Il dibattito sulla bolla dell’IA manca della vera storia del BFSI: l’impatto pronto per la regolamentazione
Negli ultimi due anni, i dibattiti sull’intelligenza artificiale (IA) nel settore bancario e dei servizi finanziari (BFSI) si sono concentrati su una domanda familiare: è questa un’altra bolla tecnologica passeggera o una base per un cambiamento duraturo? Tuttavia, l’eccitazione attorno all’IA ignora una realtà importante. Nel BFSI, il successo dell’IA dipende dalla sua integrazione in ecosistemi regolamentati e diversificati a livello mondiale, piuttosto che da guadagni rapidi.
Indipendentemente dalle dimensioni dell’istituzione finanziaria, sia essa una grande banca globale, una banca regionale di medie dimensioni, una fintech o una cooperativa di credito locale, robusti quadri normativi come l’Atto sull’IA dell’UE, l’ISO/IEC 42001 e il Quadro di gestione del rischio dell’IA del NIST fungono da abilitatori per le organizzazioni per utilizzare l’IA in modo sicuro, responsabile ed efficace. Le barriere nel sistema democratizzano l’accesso all’IA, segnalando un passaggio da progetti pilota sperimentali a operazioni scalabili e inclusive.
Implementazione controllata
La prima adozione dell’IA nel BFSI includeva progetti pilota nel servizio clienti, nella rilevazione delle frodi, nell’automazione dei documenti e nella modellazione del rischio, promettendo risultati iniziali incoraggianti. Mentre molti hanno fornito risultati promettenti, i piccoli operatori hanno affrontato vincoli di risorse, evidenziando il divario tra potenziale e distribuzione diffusa. A causa dell’intensa supervisione normativa, molte banche globali, cooperative di credito e banche di microfinanza hanno lottato con la spiegabilità, il bias e la privacy dei dati.
Enti di vigilanza globali hanno costantemente sottolineato la gestione del rischio dei modelli, la governance e la responsabilità nelle decisioni guidate dall’IA. Pertanto, le iniziative di IA che non dimostravano tracciabilità e controllo hanno faticato a scalare. È emerso un approccio disciplinato in cui le banche hanno prioritizzato casi d’uso ridotti, incorporato meccanismi di validazione più forti e allineato le implementazioni dell’IA con i quadri di rischio e conformità esistenti.
La regolamentazione come vincolo progettuale
Una concezione errata nel dibattito sulla bolla dell’IA è che la regolamentazione rallenti l’innovazione. Nel BFSI, il contrario è spesso vero. La chiarezza normativa ha guidato migliori decisioni ingegneristiche. I sistemi di IA che possono operare sotto la supervisione normativa sono più robusti, spiegabili e resilienti.
Settori come la decisione di credito, l’analisi delle frodi e il monitoraggio della conformità sono esempi classici. Poiché i modelli di IA influenzano gli esiti dei clienti, le banche devono dimostrare come vengono prese le decisioni, come vengono utilizzati i dati e come vengono gestite le eccezioni. La spiegabilità è un requisito normativo. Allo stesso modo, il controllo umano rimane centrale, specialmente nelle decisioni ad alto impatto, rafforzando l’importanza dei modelli operativi con intervento umano.
Il crescente focus sull’assicurazione riflette questo cambiamento. L’ingegneria e la validazione di qualità si sono espanse oltre i test funzionali per includere il comportamento dei modelli, la deriva dei dati e la resilienza operativa. Queste pratiche rispecchiano le aspettative normative e aiutano le istituzioni a costruire fiducia nei sistemi di IA nel tempo. Piuttosto che gonfiare una bolla, la regolamentazione sta plasmando l’IA in qualcosa di più sostenibile.
La strada verso un’IA integrata
L’IA sta diventando parte integrante dei flussi di lavoro core, dal monitoraggio delle transazioni all’engagement con i clienti, piuttosto che rimanere a fianco di essi. La finanza integrata e l’automazione, sebbene invisibili per gli utenti finali, sono integrate nelle piattaforme bancarie.
Questa integrazione solleva interrogativi sulla governance su larga scala. Poiché i sistemi di IA interagiscono tra loro attraverso piattaforme ed ecosistemi, la responsabilità diventa più complessa. I regolatori stanno già segnalando aspettative riguardo il monitoraggio continuo, i controlli adattivi e la supervisione dei modelli a livello aziendale.
Le conformità, la governance e l’ingegneria definiranno il futuro dell’IA nel BFSI. Il successo dipenderà dalla costruzione di sistemi di cui regolatori, clienti e consigli possono fidarsi, e la capacità dell’industria di operare l’IA in modo responsabile sarà attentamente osservata.
