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Intelligenza artificiale e vulnerabilità del settore finanziario

13 Ottobre 2025
Di cosa si parla in questo articolo

Il Financial Stability Board (FSB) ha pubblicato un rapporto che esamina come le autorità stanno monitorando l’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) e le relative vulnerabilità nel settore finanziario.

Il rapporto si basa sul rapporto del 2024 dell’FSB sulle implicazioni dell’intelligenza artificiale per la stabilità del settore finanziario.

Sebbene le autorità finanziarie abbiano compiuto progressi nella comprensione dei casi d’uso dell’IA, dei relativi vantaggi e vulnerabilità, gli sforzi di monitoraggio sono ancora in una fase iniziale.

Il rapporto evidenzia le sfide che le autorità devono affrontare, tra cui lacune nei dati e la mancanza di tassonomie standardizzate, e identifica una serie di indicatori a supporto del monitoraggio dell’adozione dell’IA e delle relative vulnerabilità nel sistema finanziario.

I fornitori di servizi terzi svolgono un ruolo fondamentale nell’aiutare gli istituti finanziari a sviluppare e implementare applicazioni di intelligenza artificiale efficaci ed efficienti; tuttavia, tali relazioni espongono gli istituti finanziari a vulnerabilità operative e il crescente utilizzo dell’IA generativa (GenAI) potrebbe portare a dipendenze critiche da terze parti.

Il rapporto evidenzia infatti una dipendenza di GenAI da un numero limitato di fornitori chiave, come hardware specializzato, infrastrutture cloud e modelli pre-addestrati, che può creare vulnerabilità se le alternative disponibili sono poche.

Uno studio di caso sulla GenAI esplora queste sfide, attingendo al toolkit di gestione del rischio di terze parti dell’FSB e proponendo indicatori per valutare criticità, concentrazione, sostituibilità e rilevanza sistemica dei fornitori di servizi di IA di terze parti.

L’FSB incoraggia le autorità nazionali a migliorare i propri approcci di monitoraggio, sfruttando gli indicatori presentati nel rapporto.

Per supportare questi sforzi, l’FSB faciliterà l’allineamento di tassonomie e indicatori attraverso la cooperazione transfrontaliera.

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