{"id":307,"date":"2025-02-24T08:48:12","date_gmt":"2025-02-24T08:48:12","guid":{"rendered":"https:\/\/listapartecipativa.eu\/?p=307"},"modified":"2025-02-24T11:16:37","modified_gmt":"2025-02-24T11:16:37","slug":"intelligenza-artificiale-rischi-e-opportunita-per-il-settore-finanziario","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/listapartecipativa.eu\/es\/intelligenza-artificiale-rischi-e-opportunita-per-il-settore-finanziario\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale, rischi e opportunit\u00e0 per il settore finanziario"},"content":{"rendered":"

Versi\u00f3n en espa\u00f1ol abajo <\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il mondo della finanza sta vivendo una vera e propria rivoluzione tecnologica<\/strong>. Cambiamenti tanto rapidi e intensi da ricordare l’idea di \u201cdistruzione creativa\u201d del capitalismo proposta dal l’economista Schumpeter: una fase in cui le trasformazioni sono tanto profonde e durature da portare alla scomparsa di imprese, filiere e modelli produttivi e all’emergere di nuovi. Trasformazioni che riguardano tanto la dimensione operativa quanto quella culturale e sociale.<\/p>\n\n\n\n

Se quasi ogni ambito e servizio finanziario \u00e8 interessato, l\u2019inteligencia artificial<\/strong> \u00e8 forse l’innovazione con le ricadute potenzialmente pi\u00f9 impattanti. I rischi per la finanza etica<\/strong> sono diversi, sia riguardo l\u2019erogazione del credito, sia nel campo degli investimenti.<\/p>\n\n\n\n

Riguardo il primo ambito, l’intelligenza artificiale pu\u00f2 analizzare su base statistica un numero enorme di prestiti passati, valutando le caratteristiche di chi ha restituito il finanziamento e di chi non l’ha fatto. In questo modo cercher\u00e0 di imparare (machine learning<\/em>) quali sono i fattori di rischio e di conseguenza se concedere o meno un prestito in futuro a determinate tipologie di clienti.<\/p>\n\n\n\n

Questa modalit\u00e0 porta a diverse problematiche. Prima tra tutte: quali dati vengono presi per realizzare l’analisi statistica<\/strong>? Diverse ricerche mostrano come spesso i clienti vengano profilati anche su base etnica, religiosa, sessuale, portando a discriminazioni nell’accesso al credito. Il rischio \u00e8 anche che le previsioni si auto-confermino. Mettiamo che un algoritmo stabilisca che le persone di una determinata fede religiosa o etnia siano pi\u00f9 a rischio. Come risultato, le banche tenderanno a non concedere crediti a queste persone, o a farlo a condizioni pi\u00f9 gravose (tassi di interesse pi\u00f9 alti o maggiori garanzie richieste). Queste stesse persone avranno quindi maggiori difficolt\u00e0 sia nell’ottenere un prestito sia nel restituirlo, il che confermer\u00e0 e rafforzer\u00e0 l’indirizzo preso dall’algoritmo.<\/p>\n\n\n\n

Un altro problema di enorme rilevanza riguarda la privacy e l’invasivit\u00e0 nella raccolta dei dati <\/strong>per creare la base statistica necessaria al machine learning<\/em>. Le societ\u00e0 che elaborano e vendono le nostre informazioni personali possono raccogliere decine di migliaia di dati su un singolo individuo. Chi di noi legge tutte le lunghissime condizioni di contratto che ci appaiono quando utilizziamo un programma o scarichiamo un’applicazione sul nostro telefonino? Chi di noi sa che fine fanno e come sono usati i cookies che accettiamo ogni volta che visitiamo un sito internet?<\/p>\n\n\n\n

Ancora, nel momento in cui un’analisi statistica fondata su milioni di dati segnala che un determinato soggetto potrebbe essere a rischio, quale impiegato in banca si assumer\u00e0 la responsabilit\u00e0 di fornire un parere opposto? Questa problematica rimanda al governo interno della banca e a come vengono presi i processi decisionali dagli impiegati che analizzano il credito fino ai vertici societari. Ancora prima, l’intelligenza artificiale \u00e8 un elemento della valutazione complessiva o diventa la valutazione in s\u00e9?<\/p>\n\n\n\n

Il rischio \u00e8 quello di andare verso una de-umanizzazione in cui il rapporto tra banca e cliente viene sostituito da un algoritmo.<\/strong> A cascata questo potrebbe ulteriormente aggravare il problema di una maggiore esclusione finanziaria per le persone gi\u00e0 oggi pi\u00f9 vulnerabili e con maggiori difficolt\u00e0 nell\u2019accesso al credito.<\/p>\n\n\n\n

Passando dall\u2019attivit\u00e0 creditizia a quella di investimento, i problemi sono altrettanto rilevanti. Il rischio principale \u00e8 quello di una concentrazione sempre pi\u00f9 spinta, una sorta di \u201coligopolio al quadrato\u201d. Sono pochissime le imprese tecnologiche che elaborano gli algoritmi, cos\u00ec come pochissimi i gestori in posizione di forza sui mercati finanziari. In una spirale perversa questi investitori istituzionali sono spesso tra i maggiori azionisti delle stesse societ\u00e0 tecnologiche che elaborano gli algoritmi usati per selezionare gli investimenti. In un recente documento, anche ricercatori della Banca Centrale Europea hanno segnato come l’intelligenza artificiale \u201cpotrebbe rivelarsi un mercato in cui il vincitore prende tutto\u201d, portando a un’ulteriore concentrazione nel sistema finanziario, a \u201cun\u2019accelerazione delle realt\u00e0 \u201ctroppo grandi per fallire\u201d e al trasferimento delle rendite economiche dai consumatori alle istituzioni finanziarie\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Non solo. Se pochissimi algoritmi che si nutrono delle stesse serie storiche di dati decidono acquisti e vendite, il rischio \u00e8 di esasperare i comportamenti \u201cdi gregge\u201d, con impatti evidenti in termini di stabilit\u00e0 finanziaria. \u00c8 nuovamente la ricerca della BCE a segnalare che \u201cl’intelligenza artificiale pu\u00f2 distorcere la funzione di elaborazione delle informazioni dei mercati, aumentando il potenziale di crisi endogena. […] Pu\u00f2 rendere le conclusioni dei partecipanti al mercato sistematicamente distorte, portando a prezzi degli asset distorti, aumento della correlazione, comportamenti di gregge o bolle\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Come in ambito creditizio le conseguenze peggiori potrebbero verificarsi per i pi\u00f9 deboli e i soggetti gi\u00e0 oggi esclusi dai servizi bancari, cosi anche riguardo gli investimenti, gli impatti pi\u00f9 pesanti potrebbero ricadere sui piccoli risparmiatori e i soggetti con minore esperienza. In altre parole, il rischio principale dello sviluppo dell\u2019intelligenza artificiale in ambito finanziario \u00e8 un’ulteriore separazione tra pochi soggetti in posizione di forza che ne traggono tutti i benefici e la maggioranza dei clienti e dei risparmiatori che ne subiscono gli impatti negativi. L’allargamento di una forbice gi\u00e0 oggi inaccettabile per un sistema finanziario che esaspera le diseguaglianze e drena risorse dall’insieme della societ\u00e0 e del sistema produttivo verso una piccola minoranza.<\/p>\n\n\n\n

Anche per questo il mondo della finanza etica \u00e8 chiamato a interrogarsi e a prendere posizione<\/strong>. L’intelligenza artificiale \u00e8 uno strumento. L’impatto che avr\u00e0 sul mondo finanziario, e in generale sulle nostre vite, dipende dall’uso che decideremo di farne. \u00c8  necessaria una riflessione che abbracci gli aspetti operativi, normativi, culturali e sociali. \u00c8 possibile utilizzarla non per penalizzare, ma al contrario per favorire l\u2019accesso al credito per i soggetti oggi esclusi? Per migliorare la valutazione di impatto? Per semplificare operazioni ripetitive e in questo modo liberare tempo per la relazione con il cliente e i servizi non finanziari? Per incanalare le sue enormi potenzialit\u00e0 verso l\u2019interesse di tutte e tutti e non della piccola minoranza che guida oggi tanto i giganti tecnologici quanto quelli finanziari? Perch\u00e9 sia centrata su bisogni e necessit\u00e0 degli esseri umani e del pianeta?<\/p>\n\n\n\n

Assieme alle nostre reti di riferimento in Italia, Europa e su scala internazionale stiamo seguendo da vicino l\u2019evoluzione tecnologica e le sue ricadute sul piano sociale e ambientale (pensiamo ai consumi energetici dell\u2019intelligenza artificiale), oltre che economici e finanziari. Stiamo gi\u00e0 lavorando per raccogliere la sfida per pensare e realizzare un nostro percorso anche riguardo l’intelligenza artificiale. Un percorso che possa rafforzare ulteriormente i nostri valori, la nostra visione e la distintivit\u00e0 della finanza etica.<\/p>\n\n\n\n

— Andrea Baranes<\/em>, socio di Banca Etica<\/em> dal 1999<\/p>\n\n\n\n

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Inteligencia artificial, riesgos y oportunidades para el sector financiero<\/h2>\n\n\n\n

El mundo de las finanzas est\u00e1 viviendo una verdadera revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica<\/strong>. Cambios tan r\u00e1pidos e intensos que recuerdan la idea de \u201cdestrucci\u00f3n creativa\u201d del capitalismo propuesta por el economista Schumpeter: una fase en la que las transformaciones son tan profundas y duraderas que llevan a la desaparici\u00f3n de empresas, cadenas productivas y modelos de negocio, y al surgimiento de otros nuevos. Transformaciones que afectan tanto la dimensi\u00f3n operativa como la cultural y social.<\/p>\n\n\n\n

Si bien casi todos los \u00e1mbitos y servicios financieros se ven impactados, la inteligencia artificial es quiz\u00e1s la innovaci\u00f3n con consecuencias potencialmente m\u00e1s significativas. Los riesgos para la banca \u00e9tica son diversos, tanto en lo que respecta a la concesi\u00f3n de cr\u00e9ditos como en el campo de las inversiones.<\/p>\n\n\n\n

En cuanto al primer \u00e1mbito, la inteligencia artificial puede analizar, sobre una base estad\u00edstica, un n\u00famero enorme de pr\u00e9stamos pasados, evaluando las caracter\u00edsticas de quienes han devuelto el financiamiento y de quienes no lo han hecho. De este modo, intentar\u00e1 aprender (machine learning<\/em>) cu\u00e1les son los factores de riesgo y, en consecuencia, si conceder o no un pr\u00e9stamo en el futuro a determinadas tipolog\u00edas de clientes.<\/p>\n\n\n\n

Esta modalidad conlleva diversas problem\u00e1ticas. La primera, entre todas, es: \u00bfqu\u00e9 datos se utilizan para realizar el an\u00e1lisis estad\u00edstico? <\/strong>Diversas investigaciones muestran que, a menudo, los clientes son perfilados tambi\u00e9n en base a su origen \u00e9tnico, religioso o sexual, lo que conduce a discriminaciones en el acceso al cr\u00e9dito. Existe, adem\u00e1s, el riesgo de que las previsiones se auto-confirm\u00e9n. Supongamos que un algoritmo determina que las personas de una determinada fe religiosa o etnia son m\u00e1s propensas al riesgo. Como resultado, los bancos tender\u00e1n a no conceder cr\u00e9ditos a estas personas, o a hacerlo en condiciones m\u00e1s gravosas (tasas de inter\u00e9s m\u00e1s altas o mayores garant\u00edas exigidas). Estas mismas personas, por tanto, tendr\u00e1n mayores dificultades tanto para obtener un pr\u00e9stamo como para devolverlo, lo que confirmar\u00e1 y reforzar\u00e1 la orientaci\u00f3n asumida por el algoritmo.<\/p>\n\n\n\n

Otro problema de enorme relevancia es la privacidad y la invasividad en la recolecci\u00f3n de datos<\/strong> para crear la base estad\u00edstica necesaria al machine learning. Las empresas que procesan y venden nuestra informaci\u00f3n personal pueden recopilar decenas de miles de datos sobre un solo individuo. \u00bfQui\u00e9n de nosotros lee todas las interminables condiciones de contrato que aparecen cuando utilizamos un programa o descargamos una aplicaci\u00f3n en nuestro tel\u00e9fono? \u00bfQui\u00e9n de nosotros sabe qu\u00e9 sucede con los cookies que aceptamos cada vez que visitamos un sitio web?<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, en el momento en que un an\u00e1lisis estad\u00edstico basado en millones de datos se\u00f1ala que un determinado sujeto podr\u00eda estar en riesgo, \u00bfqu\u00e9 empleado en el banco asumir\u00e1 la responsabilidad de ofrecer un parecer opuesto? Esta problem\u00e1tica remite al gobierno interno del banco y a c\u00f3mo se toman los procesos decisionales, desde los empleados que analizan el cr\u00e9dito hasta los altos cargos. Incluso surge la cuesti\u00f3n de si la inteligencia artificial es un elemento de la evaluaci\u00f3n global o si se convierte en la evaluaci\u00f3n en s\u00ed misma.<\/p>\n\n\n\n

El riesgo es avanzar hacia una deshumanizaci\u00f3n en la que la relaci\u00f3n entre banco y cliente sea sustituida por un algoritmo.<\/strong> En cadena, esto podr\u00eda agravar a\u00fan m\u00e1s el problema de una mayor exclusi\u00f3n financiera para las personas ya hoy m\u00e1s vulnerables y con mayores dificultades para acceder al cr\u00e9dito.<\/p>\n\n\n\n

Pasando de la actividad crediticia a la de inversi\u00f3n, los problemas son igualmente relevantes. El riesgo principal es el de una concentraci\u00f3n cada vez mayor, una especie de \u201coligopolio al cuadrado\u201d. Son muy pocas las empresas tecnol\u00f3gicas que desarrollan los algoritmos, as\u00ed como muy pocos los gestores en posici\u00f3n de fuerza en los mercados financieros. En una espiral perversa, estos inversores institucionales suelen estar entre los mayores accionistas de las mismas empresas tecnol\u00f3gicas que elaboran los algoritmos utilizados para seleccionar las inversiones. En un documento reciente, incluso investigadores del Banco Central Europeo han se\u00f1alado que la inteligencia artificial \u201cpodr\u00eda resultar en un mercado en el que el ganador se lleva todo\u201d, lo que llevar\u00eda a una mayor concentraci\u00f3n en el sistema financiero, a \u201cuna aceleraci\u00f3n de las realidades \u2018demasiado grandes para caer\u2019 y al traslado de rentas econ\u00f3micas de los consumidores a las instituciones financieras\u201d.<\/p>\n\n\n\n

No solo eso. Si muy pocos algoritmos, que se nutren de las mismas series hist\u00f3ricas de datos, deciden sobre compras y ventas, el riesgo es exacerbar los comportamientos \u201cde manada\u201d, con impactos evidentes en t\u00e9rminos de estabilidad financiera. Nuevamente, una investigaci\u00f3n del BCE advierte que \u201cla inteligencia artificial puede distorsionar la funci\u00f3n de procesamiento de la informaci\u00f3n de los mercados, aumentando el potencial de crisis end\u00f3genas. […] Puede hacer que las conclusiones de los participantes del mercado est\u00e9n sistem\u00e1ticamente distorsionadas, llevando a precios de activos distorsionados, a un aumento de la correlaci\u00f3n, a comportamientos de manada o a la formaci\u00f3n de burbujas\u201d.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed como en el \u00e1mbito crediticio las peores consecuencias podr\u00edan afectar a los m\u00e1s d\u00e9biles y a los sujetos ya excluidos de los servicios bancarios, en lo que respecta a las inversiones, los impactos m\u00e1s severos podr\u00edan recaer sobre los peque\u00f1os ahorradores y aquellos con menor experiencia. En otras palabras, el riesgo principal del desarrollo de la inteligencia artificial en el \u00e1mbito financiero es una mayor separaci\u00f3n entre unos pocos sujetos en posici\u00f3n de fuerza, que obtienen todos los beneficios, y la mayor\u00eda de los clientes y ahorradores, que sufren los impactos negativos. Se ensancha una brecha ya inaceptable en un sistema financiero que exacerba las desigualdades y drena recursos de la sociedad y del sistema productivo hacia una peque\u00f1a minor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Por ello, el mundo de la finanza \u00e9tica est\u00e1 llamado a cuestionarse y a tomar posici\u00f3n. La inteligencia artificial es una herramienta. El impacto que tendr\u00e1 en el mundo financiero, y en general en nuestras vidas, depende del uso que decidamos hacer de ella. Es necesaria una reflexi\u00f3n que abarque los aspectos operativos, normativos, culturales y sociales. \u00bfEs posible utilizarla no para penalizar, sino, por el contrario, para favorecer el acceso al cr\u00e9dito para los sujetos hoy excluidos? \u00bfPara mejorar la evaluaci\u00f3n de impacto? \u00bfPara simplificar operaciones repetitivas y, de este modo, liberar tiempo para la relaci\u00f3n con el cliente y para los servicios no financieros? \u00bfPara canalizar sus enormes potencialidades hacia el inter\u00e9s de todas y todos, y no solo de la peque\u00f1a minor\u00eda que hoy dirige tanto a los gigantes tecnol\u00f3gicos como a los financieros? \u00bfPara que se centre en las necesidades y requerimientos de los seres humanos y del planeta?<\/p>\n\n\n\n

Junto con nuestras redes de referencia en Italia, Europa y a escala internacional, estamos siguiendo de cerca la evoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica y sus repercusiones en el plano social y ambiental (pensemos en el consumo energ\u00e9tico de la inteligencia artificial), adem\u00e1s de las consecuencias econ\u00f3micas y financieras. Ya estamos trabajando para aceptar el desaf\u00edo de pensar y desarrollar un propio camino en lo que respecta a la inteligencia artificial. Un camino que pueda reforzar a\u00fan m\u00e1s nuestros valores, nuestra visi\u00f3n y la distintividad de la finanza \u00e9tica.<\/p>\n\n\n\n

— Andrea Baranes, socio de Banca Etica desde 1999<\/em><\/p>\n\n\n\n

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