Le banche stanno testando un nuovo tipo di intelligenza artificiale, come l’intelligenza artificiale agentica, che fa molto di più che cercare parole chiave o seguire regole preimpostate. Invece di fare affidamento solo su avvisi statici, alcuni trading desk stanno iniziando a utilizzare sistemi progettati per ragionare attraverso modelli in tempo reale e segnalare comportamenti che potrebbero richiedere una revisione umana.
Bloomberg ha spiegato in dettaglio come Goldman Sachs e Deutsche Bank stanno esplorando o implementando i cosiddetti strumenti di intelligenza artificiale “agenti” per la sorveglianza degli scambi. L’obiettivo è rafforzare la supervisione degli ordini e delle transazioni utilizzando agenti software in grado di analizzare l’attività mentre si svolge e identificare modelli che potrebbero suggerire una cattiva condotta.
Agenti adattivi
Le grandi banche utilizzano sistemi di sorveglianza automatizzati per monitorare l’attività di negoziazione, sistemi che spesso si basano su regole predefinite: se un’operazione supera una certa dimensione, si discosta da un benchmark o rientra in un modello di rischio noto, attiva un avviso. I team di conformità esaminano quindi il caso manualmente.
La sfida è la scala e la complessità. I mercati moderni generano enormi volumi di dati in classi di attività, fusi orari e sedi di negoziazione. Le regole statiche possono generare un gran numero di falsi positivi, mentre forme di manipolazione più sottili potrebbero non corrispondere a modelli noti.
Secondo Bloombergi nuovi sistemi ad agenti mirano ad andare oltre questo approccio. Invece di confrontare semplicemente le operazioni con una lista di controllo, gli agenti AI sono progettati per esaminare il comportamento di trading in più segnali, confrontarlo con l’attività storica e rilevare combinazioni insolite di azioni.
Gli strumenti non sono descritti come sostitutivi dei responsabili della conformità. Sembrano invece funzionare come un ulteriore livello di monitoraggio, facendo emergere casi che meritano un’ispezione umana più attenta.
Il lavoro di Deutsche Bank con Google Cloud
Bloomberg ha riferito che Deutsche Bank sta lavorando con Google Cloud allo sviluppo di agenti AI in grado di monitorare l’attività di trading. Il sistema è progettato per esaminare grandi quantità di dati sugli ordini e sull’esecuzione e segnalare anomalie quasi in tempo reale.
La banca ha ampliato le sue iniziative di intelligenza artificiale negli ultimi anni e questo sforzo di sorveglianza riflette il modo in cui gli istituti finanziari stanno applicando la tecnologia del modello linguistico generativo e di grandi dimensioni oltre le interfacce di chat. In questo contesto, l’intelligenza artificiale non risponde alle domande dei clienti ma analizza flussi di dati strutturati e non strutturati legati al comportamento commerciale. Gli agenti AI possono aiutare a identificare “anomalie complesse” negli ordini e nelle transazioni. Ciò suggerisce che il sistema potrebbe esaminare le relazioni tra operazioni, tempistiche, condizioni di mercato e cronologia dei trader, non singoli eventi isolatamente.
Il personale addetto alla conformità rimane responsabile della revisione dei casi segnalati e della determinazione se sono necessarie ulteriori azioni.
La strategia di intelligenza artificiale agentica di Goldman Sachs
Goldman Sachs sta anche esplorando l’uso dell’intelligenza artificiale per la sorveglianza Bloomberg. Negli ultimi anni la banca ha investito molto nell’intelligenza artificiale nei suoi sistemi di trading e di rischio, e questo sforzo sembra estendere tale lavoro alla conformità.
L’attenzione, come descritto nel rapporto, è sull’utilizzo di agenti di intelligenza artificiale che possano operare con un certo grado di indipendenza nella scansione degli indicatori di cattiva condotta. Il sistema può identificare modelli che non rientrano in una regola chiara ma che risultano comunque insoliti.
Per le autorità di regolamentazione, l’appello è semplice: un rilevamento precoce può ridurre i danni al mercato e il rischio reputazionale. Per le banche esiste anche una dimensione operativa. I dipartimenti di conformità devono affrontare la pressione di gestire grandi volumi di avvisi mantenendo rigorosi standard di supervisione. È probabile che gli strumenti in grado di ridurre il rumore senza ridurre il controllo attirino l’attenzione.
Perché l’“intelligenza artificiale” è importante
Il termine “intelligenza artificiale” si riferisce a sistemi che possono intraprendere azioni mirate senza rispondere alle richieste. In pratica, ciò può significare che il software è in grado di decidere quali dati esaminare successivamente, confrontare più segnali e intensificare i risultati senza un costante input umano. In un contesto commerciale, ciò potrebbe comportare il monitoraggio dei flussi di ordini, dei movimenti dei prezzi, dei metadati delle comunicazioni e del comportamento storico per valutare se l’attività si allinea con i modelli normali.
Ciò non significa che il sistema prenda autonomamente le decisioni disciplinari. Le istituzioni finanziarie operano secondo rigidi regimi normativi e la responsabilità spetta ai supervisori umani. Il ruolo dell’agente è identificare e organizzare le informazioni in modo più efficace di quanto possano fare i sistemi statici.
Parte di un più ampio cambiamento di conformità
Ciò che appare nuovo è l’applicazione di architetture di intelligenza artificiale generativa più avanzate alle funzioni di controllo interno.
Le autorità di regolamentazione negli Stati Uniti e in Europa hanno incoraggiato le aziende a migliorare il monitoraggio degli abusi e delle manipolazioni del mercato. Sebbene le regole non impongano l’intelligenza artificiale, richiedono alle aziende di mantenere sistemi e controlli efficaci. Se gli strumenti di intelligenza artificiale possono contribuire a soddisfare tale standard, è probabile che l’adozione aumenterà.
Allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale in conformità solleva le proprie domande. Le banche devono garantire che i modelli siano spiegabili, che non introducano distorsioni e che possano resistere alla revisione normativa. La governance dei modelli, la sicurezza dei dati e gli audit trail rimangono preoccupazioni centrali.
Cosa cambia per il settore
Se gli strumenti di sorveglianza degli agenti si rivelassero efficaci, potrebbero alterare il modo in cui lavorano i team di conformità. Invece di smistare grandi volumi di semplici avvisi, il personale può dedicare più tempo alla valutazione dei casi complessi emersi dagli agenti di intelligenza artificiale.
Questo cambiamento non eliminerebbe la necessità del giudizio umano. Potrebbe, tuttavia, cambiare il luogo in cui si concentra lo sforzo umano. Nei mercati in cui la velocità e il volume dei dati continuano ad aumentare, la capacità di analizzare modelli in tempo reale sta diventando sempre più difficile da raggiungere con i soli sistemi basati su regole.
(Foto di Markus Spike)
Vedi anche: La demo dei pagamenti tramite intelligenza artificiale di Mastercard punta al commercio gestito da agenti
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
