazione e gli organi di governance interna devono verificare che i modelli operino entro i limiti approvati.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Alcune istituzioni potrebbero quindi preferire modelli pi\u00f9 semplici in contesti di grande importanza, anche quando sistemi pi\u00f9 complessi offrono una precisione predittiva leggermente superiore.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Il compromesso riguarda il rapporto tra prestazioni e spiegabilit\u00e0.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Non tutti i modelli di IA devono necessariamente rivelare ogni singolo calcolo tecnico a ogni utente. Tuttavia, le istituzioni devono essere in grado di descrivere i fattori rilevanti alla base di una decisione e dimostrare che il sistema \u00e8 stato sottoposto a test.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un risultato che non pu\u00f2 essere contestato \u00e8 difficile da gestire.<\/span><\/p><h2><span>La sicurezza dei dati diventa parte integrante della gestione dei rischi<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I sistemi di intelligenza artificiale necessitano di un ampio accesso a informazioni finanziarie, transazionali e personali.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ci\u00f2 crea un'evidente tensione. La tecnologia ha lo scopo di ridurre i rischi, ma la raccolta e il trattamento di dati sensibili possono creare nuove vulnerabilit\u00e0.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le istituzioni devono proteggere le informazioni durante la raccolta, l'archiviazione e l'analisi. L'accesso deve essere limitato, registrato e sottoposto a revisione periodica.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I fornitori esterni di IA richiedono un'attenzione particolare. Le aziende devono sapere se i propri dati vengono utilizzati per addestrare altri modelli, dove vengono elaborate le informazioni e entro quanto tempo devono essere segnalati eventuali incidenti.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Gli autori degli attacchi informatici potrebbero anche tentare di manipolare i sistemi di intelligenza artificiale. Alterando i dati in ingresso o imitando un comportamento normale, possono cercare di eludere i sistemi di rilevamento.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Il modello stesso pu\u00f2 quindi diventare un bersaglio.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La sicurezza dei dati e la sicurezza dei modelli non possono essere considerate discipline distinte. Entrambe rientrano nel quadro pi\u00f9 ampio di gestione dei rischi dell'istituzione.<\/span><\/p><h2><span>I modelli richiedono una supervisione costante<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I sistemi di intelligenza artificiale vengono spesso descritti come sistemi in grado di apprendere e migliorare nel tempo. Tale processo deve essere gestito con attenzione.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un modello che si aggiorna autonomamente senza controlli efficaci rischia di allontanarsi dal suo scopo originario. Le variazioni nei dati possono alterare gradualmente il modo in cui il modello classifica il rischio, anche quando non \u00e8 stata presa alcuna decisione formale di rivedere la metodologia.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le istituzioni devono monitorare l'accuratezza, i falsi positivi e i cambiamenti imprevisti nel comportamento. Le prestazioni dovrebbero essere testate in diverse condizioni di mercato ed economiche.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le modifiche al modello materiale devono essere documentate e approvate. I dipendenti devono sapere quale versione \u00e8 in uso e in che modo differisce dalle versioni precedenti.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La validazione indipendente rimane fondamentale. Il team che sviluppa un modello non dovrebbe essere l'unico responsabile di valutarne l'efficacia.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'apprendimento continuo non pu\u00f2 sostituire una governance continua.<\/span><\/p><h2><span>Il giudizio umano si concentra sulle eccezioni<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'intelligenza artificiale cambier\u00e0 la ripartizione dei compiti all'interno dei dipartimenti di gestione dei rischi.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I casi di routine possono essere gestiti in misura sempre maggiore in modo automatico. I dipendenti si concentreranno sulle eccezioni, sulle situazioni ambigue e sui rischi che non rientrano negli schemi prestabiliti.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Questo rende il giudizio umano ancora pi\u00f9 importante, non meno.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I casi sottoposti agli specialisti sono spesso quelli pi\u00f9 complessi. I dipendenti devono comprendere il modello a sufficienza per poter mettere in discussione le sue conclusioni e sapere quando sono necessarie ulteriori prove.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Devono inoltre avere la facolt\u00e0 di ignorare i suggerimenti automatici.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un sistema che consente l'intervento umano solo in teoria non garantisce un controllo efficace. Le aziende dovrebbero verificare con quale frequenza i dipendenti contestano i modelli e se subiscono pressioni affinch\u00e9 seguano i risultati generati automaticamente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'obiettivo non \u00e8 quello di preservare il lavoro manuale fine a se stesso, bens\u00ec di garantire che le decisioni di rilievo rimangano soggette a responsabilit\u00e0.<\/span><\/p><h2><span>L'intelligenza artificiale pu\u00f2 anche generare un rischio sistemico<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'adozione di modelli simili in tutto il settore finanziario potrebbe creare nuove forme di esposizione comune.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Se gli istituti utilizzano dati e algoritmi comparabili, potrebbero reagire ai segnali del mercato in modo simile. Nei periodi di tensione, ci\u00f2 potrebbe amplificare le vendite, ridurre la liquidit\u00e0 o determinare bruschi cambiamenti nella disponibilit\u00e0 di credito.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un singolo modello pu\u00f2 risultare razionale dal punto di vista di una singola impresa, pur contribuendo all'instabilit\u00e0 dell'intero sistema.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La dipendenza da un numero ristretto di fornitori di servizi cloud e tecnologici comporta un ulteriore rischio di concentrazione. Un'interruzione che colpisca un fornitore di rilievo potrebbe compromettere contemporaneamente i controlli di rischio presso diversi istituti.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le autorit\u00e0 di regolamentazione dovranno quindi guardare oltre i risultati dei singoli modelli. Dovranno valutare in che modo l'intelligenza artificiale modifichi i comportamenti all'interno delle istituzioni e dei mercati.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una maggiore efficienza a livello aziendale non comporta automaticamente una maggiore resilienza a livello di sistema.<\/span><\/p><h2><span>Il valore potenziale \u00e8 notevole<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>McKinsey ha stimato che l'intelligenza artificiale potrebbe generare fino a 1.000 miliardi di dollari di valore annuo per il settore bancario globale.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Solo una parte di questo valore deriver\u00e0 direttamente dalla gestione del rischio. Tuttavia, un pi\u00f9 efficace individuazione delle frodi, una riduzione dei costi di conformit\u00e0 e decisioni di credito pi\u00f9 accurate potrebbero comunque dare un contributo significativo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I benefici non si otterranno semplicemente perch\u00e9 le istituzioni acquistano strumenti di intelligenza artificiale.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le aziende hanno bisogno di dati affidabili, obiettivi chiari e dipendenti in grado di utilizzare i risultati dei modelli. Devono investire in test, sicurezza e governance parallelamente allo sviluppo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Alcune applicazioni non riusciranno a produrre i risultati promessi. Altre potrebbero rivelarsi troppo complesse da spiegare o troppo sensibili alle mutevoli condizioni.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I responsabili della gestione dei rischi dovrebbero quindi partire da problemi ben definiti piuttosto che da vaghe ambizioni. Un sistema progettato per ridurre i falsi allarmi di frode pu\u00f2 essere valutato in base a un risultato chiaro. Una promessa generica di \u201ctrasformare la gestione dei rischi\u201d non pu\u00f2 esserlo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Gli investimenti nell'intelligenza artificiale dovrebbero essere valutati in base al loro impatto sulle decisioni, non in base alla sofisticatezza della tecnologia.<\/span><\/p><h2><span>Avvisi pi\u00f9 rapidi, non meno incertezze<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>\u00c8 probabile che l'intelligenza artificiale diventi una componente standard della gestione del rischio finanziario.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>\u00c8 in grado di individuare modelli ricorrenti in grandi insiemi di dati, automatizzare i controlli di routine e aiutare le istituzioni a reagire pi\u00f9 rapidamente. Queste funzionalit\u00e0 sono preziose in un sistema finanziario in cui i rischi evolvono rapidamente e spesso superano i confini organizzativi.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Non rendono le istituzioni immuni dall'errore.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I modelli di intelligenza artificiale possono interpretare erroneamente condizioni insolite, riprodurre pregiudizi storici e creare dipendenze difficili da individuare. La rapidit\u00e0 con cui generano risultati potrebbe indurre le aziende a riporre nelle previsioni una fiducia maggiore di quella giustificata dai dati sottostanti.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>I modelli di gestione dei rischi pi\u00f9 efficaci combineranno l'analisi automatizzata con la verifica umana, la convalida indipendente e una chiara attribuzione delle responsabilit\u00e0.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'intelligenza artificiale pu\u00f2 migliorare il sistema di allerta. Non \u00e8 per\u00f2 in grado di decidere quali rischi un'istituzione debba assumersi, quale livello di incertezza possa sopportare o quali azioni siano da considerarsi responsabili quando i dati non sono conclusivi.<\/span><\/p><p><span>Quelle decisioni spettano ancora alle persone.<\/span><\/p><br>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando la gestione del rischio, offrendo nuovi strumenti e metodologie ai gestori patrimoniali. 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