L'intelligenza artificiale nella gestione dei rischi del settore bancario
Che cos'è l'intelligenza artificiale?
In linea di massima, si può dire che l'intelligenza artificiale (IA) consente alle macchine di pensare in modo autonomo. Ad esempio, i computer possono acquisire dati quali riprese video, informazioni sulle tendenze del mercato o modelli meteorologici, e analizzarli tramite algoritmi complessi per individuare le tendenze e formulare previsioni. L'IA è in grado di svelare informazioni strategiche non individuabili attraverso l'analisi statistica tradizionale.
L'IA nel settore bancario
Grazie alla capacità di individuare modelli e prevedere risultati, l'IA è indispensabile per la gestione dei rischi nel settore bancario. La gestione dei rischi tramite IA consente alle banche di comprendere meglio i rischi e di mitigarli con maggiore efficacia.
Le tecnologie IA consentono alle banche di valutare un vasto numero di dati e di conseguire rapidamente informazioni strategiche utili per proteggersi dalle perdite e incrementare il ROI dei clienti. Attraverso l'impiego di set di dati complessi e di grandi dimensioni, le banche possono sviluppare modelli di rischio più accurati di quelli basati sull'analisi statistica standard.
Gestione dei rischi in tempo reale nel settore bancario
Nuove priorità, quali mitigazione dei rischi per le controparti, stress test e rilevamento intelligente delle frodi, richiedono risposte rapide. Per contrastare quanto sopra, le banche mirano alla gestione dei rischi in tempo reale attraverso i servizi forniti dalla loro piattaforma per l'IA, che richiede l'ottimizzazione di framework, librerie e acceleratori hardware per i carichi di lavoro IA.
Tecnologia di gestione dei rischi nel settore bancario
Tra le tecnologie IA comunemente utilizzate dalle banche per la gestione dei rischi vi sono:
Apprendimento automatico
L'apprendimento automatico utilizza i parametri di dati noti ed esistenti per prevedere l'esito di un insieme di dati simile. A questo scopo, si affida a un insieme di criteri prestabilito considerato importante nell'ambito dell'insieme di dati. Ad esempio, Proportunity si avvale dell'apprendimento automatico per formulare previsioni accurate sui prezzi delle case e individuare quelli con valore in crescita in base a criteri quali l'andamento storico dei prezzi, l'assetto immobiliare, il codice postale, le attività commerciali circostanti e il livello di criminalità. L'azienda utilizza queste informazioni per offrire finanziamenti che tengano conto del prezzo futuro e aiutare chi è al primo acquisto a investire nel settore immobiliare.
Deep learning
Per deep learning si intende un tipo di apprendimento automatico che sta ricevendo sempre maggiore attenzione in ambito bancario. A differenza dell'apprendimento automatico, gli algoritmi di deep learning non devono essere istruiti sui criteri importanti all'interno degli insiemi di dati, ma scoprono autonomamente le caratteristiche a partire dai dati utilizzando una rete neurale. Le banche utilizzano il deep learning per risolvere problemi estremamente complessi e difficili da risolvere attraverso l'apprendimento automatico.
Elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale offre alle banche strumenti di gestione dei rischi in grado di comprendere le comunicazioni umane sia in forma scritta che in forma orale, compresi intenti e propensioni. Spesso, per potenziare le capacità dell'elaborazione del linguaggio naturale vengono impiegati strumenti di deep learning e di apprendimento automatico.
Analisi e big data
Sebbene l'analisi dei big data non richieda necessariamente funzionalità di IA, viene utilizzata in modo analogo per aiutare le banche a mettere in luce informazioni strategiche al fine di comprendere meglio i rischi a cui sono soggette. Strumenti come Hadoop hanno permesso ai reparti IT delle banche di affiancare alle fonti di dati funzionalità di analisi, per velocizzare il reperimento di queste informazioni.
Tipi di rischi nel settore bancario
In ambito bancario, le tecnologie di IA vengono applicate a un numero di rischi sempre maggiore.
Rischio di credito
Il rischio di credito è basato sulle potenziali perdite dovute a creditori o controparti che non ripagano i debiti contratti. In questi casi, le banche utilizzano le tecnologie di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale per condurre un'analisi più ampia e approfondita della probabilità di default e per migliorare il rilevamento dei segnali premonitori.
Rischio di mercato
La fluttuazione dei mercati finanziari espone le banche a considerevoli rischi in termini di profitti. Per mantenersi al passo con la rapida evoluzione dei fattori di mercato, le banche utilizzano strumenti di IA quali l'apprendimento automatico, il deep learning e l'elaborazione del linguaggio naturale per effettuare previsioni sugli andamenti e migliorare il processo decisionale. Ad esempio, una banca può impiegare uno strumento di IA per analizzare vaste quantità di attività sui social media e determinare l'attuale propensione dei consumatori in merito a una società quotata in borsa, utilizzando queste informazioni per prevedere l'attività di mercato o la strategia di investimento corrispondente.
Rischio operativo
Il rischio operativo si riferisce al rischio di perdite dovute a sistemi o processi interni inadeguati, oltre che alle perdite provocate da violazioni del sistema o interruzioni del servizio. Per ovviare a questo rischio, gli algoritmi di apprendimento automatico possono acquisire enormi quantità di dati, compresi dati non strutturati quali i rapporti di rischio in forma scritta, per aiutare le banche a individuare eventuali ambiti da migliorare e identificare dove i fattori esterni pongono il maggior rischio.
Rischio di modello
Le banche utilizzano diversi modelli per formulare previsioni e pianificare le proprie attività. Ma cosa avviene se uno di questi modelli indicativi risulta errato? Questo rischio è definito rischio di modello. Per mitigarlo, le banche utilizzano l'IA per monitorare altri sistemi di IA e di apprendimento automatico al fine di individuare distorsioni, equità, imprecisioni e usi impropri degli algoritmi.
Rischio di sicurezza informatica
In un mondo sempre più connesso, le banche sono esposte a minacce alla sicurezza informatica da un numero di vettori di attacco più ampio che mai. Per rilevare le attività dannose e mitigare i rischi, utilizzano tecnologie di apprendimento automatico e di deep learning per individuare le anomalie nei sistemi IT e prevedere il comportamento dei malintenzionati, per esempio in merito alla scelta del bersaglio o del metodo di infiltrazione.
Rischio di contagio
Le banche, inoltre, sono soggette al rischio di altre conseguenze economiche che possono avere ripercussioni negative sulla loro attività, come un dissesto finanziario in un mercato estero che potrebbe influire su un contratto di finanziamento esistente, oppure gli effetti della pandemia di COVID-19 sul mercato. In questi casi, il deep learning e le tecnologie automatiche aiutano le banche a comprendere le potenziali ripercussioni, a individuare i segnali premonitori presso altre banche e a stabilire le misure di mitigazione adeguate.
Rischio di non conformità
La conformità normativa costituisce un processo rigoroso e complesso per le banche, che sono costantemente soggette al rischio di sanzioni giuridiche, perdite finanziarie o danni alla loro reputazione a causa della mancata conformità a norme e leggi. Per mitigare questo rischio, molte banche si rivolgono alle tecnologie informatiche confidenziali che contribuiscono a razionalizzare la conformità, migliorando drasticamente la sicurezza dei dati e dei carichi di lavoro sensibili. Le banche utilizzano inoltre le tecnologie di IA per rilevare eventuali problemi di conformità e garantire il rispetto delle linee guida.
Tecnologia bancaria Intel
Intel collabora con un ampio ecosistema di partner, tra cui OEM, ISV e OSV, per aiutare le banche a sfruttare il valore aziendale dei loro investimenti in ambito IA e ottimizzare i carichi di lavoro di IA per l'esecuzione su architettura Intel®.
Siamo costantemente all'opera, insieme ai nostri partner del settore, per aprire nuove frontiere. Ad esempio, insieme al nostro software partner Matlogica, abbiamo velocizzato di migliaia di volte il calcolo dei prezzi xVA sui processori scalabili Intel® Xeon®. Inoltre, abbiamo collaborato con Quantifi per accelerare di 700 volte le valutazioni dei derivati grazie all'uso dell'IA sui processori Intel®.
Offriamo una serie di strumenti che consentono di snellire e velocizzare lo sviluppo di software di IA, tra cui importanti investimenti in framework di IA quali PyTorch e TensorFlow.
I processori scalabili Intel® Xeon® sono dotati di funzionalità di IA integrate come Intel® Deep Learning Boost, un acceleratore IA che permette alle banche di estrarre informazioni dai dati in tempi rapidi. Offriamo inoltre il set di istruzioni Intel® Advanced Vector Extensions 512 (Intel® AVX® 512), che aumenta le prestazioni di carichi di lavoro computazionali complessi come le applicazioni per la determinazione dei prezzi XVA. I nostri imminenti processori Sapphire Rapids offriranno ancora più avanzamenti in materia di IA, tra cui il supporto per le estensioni a matrice avanzata, che accelerano i carichi di lavoro a elevato impiego di matrici come l'apprendimento automatico.
Infine, offriamo un portafoglio di tecnologie di storage e memoria Intel® Optane™ che assicurano il throughput elevato e la bassa latenza richiesti dai carichi di lavoro IA. Ciò consente ai nostri partner chiave, come KX e Hazelcast, di soddisfare le esigenze dei loro clienti in termini di gestione dei rischi in tempo reale.