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27 Novembre 2022 / 02:13
AI, un’alleata per il Risk Management

 
Scenari

AI, un’alleata per il Risk Management

di Enzo Barba, Paolo De Pietro, Giulia Cartei - 7 Ottobre 2020
La combinazione tra Big Data e potenza computazionale fanno di questa tecnologia un elemento disruptive nell’ambito della gestione del rischio. Casi d’uso e sfide future secondo gli specialisti di Prometeia
Le soluzioni di intelligenza artificiale (AI) si stanno diffondendo a macchia d’olio e con un impatto dirompente sui modelli di business degli intermediari finanziari, sempre più caratterizzati da processi digitali e automatizzati.
Nonostante la sua nascita risalga agli anni ’50, la AI sta dilagando solo oggi per la compresenza storica di due fattori: la disponibilità di una grande mole di dati di diversa natura, (i Big Data) e la disponibilità della potenza computazionale necessaria per elaborarli. È questa compresenza l’ingrediente fondamentale per lo sviluppo delle tecniche di AI, che trovano poi terreno fertile in ambito Risk Management, da sempre caratterizzato da task e mindset di natura quantitativa.
Numerosi sono gli “use case” in ambito Risk Management. Ad esempio nel Credit Risk l’AI può essere applicata nei modelli di credit scoring, atti a stabilire se erogare credito a una determinata controparte. Nel Liquidity Risk può essere invece usata per estrarre dai dati transazionali informazioni utili a valutare la probabilità di prepayment o abbandono del cliente. Ancora, nell’Operational Risk l’AI può essere applicata nell’analisi dei reclami e delle perdite operative associate oltre che nella prevenzione delle frodi.
Per cogliere a pieno le opportunità dell’AI, sarà necessario che le funzioni di Risk Management, con tutto il loro bagaglio quantitativo, investano in formazione. Ma altrettanto necessario sarà che anche l’applicazione delle tecniche di AI evolva, soprattutto in termini di interpretabilità e replicabilità dei risultati, requisiti fondamentali in contesti regolamentati.
Infine, la questione etica: sarà sempre più cruciale poter garantire che le tecniche di AI non siano affette da bias o siano discriminatorie verso una qualche categoria di utenti.
Con l’AI si assiste dunque a un vero e proprio cambio di paradigma all’interno dell’ecosistema finanziario globale. Un cambiamento che dovrà sempre più includere anche le Autorità di Vigilanza, spinte a comprenderne sempre meglio il funzionamento per esercitare al meglio i poteri ispettivi.
 

Gli autori

Enzo Barba è Partner Prometeia
Paolo De Pietro è Data Science Specialist Prometeia
Giulia Cartei è Data Science Analyst Prometeia
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