Legalità: Università Cattolica, "uso ancora limitato ma in crescita di Big data e intelligenza artificiale per l'anti-riciclaggio"

È stato presentato oggi, nel corso di un webinar, lo studio "Next Generation Aml: indagine tra le banche e gli altri soggetti obbligati in Italia sull’uso dei big data e dell’intelligenza artificiale in ambito anti-riciclaggio", condotto da Crime&tech, spin-off di Università Cattolica del Sacro Cuore-Transcrime, e sponsorizzato da Sas.
Lo studio – il primo di questo tipo mai condotto in Italia - ha indagato, spiega una nota, "gli ambiti d’impiego, i benefici, i rischi e gli ostacoli all’adozione di soluzioni tecnologiche avanzate per il contrasto al riciclaggio di denaro e al finanziamento del terrorismo (Aml/Cft) da parte di banche, assicurazioni, istituzioni finanziarie e società di giochi/scommesse in Italia". Le informazioni sono state raccolte tramite un questionario online, un focus group e interviste bilaterali, coinvolgendo un campione di più di 40 soggetti obbligati che rappresentano circa il 50% del totale attivo del settore finanziario e del gaming nel nostro Paese.
Tra i principali risultati il rapporto rileva che "solo il 53% dei rispondenti utilizza soluzioni tecnologiche avanzate in ambito Aml/Cft, ma la percentuale è ancora più bassa (39%) tra i soggetti più piccoli (con meno di 3,000 dipendenti)".  C’è però "un forte interesse verso queste soluzioni, con l’84% del campione pronto a fare investimenti nel prossimo futuro per adottarle e/o rafforzarle se già adottate". In effetti, "intelligenza artificiale (AI), analisi di Big data ed analisi testuale sono le soluzioni più impiegate mentre tecnologie biometriche, blockchain e cloud computing quelle meno diffuse". L’uso di soluzioni tecnologiche avanzate in ambito Aml è percepito "come efficace, soprattutto nel transaction monitoring, nel monitoraggio continuo della clientela e nella riduzione dei falsi positivi". I falsi positivi generati dai sistemi Aml in uso "rappresentano in media il 46% delle operazioni e/o clienti identificati come ‘ad alto rischio’. Per un terzo del campione (soprattutto in ambito bancario) il valore dei falsi positivi è stimato addirittura all’80%". Invece, "i costi elevati, le difficoltà di personalizzazione e integrazione rappresentano l’ostacolo principale all’adozione di soluzioni avanzate in ambito Aml/Cft".
Le informazioni più utilizzate oggi dai sistemi Aml sono "i dati sulle transazioni, le anagrafiche della clientela e le ‘liste’ (persone politicamente esposte, precedenti giudiziari e adverse media). Dati camerali e societari non risultano impiegati in maniera sistematica".
Infine, "le iniziative ritenute più utili da adottare a livello nazionale per facilitare l’adozione di soluzioni Aml/Cft avanzate sono l’introduzione di incentivi di natura economica (ad esempio, sgravi fiscali per investimenti in questo ambito) e corsi di formazione/aggiornamento".
Gigliola Alfaro