Intelligenza Artificiale
Le macchine possono leggere… ma solo un umano può eseguire
9/3/2021

(Solo) leggibili o (anche) eseguibili) Il futuro delle normative

Nel nostro ultimo post, abbiamo introdotto una questione essenziale rispetto al settore RegTech - le MDMER (Model-Driven Machine Executable Regulations) - prendendo le mosse dalla Response by EBA to EC Consultation (June 2020) e concentrandoci sugli aspetti tecnici di questo tema. In questo articolo, invece, ci concentreremo sugli aspetti più filosofici rispetto all'eseguibilità delle normative bancarie.

Leggi il post precedente

Alcune cifre rispetto ai regolamenti bancari

Come sappiamo, il RegTech Sprint promosso nel novembre del 2017 dalla FCA (Financial Conduct Authority) e dalla BoE (Bank of England) ha gettato le basi per la creazione di normative scritte in un linguaggio che possa essere compreso non solo dagli umani, ma anche dalle macchine. Questo ipotetico linguaggio necessiterebbe soltanto di essere eseguito dalle macchine, appunto, consentendo agli istituti finanziari di estrarre automaticamente tutti gli obblighi normativi e di adempiere ad esse più facilmente. Questa novità rappresenterebbe un cambiamento enorme nel mondo bancario. Stando ad un’analisi condotta da PWC, i costi da sostenere per i rilevamenti normativi e le relative analisi di impatto costituirebbero da soli il 15% dei costi totali legati alla compliance. Senza dimenticare che, soltanto nel periodo 2015-18, le autorità hanno emanato 190 nuove normative a cui conformarsi relative al mercato unico. Inoltre, stando al report di PWC, il tempo medio richiesto per recepire a livello nazionale una normativa europea è di circa 8,4 mesi. A conti fatti, si tratta di un’attività non sostenibile. Queste cifre sono sufficienti per spiegare perché l’adozione delle MDMER rappresenterebbe una vera rivoluzione, consentendo di ridurre tempi e costi per la ricezione, interpretazione e adozione delle normative bancarie.

Il processo per generare le MDMER

In breve, le MDMER consentirebbero di estrarre semi-automaticamente gli obblighi normativi, sfruttando tecnologie semantiche basate su open standard e rivoluzionando il modo di definire e trasmettere i dati da parte delle autorità verso gli istituti finanziari.

Per implementare le MDMER in pratica, però, sarebbe necessario un processo difficile e delicato. Per sintetizzarlo, si possono considerare cinque passaggi.

  1. L’autorità definisce una tassonomia per identificare univocamente i termini e il perimetro di applicazione, specificando anche un’ontologia per le relazioni tra i concetti normativi.
  2. L'autorità emana la normativa utilizzando un testo semanticamente pre-taggato e basato sulla tassonomia definita. 
  3. Le associazioni di categoria e i fornitori di servizi, analizzando la normativa per fornire un riscontro e un’analisi tracciabili, grazie a strumenti knowledge-based.
  4. Gli istituti finanziari ricevono la normativa pre-taggata e la analizzano in base alla propria mappatura dei termini, considerando anche le proprie regole di business, per ottenere una rapida analisi di impatto.
  5. La mappatura tra la tassonomia normativa e le regole di business consente di identificare chiaramente i dati e implementare le automazioni, così da estrarre e costruire un report per l’autorità.

Appare evidente come tutte queste operazioni siano interamente ipotetiche al momento e dunque ben distanti dall’essere possibili a livello pratico. E certamente non siamo certo i primi a scoprire che esistono diverse cose che funzionano in teoria.

Leggibile VS eseguibile: umani che superano le macchine

In ogni caso, in Aptus.AI crediamo che l’attività di eseguire - in un certo senso - possa essere svolta soltanto dagli esseri umani. Non ci fraintendete: le macchine sono ovviamente pensate per eseguire, ma se parliamo di interpretare una normativa e prendere decisioni basate su questa interpretazione, siamo convinti che soltanto un essere umano possa farlo in maniera adeguata. E non si tratta di una questione tecnica, quanto piuttosto filosofica, dato che crediamo che la realtà e - più specificamente - ogni regola o normativa siano troppo complesse e interpretabili per essere trasposte in una tassonomia ed eseguite.

Ecco perché abbiamo ideato Daitomic, la nostra soluzione di Intelligenza Artificiale pensata per il mercato RegTech e creata specificamente per fornire agli esseri umani uno strumento che permetta loro di prendere decisioni rapide e sicure nel settore bancario. Il motore AI di Daitomic legge i file PDF - o qualsiasi altro formato - come se fosse un essere umano e lo rende leggibile anche dalle macchine. Ma non è tutto. Questo software innovativo crea una versione elettronica delle normative, rendendole strutturate e visualizzabili. Riesce anche ad estrarre e mappare contenuti differenti, analizzandoli e distinguendoli l’uno dall’altro in base alla loro tipologia. Ecco cosa intendiamo con leggibile dalle macchine. Potremmo anche usare il termine accessibile. Perché crediamo che solo gli esseri umani possano eseguire - ovvero, in questo caso, dare un'interpretazione corretta della normativa in base a uno specifico contesto.

Per approfondire questo tema, vi suggeriamo di contattarci e scoprire di più su Daitomic!

DAITOMICMANIFESTOTEAMBLOGCONTATTI
ENG
SEGUICI
DAITOMICMANIFESTOTEAMBLOGCONTATTI
ENG
SEGUICI