IA come supporto alla vigilanza finanziaria
L’intelligenza artificiale può accelerare ed efficientare il controllo sui mercati finanziari, ma, come sottolinea la Consob, deve rimanere sotto costante supervisione umana. I principi di trasparenza, tracciabilità e tutela dei diritti fondamentali restano imprescindibili.
Secondo il Quaderno FinTech n. 15, intitolato “Riflessioni in tema di intelligenza artificiale e attività di vigilanza”, l’IA è vista come un acceleratore delle analisi, non come un sostituto del giudizio umano. Viene richiamata l’attenzione su valori fondamentali come la non discriminazione, il diritto di difesa e l’accesso agli atti.
Questo approccio si inserisce nel contesto SupTech, l’utilizzo di tecnologie innovative per rafforzare la vigilanza, con l’obiettivo di migliorare l’efficienza senza ridurre il ruolo decisionale delle persone.
Prototipi SupTech e prime sperimentazioni
Consob, in collaborazione con la Scuola Normale Superiore di Pisa, ha sviluppato tre prototipi basati su tecniche di machine learning non supervisionato. Questi strumenti consentono di rilevare anomalie di mercato, reti di insider trading e comportamenti sospetti.
L’uso rimane confinato alla fase pre-istruttoria, fornendo segnalazioni preliminari agli analisti senza produrre decisioni autonome. Si tratta di strumenti di supporto e non di sostituzione.
Normativa europea e responsabilità umana
L’analisi si colloca nel quadro del Regolamento europeo 2024/1689 sull’intelligenza artificiale, che sancisce i principi di centralità della persona e gestione del rischio. I sistemi Consob non sono classificati come ad alto rischio, poiché non prendono decisioni vincolanti.
La responsabilità resta sempre in capo agli analisti e agli organi decisionali. Gli algoritmi hanno il compito di elaborare scenari e individuare anomalie, ma il giudizio finale rimane umano. Questo garantisce equilibrio tra innovazione tecnologica e accountability.
Per sostenere questa trasformazione, Consob ha istituito una Divisione dedicata all’IA e rafforzato l’Ufficio gestione dati. Sono stati inoltre avviati programmi di formazione interdisciplinare che integrano diritto, economia e competenze scientifiche, creando una governance solida del dato.
Green bond e sviluppi futuri
Tra le applicazioni più recenti figura un progetto realizzato con l’Università di Trento per il rilevamento del greenwashing nei green bond. L’algoritmo analizza testi e dichiarazioni ambientali in tempi molto più rapidi rispetto al lavoro manuale.
Il messaggio centrale resta chiaro: l’IA deve essere considerata un collaboratore intelligente, capace di assistere l’attività di vigilanza senza sostituirsi al fattore umano, valorizzando così l’interazione tra tecnologia e responsabilità pubblica.
