Intelligenza artificiale e rischi bancari: la velocità dei pericoli cresce
L’intelligenza artificiale modifica i rischi per le banche, riducendo i tempi di reazione. Un allarme di Accenture.
Le banche italiane affrontano una trasformazione senza precedenti, guidata dall’intelligenza artificiale, che sta modificando non solo i processi operativi, ma anche la natura e la velocità dei rischi a cui sono esposte. Secondo Tommaso Petrillo, responsabile risk di Accenture per l’Italia e la Grecia, l’adozione dell’IA ha reso i rischi più complessi e più veloci da manifestarsi, riducendo i margini di reazione per gli istituti di credito. L’allarme nasce da un quadro di rischio in evoluzione, con nuove minacce che si sviluppano a una velocità senza precedenti.
Velocità dei rischi e riduzione dei margini di reazione
La velocità con cui l’intelligenza artificiale modifica i rischi ha reso più arduo per le banche reagire tempestivamente. Petrillo sottolinea che i modelli di IA più avanzati possono ridurre significativamente il tempo tra l’individuazione di una vulnerabilità e il suo sfruttamento. Questo, a sua volta, aumenta la scala delle minacce e riduce il margine di manovra per mettere in sicurezza i presidi. La velocità di evoluzione tecnologica ha reso necessario un aggiornamento continuo delle strategie di gestione del rischio.
La gestione del rischio deve adattarsi a un contesto in rapida evoluzione.
Le autorità di vigilanza, tra cui la Banca d’Italia, l’Ivass e la Bce, hanno lanciato un allarme su come l’IA possa generare nuovi rischi per il sistema finanziario. Queste istituzioni hanno richiesto alle banche di predisporre un esame strutturato e un piano di azione per gestire i rischi informatici legati all’uso dell’IA. Per le banche considerate “significant”, la scadenza per l’adempimento è stata anticipata al 31 ottobre, rispetto a una data originariamente fissata a fine anno.
Un’evoluzione che richiede una capacità trasversale
La sfida per le banche non si limita a soddisfare le prossime scadenze regolamentari, ma richiede una capacità permanente e trasversale di gestione del rischio. Petrillo sottolinea che la risposta deve coinvolgere competenze di risk management, tecnologiche e di business, integrate in modo coerente. L’obiettivo è anticipare i rischi e tradurli rapidamente in decisioni operative. L’evoluzione dell’IA ha reso necessario un passaggio da un approccio reattivo a uno proattivo, orientato all’anticipazione delle vulnerabilità.
Le banche devono evolvere i modelli di controllo per affrontare i nuovi rischi.
La complessità dei rischi legati all’IA si manifesta in situazioni in cui diversi fattori – tecnologici, operativi, normativi, reputazionali – si combinano, rendendo più arduo prevedere come un singolo evento possa propagarsi all’interno dell’organizzazione o del sistema finanziario. La velocità di evoluzione dei rischi ha reso necessario un adattamento continuo delle strategie di gestione del rischio, con un focus su una gestione integrata e proattiva.