di Giorgio Luca

Premessa

Le Central Bank Digital Currencies (CBDC) e l’Intelligenza Artificiale (IA) sono 2 delle principali tecnologie sulle quali la società sta puntando per lo sviluppo economico (e non solo) della nuova finanza globale.

In merito alle prime (CBDC) lo stato di avanzamento del cosiddetto “euro digitale”, stando alle ultime dichiarazioni della BCE, ha completato una prima fase di studio e prevede il suo rilascio nel 2028.

Per quanto riguarda l’IA, ancorché ci siano molteplici punti di vista sull’eticità del suo utilizzo, nel settore finanziario è già in uso per finalità di analisi predittiva e valutazione degli scenari, attraverso previsioni sulla direzione che può prendere il prezzo di un titolo basandosi su enormi quantità di dati.

Fonti

Euro digitale, previsioni di uscita

https://www.corriere.it/economia/finanza/23_giugno_29/euro-digitale-cos-come-funziona-quando-arriva-cosa-serve-domande-risposte-c3bc0d8c-15e0-11ee-b570-8ff72e535806.shtml

Utilizzo dell’IA nella finanza

https://borsaefinanza.it/intelligenza-artificiale-ecco-come-viene-applicata-nella-finanza/

Situazione

  1. L’argomento dell’intelligenza artificiale viene ormai sistematicamente utilizzato in ogni ambito dell’economia e della finanza, essendo salito alla ribalta nel 2023 con la promessa di rivoluzionare le attività industriali. Questa tecnologia ha la capacità di imitare il linguaggio umano e potenzialmente potrebbe sostituire il lavoro dell’uomo in molte mansioni, solo per citare alcuni esempi: scrivere e comprendere testi, svolgere analisi predittive sulla base dello studio di un’enorme quantità di dati, ecc..

Ma sarà in grado di prevedere con relativa precisione quale sarà l’andamento dei mercati finanziari?

Bisogna premettere che in finanza, l’IA viene già utilizzata sotto due forme:

  • quella generativa, alla base della tecnologia utilizzata per lo sviluppo dei chatbot come ChatGPT di OpenAI;
  • quella predittiva, utilizzata nel trading quantistico, al fine di analizzare grandi moli di dati per produrre strategie di investimento.

Analizzando nel dettaglio le due forme di intelligenza artificiale che vengono utilizzate nella finanza, emergono alcuni aspetti interessanti ed allo stesso tempo controversi. L’IA generativa fornisce ai professionisti del settore della finanza gli strumenti per analizzare le dichiarazioni degli utili, effettuare le trascrizioni dei documenti, rilevare indici di trading e rischi potenziali con tempi quasi immediati. La tecnologia ha la capacità di analizzare i contesti con una maggiore accuratezza, laddove, in precedenza, era necessario fornire input specifici per innescare tutto il processo di iterazione. Gli hedge fund già sperimentano modelli di IA per ricerche e report, mentre le banche stanno implementando chatbot basati sul linguaggio Large Language Model (LLM).

In merito all’IA predittiva, il suo scopo è fare previsioni sull’orientamento del prezzo di un titolo, basandosi su modelli predefiniti in grado di elaborare un’enorme mole di dati. I modelli quantitativi mirano ad analizzare la complessità dei mercati, osservando rapidamente l’andamento nel tempo dei titoli e come le diverse variabili interagiscono tra di loro. In questo ambito, l’IA viene sfruttata per combinare segnali di trading, determinare il rischio e prendere delle decisioni accurate se entrare o meno nel mercato.

  • L’euro digitale, spiega la Commissione Ue, è una “valuta digitale emessa dalla Banca Centrale”. Analogo ai contanti, ma in versione esclusivamente digitale, distribuito a cittadini ed imprese dalle banche o da altri intermediari di servizi di pagamento. È garantito dalla BCE, in quanto emettitrice, pertanto avrebbe corso legale e sarebbe disponibile per tutti i cittadini e residenti nell’UE, nonché accettato ovunque nell’area dell’euro.

A differenza delle criptovalute, l’euro digitale verrebbe emesso dalla banca centrale. In tal senso, la BCE garantirebbe che tale strumento sia sicuro, che mantenga un valore stabile e che possa essere scambiato in qualsiasi momento al valore nominale con euro contante. Al contrario, i cripto-asset possono fluttuare in modo significativo nel valore ed il loro scambio in euro o in denaro bancario commerciale non può essere garantito.

Una volta completato l’iter legislativo e adottata la proposta della Commissione UE da parte del Consiglio del Parlamento Europeo, spetterà alla BCE la decisione finale sull’emissione. L’euro digitale verrebbe emesso dalla BCE e dalle rispettive banche centrali nazionali degli Stati membri della zona euro.

Considerazioni e proposte

Fatto questo preambolo, viene da pensare come creare una sinergia tra queste due tecnologie, affinché si possa sfruttare le potenzialità dell’IA per analizzare il substrato economico europeo e realizzare delle CBDC sicure, efficaci e adattate alla nostra economia comunitaria.

Prendiamo ad esempio gli strumenti di IA utilizzati nella finanza, lo scopo di questi algoritmi è simulare possibili scenari, sulla base di grandi quantità di informazioni in input, per evidenziare quali situazioni possono verificarsi con una certa probabilità di accadimento. In sostanza l’IA, rispetto all’essere umano, ha la possibilità di immagazzinare enormi quantità di dati e sulla base di queste, nonché di indicatori forniti dagli analisti, fornire soluzioni il più possibili realistiche e probabili.

Le CBDC, per quanto sostanzialmente ricalchino il funzionamento di una valuta FIAT (moneta a corso legale), sono ancora in stato embrionale e con questo si vuole evidenziare anche i potenziali fattori di rischio che tali strumenti potrebbero generare. In particolare ci si riferisce ai seguenti rischi:

  • rischio cyber: clonazione della valuta, duplicazione delle transazioni, ecc.;
  • rischio di riciclaggio/finanziamento del terrorismo: fenomeni ben noti e presenti nel mondo delle criptovalute;
  • rischio di mancata attrazione/adozione: è un fattore che potrebbe verificarsi laddove, soprattutto in alcune fasce di età e di popolazione, vi è un basso livello di digitalizzazione ed un consolidato utilizzo del denaro contante.

A questo punto entriamo più nel dettaglio del progetto analizzando l’idea da un punto di vista fin-tech. Supponiamo di voler lanciare sul mercato un prodotto di tipo finanziario (CBDC) che abbia impatto su larga scala (l’Unione Europea), ma con la possibilità di clusterizzare il paniere di popolazione in insiemi più piccoli, ognuno con particolari propensioni al consumo ed abitudini economiche (ovvero le singole nazioni dell’UE). Poniamo quindi dei vincoli, magari dettati dall’utilizzo dello strumento secondo precisi limiti di soglia (es. importo massimo giornaliero) che possono variare in ognuno dei cluster di riferimento (ogni nazione potrebbe adottare differenti limiti). Una volta definito il nostro perimetro e tutte le condizioni, affinché si possano analizzare tutti i possibili scenari e valutare ogni potenziale rischio, è necessario sfruttare la potenza di calcolo dell’IA attraverso la modellazione di una (o più) sandbox1 in cui simulare il funzionamento delle CBDC.

L’elaborazione prodotta sarebbe analoga a quella di un laboratorio di studio, dove si analizzerebbero le risposte in funzione di precisi fattori di input. Inoltre, un aspetto molto importante, è la possibilità di modificare in qualsiasi momento il cluster, adattandolo alle esigenze e soprattutto correggendo eventuali bug emersi durate la fase di simulazione. Quest’ultimo aspetto non è da sottovalutare, poiché la sperimentazione delle CBDC richiederebbe notevole dispendio di tempo e di risorse che, in questa modalità, sarebbe notevolmente abbattuta e potrebbe concentrarsi solo su eventuali affinamenti finali.

Conclusioni

Alla luce di quanto rappresentato, anche in considerazione del crescente sviluppo delle CBDC a livello globale, il presente elaborato pone le basi affinché si possa realizzare una sinergia tecnologica tra queste ultime e l’IA, al fine di poter contribuire allo studio delle CBDC ed identificare eventuali potenziali rischi non ancora emersi.

L’IA ha l’enorme vantaggio di poter modellare scenari che sarebbe estremamente costoso e complicato realizzare su larga scala, in quest’ottica, vista la pervasività che avrebbero le CBDC è senza dubbio necessario sfruttare la tecnologia in nostro possesso per effettuare le necessarie analisi e cercare le soluzioni più idonee per la società.


  1. Ambiente di test e di sviluppo prima del rilascio in esercizio. ↩︎