Con l'aumento dei volumi di dati, la crescente potenza di calcolo e un focus crescente sull'Artificial Intelligence (AI), ci si aspetta che l'AI giochi un ruolo sempre più centrale nel settore dei servizi finanziari. Per supportare l’innovazione, presidiandone i rischi, è fondamentale adeguare il proprio disegno di gestione del rischio modello o Model Risk Management (MRM).
Un utilizzo sicuro dell'AI nel settore Financial Services: focus sul Model Risk Management
Il Model Risk Management rappresenta un punto critico per l’adozione dell’Intelligenza Artificiale negli istituti finanziari, in quanto i modelli AI comportano un rischio maggiore di bias algoritmico, violazioni della protezione dei dati e potenziali usi discriminatori. Se un modello fa assunzioni errate, utilizza dati inaccurati o contiene errori metodologici, ciò può comportare perdite reputazionali e finanziarie significative.
Il white paper KPMG ‘Model Risk Management in the era of Generative AI’ fornisce una panoramica completa dei principi di governance più rilevanti e mostra come le organizzazioni possono affrontare i rischi legati all’adozione dell'Artificial Intelligence e i nuovi requisiti riguardanti trasparenza, equità e regolamentazione.
Requisiti normativi per le istituzioni finanziarie nel contesto dell'AI
Le normative a livello globale, come il Regolamento AI Act dell'Unione Europea, raccomandano che le istituzioni finanziarie rivedano i loro framework MRM. Le normative si concentrano su trasparenza, equità e protezione dei dati. Ciò significa che i sistemi AI devono essere ‘governati’ e ‘dimostrabilmente’ sicuri. Gli istituti finanziari che non soddisfano questi requisiti rischiano non solo sanzioni, ma anche una perdita di fiducia tra i clienti e tra gli stakeholder.
Processi chiave nel Model Risk Management per le applicazioni AI
L'introduzione di modelli AI richiede aggiustamenti in molte fasi del ciclo di vita del Model Risk Management. Elementi fondamentali sono la validazione del modello, il deployment in ambienti controllati e il monitoraggio continuo. In queste condizioni, le applicazioni AI possono essere integrate in vari settori aziendali, come il credito, la gestione degli investimenti e l'adempimento degli obblighi di reporting normativo.
L’integrazione dell'Artificial Intelligence nel Model Risk Management
Il white paper KPMG fornisce approfondimenti sull'integrazione dell'AI nel Model Risk Management, evidenzia le best practice, i requisiti normativi e come le istituzioni stanno utilizzando approcci innovativi per minimizzare il rischio e aumentare l'efficienza.
