Intelligenza artificiale e rischi bancari: la velocità dei pericoli cresce

Le banche italiane affrontano una trasformazione senza precedenti, guidata dall’intelligenza artificiale, che modifica 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 di modelli di IA avanzati riduce il tempo tra l’individuazione di una vulnerabilità e il suo sfruttamento, aumentando la complessità e riducendo i margini di reazione. Le autorità di vigilanza, tra cui la Banca d’Italia, l’Ivass e la Bce, hanno lanciato un allarme su questa evoluzione, richiedendo alle banche un piano strutturato per gestire i rischi legati all’IA.

Velocità e complessità dei rischi

La velocità con cui l’intelligenza artificiale modifica i rischi è un tema centrale nel dibattito tra esperti e autorità. Petrillo sottolinea che i modelli di IA più avanzati non solo accelerano la diffusione delle minacce, ma anche riducono il tempo a disposizione per reagire. Questo crea una situazione in cui le banche devono affrontare rischi che si evolvono in modo rapido e imprevedibile, spesso combinando fattori tecnologici, operativi, normativi e reputazionali. La complessità di questi rischi rende più arduo prevedere come un singolo evento possa propagarsi all’interno dell’organizzazione o del sistema finanziario.

La velocità di evoluzione dei rischi richiede un adattamento continuo del risk management. Le banche devono integrare competenze di risk management, tecnologiche e di business per anticipare i rischi e tradurli in decisioni operative. La sfida non si limita a soddisfare le scadenze regolamentari, ma richiede una capacità permanente e trasversale di gestione del rischio.

Un piano di azione per le banche

Le banche sono chiamate a valutare la propria esposizione ai rischi legati all’uso dell’IA, verificare l’adeguatezza dei presidi e definire un piano di intervento con responsabilità chiare e tempistiche precise. Questo processo, che si svolge in questi mesi nei consigli di amministrazione e nelle strutture tecniche, richiede un adattamento dell’intera architettura di risk management. Le istituzioni devono integrare competenze di risk management, tecnologiche e di business per anticipare i rischi e tradurli in decisioni operative.

Le autorità hanno anticipato la scadenza per le banche considerate “significant”, fissandola al 31 ottobre. Questi gruppi dovranno presentare un quadro chiaro dei rischi cyber legati all’IA e un piano operativo per fronteggiarli. Le altre banche, pur non avendo una scadenza specifica, sono comunque chiamate a muoversi in questa direzione. L’evoluzione dell’IA procede a una velocità tale da richiedere un monitoraggio costante e una revisione periodica delle misure di sicurezza.

La richiesta di Banca d’Italia, Ivass e Bce si inserisce in un contesto in cui l’IA non solo modifica i processi, ma potenzialmente influisce sulla stabilità del sistema finanziario. L’attenzione crescente delle autorità segnala un impatto non solo tecnologico, ma potenzialmente sistemico. Per le banche, la sfida è duplice: sfruttare le potenzialità dell’IA per migliorare servizi e processi interni, garantendo al tempo stesso standard elevati di sicurezza informatica e tutela dei clienti. La velocità con cui l’IA modifica i rischi rappresenta un’evoluzione senza precedenti per il settore bancario. Le banche devono adattare i propri modelli di controllo, passando da un approccio reattivo a uno proattivo, orientato all’anticipazione delle vulnerabilità generate o amplificate dall’intelligenza artificiale. Questo cambiamento richiede una collaborazione tra competenze di risk management, tecnologiche e di business, per garantire una gestione del rischio efficace e tempestiva.