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Bankitalia: big data e machine learning rafforzano l’analisi macroeconomica

Il direttore generale Franco: collegando gli specialisti dei dati con i loro colleghi in prima linea, l’istituto di Via nazionale ha iniziato a identificare progetti che possono aumentare sia l'accuratezza che le prestazioni delle attività

di Davide Colombo

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(imagoeconomica)

Il direttore generale Franco: collegando gli specialisti dei dati con i loro colleghi in prima linea, l’istituto di Via nazionale ha iniziato a identificare progetti che possono aumentare sia l'accuratezza che le prestazioni delle attività


2' di lettura

La pandemia non ha frenato il lavoro dell'unità di analisi basata sui Big data e le applicazioni di machine learning attiva ormai da quattro anni in Bankitalia. Gli esperti che lavorano a questa unità sono economisti, statistici, specialisti in intelligenza artificiale, data scientist, matematici e specialisti in IT e le loro analisi di dati non tradizionali raccolti da social media, giornali, piattaforme di pagamento e di brokeraggio per i mutui casa rappresentano un nuovo asset per la produzioni di future da condividere con Istat e le altre autorità nazionali.

Del lavoro di questa unità ha parlato oggi, 11 novembre, il direttore generale di Bankitalia, Daniele Franco, nel suo intervento di saluto al convegno internazionale “Nontraditional Data & Statistical Learning with Applications to Macroeconomics” organizzato in via telematica in collaborazione con la Fed e a cui partecipano rappresentanti di circa 60 banche centrali, 57 università, 24 agenzie governative, 7 organizzazioni multilaterali e 20 compagnie private. «Lo sfruttamento di set di dati più ampi, una potenza di calcolo più rapida e tecniche analitiche più avanzate sta stimolando il progresso su una serie di problemi micro e macroeconomici - ha spiegato Franco - e la Banca d'Italia, collegando questi specialisti dei dati con i loro colleghi in prima linea, ha iniziato a identificare progetti che possono aumentare sia l'accuratezza che le prestazioni delle nostre attività».

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Cambio di paradigma

Franco ha parlato del cambio di paradigma imposto dalle nuove tecniche di apprendimento automatico e i progressi impressionanti fatti negli ultimi anni. «I tassi di errore nell'etichettare il contenuto delle foto su ImageNet, un set di dati di oltre 10 milioni di immagini, sono diminuiti da oltre il 30% nel 2010 a un minimo del 2,2% nel 2019 - ha esemplificato - e ciò ha, tra l'altro, grandi implicazioni per l'identificazione di banconote false, che fa parte del nostro lavoro di banca centrale».

Le implicazioni sul futuro immediato sono immaginabili: dalle analisi in tempo “quasi-reale” sugli sviluppi della pandemia o della congiuntura economica, fino alle letture sui comportamenti degli intermediari e dei consumatori che fanno sempre più ricorso al Finteck. «Le banche centrali - ha proseguito Franco - stanno ora utilizzando i big data per migliorare la loro capacità di svolgere le loro missioni: politica monetaria, supervisione bancaria e controllo del sistema di pagamento».

Le sfide sul fronte della privacy

Ma la rivoluzione dei Big Data pone anche sfide fondamentale sul fronte della privacy e dell'accurato utilizzo statistico prodotto utilizzando le nuove informazioni. «La disponibilità di algoritmi per preservare la privacy o l'uso del federated learning, recentemente suggerito dai ricercatori di Google - ha detto Franco a questo proposito - potrebbe fornire la tecnologia abilitante». Si tratta di tecniche che consentono elaborazioni su server diversi, evitando qualsiasi scambio di dati. «Ciò richiederà ulteriori investimenti sia dal settore pubblico che da quello privato - ha concluso il dg di Bankitalia -. Richiederà anche una più stretta cooperazione tra il settore privato, che in genere possiede la maggior parte dei nuovi dati, e il settore pubblico, che utilizza tali dati per ragioni di policy e per il bene comune».

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