L’intelligenza artificiale sta trasformando la gestione della compliance nel settore finanziario, ma non può sostituire il giudizio umano nelle decisioni regolamentari. È questo il messaggio emerso dal webinar organizzato da Vixio, durante il quale esperti del settore hanno analizzato le opportunità e i limiti dell’AI nell’ambito della gestione dei cambiamenti normativi.
Secondo Luke Baker, Payments and Banking Industry Lead di Vixio, i team di compliance si trovano oggi stretti tra due pressioni contrapposte. Da un lato, consigli di amministrazione e vertici aziendali chiedono un’adozione rapida dell’intelligenza artificiale per ridurre i costi operativi; dall’altro, il numero e la complessità delle modifiche normative, soprattutto nei contesti internazionali, continuano a crescere, mentre la responsabilità personale dei responsabili della compliance rimane immutata.
Uno dei principali temi affrontati riguarda l’impiego dei Large Language Model nelle attività regolamentari. Sebbene questi strumenti siano sempre più evoluti, gli esperti ritengono che i modelli di uso generale non siano ancora adatti ad assumere decisioni ad alto rischio a causa della possibilità di generare informazioni inesatte. Per questo motivo, le istituzioni finanziarie stanno sviluppando soluzioni proprietarie progettate per ridurre al minimo ogni margine di interpretazione creativa.
Andrew Dawson, Chief Risk and Compliance Officer e MLRO di Yeepay UK, ha illustrato l’esperienza maturata durante la sua attività presso LHV, dove è stato sviluppato un modello linguistico interno destinato a supportare la redazione delle Segnalazioni di Operazioni Sospette (SAR). Il sistema opera in un ambiente chiuso, utilizza dati anonimizzati e imposta i parametri del modello in modo da eliminare qualsiasi comportamento creativo. Grazie a questa soluzione, un’attività che richiedeva circa cinque ore viene completata quasi istantaneamente, consentendo agli analisti di concentrarsi esclusivamente sulle verifiche finali.
Un altro ostacolo all’adozione dell’intelligenza artificiale è rappresentato dalla qualità dei dati. Nilesh Khatri, Head of Technology per il settore Regulated FinTech & Financial Services, ha proposto un approccio pragmatico che evita lunghi e costosi progetti di trasformazione dei dati aziendali. Secondo il modello illustrato dall’esperto, il 60% delle risorse dovrebbe essere destinato alla raccolta e alla pulizia dei dati, il 25% alla governance, ai controlli e alla supervisione umana, mentre solo il restante 15% dovrebbe essere investito negli strumenti di intelligenza artificiale e nelle relative licenze. Un’impostazione che, a suo giudizio, aumenta significativamente le probabilità di successo dei progetti pilota.
Nel corso del webinar è stato affrontato anche il tema della cosiddetta “Agentic AI”, ovvero sistemi capaci di operare in autonomia filtrando le novità normative, individuando gli obblighi regolamentari e avviando automaticamente i flussi di lavoro. Secondo i relatori, queste tecnologie possono risultare molto efficaci nell’individuare rapidamente le modifiche legislative e nell’automatizzare attività amministrative ripetitive, come la compilazione di documentazione KYC. Tuttavia, l’interpretazione delle norme e la valutazione del loro impatto sulle specifiche realtà aziendali richiedono ancora competenze, esperienza e conoscenza del contesto che solo i professionisti possono garantire.
Particolare attenzione è stata dedicata anche alla trasparenza dei sistemi basati sull’AI. Gli esperti hanno sottolineato che ogni raccomandazione prodotta dall’intelligenza artificiale deve poter essere verificata in qualsiasi momento. Le piattaforme dovrebbero conservare registrazioni complete dei dati utilizzati, delle istruzioni fornite al modello, della versione dell’algoritmo impiegata e degli eventuali interventi effettuati dagli operatori umani. Inoltre, l’approvazione finale delle decisioni deve sempre essere attribuita a una persona identificabile e responsabile.
La conclusione condivisa dai partecipanti è che l’intelligenza artificiale rappresenta uno strumento di supporto estremamente efficace per automatizzare attività ripetitive e velocizzare l’analisi delle informazioni, ma non può sostituire il ruolo dei responsabili della compliance. Con l’evoluzione delle normative sulla responsabilità individuale dei dirigenti, la valutazione finale e la responsabilità delle decisioni continueranno a rimanere esclusivamente in capo alle persone.
