La regolamentazione finanziaria è solo uno dei numerosi campi interessati dai grandi progressi tecnologici degli ultimi decenni.
Come accade per il FinTech, la definizione di RegTech assumerà significati diversi in funzione dei soggetti interessati a quest’area in via di sviluppo.
Mentre il nome è nuovo, il matrimonio tra tecnologia e regolamentazione per affrontare le sfide normative è qualcosa che va avanti da diverso tempo: l’aumento dei livelli di regolamentazione e una maggiore attenzione ai dati e al reporting hanno tuttavia acceso i riflettori sulle potenzialità del RegTech e le sue implicazioni per gli organi di regolamentazione.
La regolamentazione finanziaria: da dove nasce il bisogno di controllare i mercati?
La grande recessione che scosse i mercati finanziari di tutto il mondo a partire dal 2007 con lo scoppio della bolla immobiliare (la nota crisi dei subprime) negli Stati Uniti, dimostrò come il sistema di regolamentazione vigente era ormai diventato inefficace e non più adatto a svolgere il suo compito.
Ciò divenne ancora più chiaro quando la crisi contagiò anche le solide economie europee: molti dei principali istituti di credito del Vecchio Continente finirono in forte sofferenza, così come i bilanci pubblici di diversi Stati (tra cui l’Italia, ma anche Grecia, Spagna, Portogallo e Irlanda).
Lo chief economist della Banca d’Inghilterra, Andrew Haldane, ha stimato che il costo della crisi finanziaria globale si aggiri tra 60 e 200 mila miliardi di dollari.
Tutte queste cause hanno spinto i governi a chiedere alle autorità di regolamentazione finanziaria di perseguire le istituzioni riconosciute colpevoli di aver violato i regolamenti esistenti (tra cui alcune delle più grandi banche del mondo) e al contempo di stabilire nuove norme nel tentativo di rendere il sistema finanziario più resiliente.
A partire dal 2009, dunque, il lavoro dei regolatori finanziari ha assunto un carattere ancora più delicato e complesso. Fortunatamente, oggigiorno i regulators possono trovare nell’Artificial Intelligence un valido supporto.
Un approccio diverso: l’aiuto dell’intelligenza artificiale
L’approfondimento degli sviluppi nel campo FinTech è fondamentale per un regolatore anche perché l’intelligenza artificiale è destinata a incidere profondamente sui prossimi sviluppi dei mercati.
Al riguardo, è sufficiente spostare per un attimo l’attenzione sulla crescita esponenziale del volume di dati prodotti quotidianamente. Nel solo 2017 è stata generata una quantità di dati equivalente a quelli prodotti nella storia dell’umanità fino al 2016. Le prospettive future fornite dagli esperti mostrano che entro il 2023-2025 ci saranno 150 miliardi di dispositivi connessi in rete, dagli elettrodomestici di uso comune fino ai sistemi più complessi. Per quella data si prevede che la quantità dei dati prodotti raddoppierà non più in un anno ma in sole dodici ore.
È chiaro come in un simile habitat la tecnologia sia destinata a diventare un fattore essenziale e predominante, e i mercati finanziari ne saranno giocoforza interessati.
Basti pensare all’enorme numero di notizie, post e commenti che ogni giorno vengono pubblicati sul web: una banca dati praticamente infinita, dalla quale è possibile, proprio grazie all’intelligenza artificiale, estrarre informazioni di fondamentale rilevanza per la regolamentazione finanziaria.
Esempi semplici e molto esplicativi sono quelli legati alle frodi fiscali o bancarie, nonché all’emissione di bond a scopo illecito o di titoli tossici. Tutte attività che, attraverso un’analisi della Rete, possono essere rilevate e portate all’attenzione delle autorità preposte. Una volta in possesso di tali informazioni, diventa molto più semplice per i regulators intervenire prima che un illecito finanziario assuma una portata rilevante o prima che esso diventi mainstream. Pensando a casi tristemente noti, come quello di Parmalat o Banca Etruria, di cui in Rete si parlava da tempo, diventa ancora più chiara l’importanza del ruolo che l’intelligenza artificiale avrebbe potuto giocare.
In Italia, gli organi di controllo come stanno seguendo questi sviluppi?
L’idea è quella di applicare la tecnologia alla regolamentazione. Come spiegato da Paolo Ciocca (commissario CONSOB) in questo articolo del Sole 24 Ore, “L’obiettivo, tra gli altri, è implementare l’automazione nei flussi informativi tra Consob e i soggetti vigilati”. Un approccio che “permetterà di creare un circolo virtuoso con la ricerca di settore, gli operatori finanziari e gli altri soggetti interessati”. In questo senso l’ente pubblico di controllo intende portare l’attenzione sul mondo FinTech creando “un più ampio coinvolgimento che possa poi concretizzarsi in una chiamata degli Stati Generali del FinTech”. Un progetto che richiederà comunque la partecipazione di molteplici soggetti privati ed enti pubblici.
Oggi il machine learning sta cominciando ad avere un impatto sugli strumenti utilizzati per regolare i mercati, per individuare i comportamenti fraudolenti, stimare la domanda e per molti altri problemi. L’apprendimento automatico ha implicazioni potenzialmente enormi per l’efficienza e l’efficacia dei “regulators”.
Come l’intelligenza artificiale trasformerà il recepimento di norme e regolamenti
Vi è un crescente consenso in tutto il mondo finanziario sul fatto che le autorità di regolamentazione saranno in grado di mantenere elevati livelli di conformità e standard prudenziali attraverso efficaci soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e i Big Data.
Ora è il momento per le organizzazioni di regolamentazione di pianificare pro-attivamente la migrazione dai sistemi tradizionali alle più recenti tecnologie di regolamentazione e di educare il proprio personale a comprendere queste trasformazioni.
In definitiva, l’AI rappresenta un imprescindibile supporto nell’individuazione di comportamenti illeciti da parte dei soggetti operanti nell’ecosistema finanziario, ed il percorso verso un suo impiego sempre maggiore in questo campo è scontato.
