L’intelligenza artificiale nel settore finanziario del Lussemburgo: Adozione, sfide e strada da percorrere
Negli ultimi anni, il settore finanziario lussemburgheseha mostrato un crescente interesse per l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML). Un’analisi tematica congiunta della CSSF (Commission de Surveillance du Secteur Financier) e della BCL (Banque centrale du Luxembourg) rivela che, sebbene l’adozione sia ancora agli inizi, gli investimenti e l’implementazione delle tecnologie AI sono in costante aumento.
Un settore che si sta avvicinando all’intelligenza artificiale
L’indagine, condotta tra ottobre 2021 e gennaio 2022, si è rivolta a 148 istituti vigilati e ha raggiunto un tasso di risposta del 93%. Ha valutato tre aree chiave: strategia digitale, adozione dell’AI/ML e casi d’uso reali. I risultati offrono un’istantanea di un settore che sta abbracciando l’IA in modo cauto ma progressivo.
Nel 2021, solo il 32% degli intervistati ha dichiarato di aver investito nell’IA dietro alle API (56%) e all’onboarding digitale (34%). Tuttavia, entro il 2023, il Machine Learning è diventato il principale settore in cui si prevede una crescita degli investimenti, con il 39% degli istituti che prevede di aumentare i propri budget per l’AI. Questo segna un passaggio dall’interesse esplorativo all’adozione strategica.
Livelli di adozione attuali
Nonostante il fermento intorno all’IA, solo il 30% degli istituti utilizzava attivamente l’IA al momento dell’indagine e il 25% aveva implementato soluzioni di ML. Tra queste, il ML è chiaramente la tecnologia dominante, utilizzata dall’83% di chi adotta l’IA. I casi d’uso riportati dagli intervistati includono principalmente il rilevamento delle frodi, l’automazione dei processi, il marketing, l’analisi dei clienti e la sicurezza informatica.
È interessante notare che le banche, nonostante siano la maggioranza degli intervistati, sono in ritardo rispetto agli istituti di pagamento e di moneta elettronica nell’implementazione dell’IA, probabilmente a causa dei loro sistemi legacy più complessi.
Vantaggi e sfide
Le istituzioni hanno individuato tre vantaggi principali nell’utilizzo dell’IA e del ML:
-
Miglioramento dell’efficienza interna
-
Riduzione del rischio
-
Prodotti e servizi migliorati
D’altro canto, le sfide più grandi includono la qualità dei dati, la scarsità di talenti AI/ML e i problemi legati alla deriva e al monitoraggio dei modelli. Anche la mancanza di un quadro normativo chiaro contribuisce alla cautela nell’adozione.
Strutture organizzative e carenze di competenze
La maggior parte degli istituti che utilizzano l’IA (86%) dispone di team dedicati alla scienza dei dati, spesso situati a livello di gruppo. Tuttavia, le dimensioni dei team in Lussemburgo rimangono ridotte, di solito meno di 10 persone. Le competenze più richieste sono l’analisi dei dati, le statistiche e la programmazione informatica.
Nonostante l’interesse crescente per l’IA, il 30% degli intervistati non ha ancora fornito al personale alcuna formazione in materia, evidenziando una lacuna nella preparazione interna.
Governance e fiducia
Il rapporto dipinge un quadro contrastante della governance dell’IA. Mentre la maggior parte delle istituzioni coinvolge nei progetti di IA le tradizionali funzioni di supervisione, come la protezione dei dati e la sicurezza delle informazioni, solo il 22% ha politiche etiche specifiche per l’IA e solo il 7% ha istituito comitati etici. Con la maturazione dell’uso dell’IA, la governance etica sarà fondamentale per garantire la fiducia e la conformità alle normative.
La sicurezza rimane un’area critica. Solo il 56% effettua revisioni indipendenti della sicurezza dei propri sistemi di intelligenza artificiale e solo il 27% li testa specificamente contro minacce come attacchi avversari o avvelenamento dei dati. Allo stesso modo, la prevenzione degli errori e la spiegabilità rimangono poco sviluppate in molti casi d’uso.
Casi d’uso in produzione
In totale sono stati segnalati 158 casi d’uso legati all’intelligenza artificiale, il 59% dei quali è già in produzione. L’antiriciclaggio e il rilevamento delle frodi sono in testa alla classifica (18%), seguiti dall’automazione dei processi (15%) e da casi d’uso rivolti ai clienti come le raccomandazioni sui prodotti e gli approfondimenti (8% ciascuno). La maggior parte dei sistemi si basa ancora su dati interni tradizionali e sono costruiti internamente o con un supporto esterno limitato.
Guardare avanti
Il settore finanziario lussemburghese sta percorrendo un cammino cauto ma determinato verso l’integrazione dell’IA. L’aumento degli investimenti legati all’IA e la crescente consapevolezza dei benefici e dei rischi segnalano un ecosistema in via di maturazione. Tuttavia, c’è ancora molto lavoro da fare: potenziare i talenti, migliorare la governance e garantire che i sistemi di IA siano affidabili, sicuri e spiegabili.
Mentre l’Europa si avvicina alla promulgazione della legge sull’intelligenza artificiale, le istituzioni finanziarie lussemburghesi hanno l’opportunità di dare l’esempio, unendo innovazione e responsabilità.