Che cosa sono i private markets e l’importanza dell’Intelligenza Artificiale per valutarli. L’opinione della BCE
I private markets (mercati privati) si riferiscono a mercati finanziari in cui le aziende o i beni non sono pubblicamente quotati o negoziati in una borsa regolamentata. Le aziende e gli investitori che operano nei mercati privati negoziano azioni, obbligazioni, fondi o altri asset attraverso transazioni private, piuttosto che tramite mercati pubblici come Euronext o la Borsa di New York (NYSE) o il NASDAQ.
I private markets includono vari segmenti:
Private Equity (PE): Investimenti in aziende non quotate, spesso per favorirne la crescita o ristrutturarle.
Venture Capital (VC): Investimenti in start-up o aziende emergenti con potenziale di crescita, spesso ad alto rischio.
Private Debt: Credito fornito direttamente da investitori a società private, senza passare per il mercato pubblico.
Real Assets: Investimenti in beni fisici come infrastrutture, immobili e risorse naturali.
Hedge Funds: Fondi che utilizzano strategie di investimento alternative e sono spesso strutturati in modo da non essere accessibili al pubblico.
Importanza dell’intelligenza artificiale (AI) nei private markets
L’AI sta diventando sempre più utile per valutare e gestire i private markets per diversi motivi:
Analisi dei dati non strutturati. I mercati privati spesso comportano la gestione di enormi quantità di dati non strutturati (documenti legali, rapporti finanziari, metriche aziendali). L’AI può automatizzare l’analisi di queste informazioni per trarre insight significativi.
Previsione del rischio e delle performance. L’intelligenza artificiale può analizzare dati storici e attuali per identificare modelli e tendenze che potrebbero indicare rischi o opportunità. Questo aiuta gli investitori a prendere decisioni più informate riguardo le società private, che possono essere difficili da valutare con metodi tradizionali a causa della mancanza di trasparenza.
Ottimizzazione dei portafogli. L’AI può aiutare a ottimizzare la composizione del portafoglio di private equity, venture capital e altre categorie, identificando il miglior bilanciamento tra rischio e rendimento.
Automazione della due diligence. La due diligence (valutazione approfondita di un’azienda prima di investire) può essere notevolmente migliorata con l’AI, che è in grado di analizzare documenti legali, dati finanziari e altre informazioni in modo più rapido ed efficiente.
Monitoraggio in tempo reale. I modelli di machine learning possono monitorare continuamente i portafogli di investimento e segnalare eventi o cambiamenti che potrebbero influire sulla valutazione o sul rischio.
Che cosa pensa la BCE riguardo l’uso dell’AI in finanza
La Banca Centrale Europea (BCE) ha espresso un interesse crescente per l’uso dell’intelligenza artificiale (AI) e delle tecnologie digitali nel settore finanziario, riconoscendo però da una parte i benefici potenziali, ma anche i limiti da non valicare. La BCE riconosce che l’intelligenza artificiale può avere un impatto positivo su vari aspetti del sistema finanziario, migliorando l’efficienza, la precisione e l’innovazione. Ma è ancora presto per usarne indiscriminatamente le funzioni senza gli adeguati controlli. Per la BCE l’AI può essere utile per automatizzare processi finanziari complessi, come la gestione del rischio, la conformità normativa e la due diligence. Questo può ridurre i costi operativi e migliorare la velocità delle operazioni, dato che gli algoritmi di AI sono in grado di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale per identificare rischi finanziari emergenti e fornire all’utente uno spunto per una valutazione più accurata: ma la responsabilità resta sempre in capo all’essere umano.
L’AI consente alle istituzioni finanziarie di offrire servizi personalizzati ai clienti, analizzando i loro comportamenti e preferenze. Questo può migliorare l’esperienza del cliente e favorire una maggiore inclusione finanziaria. Inoltre l’AI può essere utilizzata per identificare transazioni anomale o comportamenti sospetti, contribuendo alla prevenzione delle frodi e del riciclaggio di denaro.
Sfide e Rischi
La BCE è consapevole delle sfide che l’AI porta con sé, soprattutto in termini di stabilità finanziaria, etica e trasparenza. I modelli di AI, in particolare quelli basati sul machine learning, possono essere complessi e difficili da interpretare. Questo solleva preoccupazioni su come le decisioni vengano prese e se siano adeguatamente spiegabili. Per la BCE, è cruciale garantire che le decisioni finanziarie automatizzate siano trasparenti e comprensibili.
L’adozione su larga scala di AI nel settore finanziario potrebbe potenzialmente creare nuovi rischi sistemici, poiché modelli simili potrebbero portare a decisioni omogenee tra gli attori del mercato, amplificando determinate vulnerabilità durante periodi di stress finanziario. Per questo la BCE evidenzia la necessità di aggiornare i quadri normativi per tenere conto dell’uso crescente dell’AI in finanza. Gli algoritmi devono essere conformi alle normative esistenti in materia di trasparenza, di privacy e di sicurezza e non riflettere pregiudizi (bias) presenti nei dati di addestramento per non portare a risultati iniqui o discriminatori nei confronti di alcuni gruppi di clienti.
Il ruolo della BCE
La BCE si posiziona come un regolatore e supervisore del sistema finanziario europeo e, in questo ruolo, considera l’uso dell’AI con attenzione. Già nel 2022 la BCE ha lanciato diversi progetti di Digital Finance e ha discusso attivamente il tema dell’AI all’interno del quadro dell’Unione Bancaria e dei mercati dei capitali, esaminando come regolare adeguatamente l’uso dell’intelligenza artificiale senza ostacolare l’innovazione.
La BCE vede l’AI come un’opportunità per migliorare il sistema finanziario, ma allo stesso tempo mette in guardia sui potenziali rischi associati alla sua implementazione. Il suo approccio mira a garantire che l’AI venga utilizzata in modo responsabile, etico e trasparente, preservando la stabilità e la sicurezza del sistema finanziario europeo.