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Intelligenza artificiale e cooperazione contro il crimine finanziario

La Commissione europea ha posto la lotta al crimine finanziario al centro della propria agenda e ha elaborato una proposta legislativa (il cosiddetto Aml package), che include la creazione dell’Autorità europea di settore

di Piero Boccassino e Oreste Pollicino

(ipopba - stock.adobe.com)

3' di lettura

La Commissione europea ha posto la lotta al crimine finanziario al centro della propria agenda e ha elaborato una proposta legislativa (il cosiddetto Aml package), che include la creazione dell’Autorità europea di settore, una nuova direttiva e un nuovo regolamento, volti a una maggiore convergenza nell’azione da parte delle Autorità nazionali e a una razionalizzazione dei requisiti normativi applicabili nei Paesi dell’Unione.

Le proposte della Commissione, che fanno seguito ad alcuni casi emblematici di non funzionamento dei presidi di antiriciclaggio verificatisi in alcuni contesti nazionali, vanno nella giusta direzione di superare alcuni importanti limiti dell’attuale sistema, che si caratterizza per un’eccessiva frammentazione.

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Si tratta di una condizione necessaria ma non sufficiente per un contrasto maggiormente produttivo del crimine finanziario. Uno dei tratti che più rilevano nell’attuale sistema sono infatti le carenze in termini di efficacia e di efficienza e i costi di compliance. Come evidenziato dalla European banking federation, appena l’1% dei casi segnalati alle Autorità sono oggetto di indagini giudiziarie, con l’1% dei proventi di reato confiscati. Ciò a fronte di miliardi di euro di costi di conformità sostenuti ogni anno dal sistema bancario europeo.

Quali dovrebbero essere le linee di azione per raggiungere risultati migliori con un utilizzo più efficace ed efficiente delle risorse? Le parole chiave dovrebbero essere tecnologia e cooperazione.

L’applicazione delle nuove tecnologie è essenziale per gestire al meglio le risorse e rafforzare la capacità di intercettare i crimini finanziari. Tale utilizzo dovrebbe essere tuttavia associato a forme di cooperazione pubblico-privato e privato-privato, al fine di facilitare lo scambio di informazioni e di metodologie in una cornice legale di riferimento. Sul fronte della tecnologia l’utilizzo dell’intelligenza artificiale può essere un’area centrale per il raggiungimento di risultati che portino a una maggiore produttività. In un’ottica di efficacia, molto promettenti sono le tecniche di segmentazione dei clienti che superino gli approcci basati su dati statici. Un altro ambito di ricerca è quello di considerare le transazioni come grafi matematici. Tra le soluzioni con obiettivi di efficienza si evidenziano le tecniche di prioritizzazione degli alert.

La stessa tecnologia può essere lo snodo essenziale per permettere, nel rispetto della normativa in materia di protezione dei dati personali, forme di cooperazione volte a intercettare situazioni altrimenti non rilevabili. Si pensi alle tecniche volte ad anonimizzare i dati in conformità alla General data protection regulation o alle soluzioni di federated machine learning, che consentono di addestrare modelli sfruttando i dati presenti in diversi ambienti ma senza la necessità di condividerli.

Sussistono nel panorama europeo alcune interessanti sperimentazioni di utilizzo della tecnologia e di cooperazione tra privati e con il settore pubblico. Un esempio è quello del Tmnl che coinvolge cinque banche olandesi con l’obiettivo di mettere a fattor comune, tramite una piattaforma unica, dati su cui applicare scenari specifici di intercettamento. In Italia, Intesa Sanpaolo ha costituito il consorzio Anti financial crime digital hub, in collaborazione con il proprio Innovation center e partner scientifici (il Politecnico di Torino, l’Università di Torino e CentAi), per lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale in tale settore, aperto ad altri operatori.

L’utilizzo della tecnologia con il ricorso all’intelligenza artificiale e la ricerca di forme di cooperazione tra operatori pone rilevanti questioni sotto il profilo della conformità normativa. L’impiego dell’intelligenza artificiale solleva domande riguardo al rispetto dei princìpi contenuti nella proposta di regolamentazione europea nota come Artificial intelligence act e in genere riguardo alla necessità che i sistemi sottostiano a requisiti di comprensibilità e verificabilità. La ricerca di cooperazione richiede la messa a fattor comune di informazioni nel rispetto della protezione dei dati personali, ponendo attenzione ai principi di necessità e minimizzazione.

Vista la rilevanza dell’antiriciclaggio per il settore pubblico, sarebbe auspicabile che il legislatore europeo consideri la possibilità di una normativa di settore, sia riguardo alle tematiche di utilizzo dell’intelligenza artificiale sia della protezione dei dati personali, magari nel contesto dell’Aml package, al fine di pervenire a un sistema che favorisca l’utilizzo della tecnologia e la cooperazione tra operatori nel contrasto del crimine finanziario.

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