È arrivato il momento di spostare la nostra attenzione dai temi economici legati al mercato RegTech, esposti tramite cifre e dati sullo stato dell’arte di quest’area di business, per passare ad argomenti più tecnici riguardo al settore della regulatory intelligence.
La situazione attuale e il futuro del mercato RegTech sono ovviamente legati al suo aspetto tecnico. Un tema essenziale in questo campo è quello relativo alle MDMER (Model-Driven, Machine Executable Regulations) che è stato recentemente al centro della Response by EBA to EC Consultation (June 2020). “I regolamenti beneficerebbero dalla loro traduzione in una forma eseguibile dalle macchine. Un chiaro vantaggio sarebbe l’eliminazione del bisogno da parte degli istituti finanziari di interpretare le leggi non sufficientemente chiare” - si legge. Tutto ha avuto inizio nel novembre del 2017, quando la FCA (Financial Conduct Authority) e la BoE (Bank of England) hanno selezionato un gruppo di esperti del governo britannico, del settore privato e accademico per creare un modello di verifica del concetto di Model-Driven, Machine Executable financial Regulations (MDMER). Questo Tech Sprint ha così introdotto l’approccio MDMER come una risposta al bisogno di monitorare e analizzare in tempo reale migliaia di fonti normative, al fine di fornire al settore bancario uno strumento per tenere il passo con i continui cambiamenti e aggiornamenti dei regolamenti, ma anche per supportare le autorità nel loro lavoro di supervisione.
L’introduzione di regolamenti eseguibili dalle macchine porterebbe vari benefici.
Dunque, mentre adesso l'interpretazione e la disambiguazione delle norme ha luogo dopo che una norma è stata promulgata - nella fase di “back-end”, per così dire - le MDMER puntano a spostare quest’onere sul “front-end” con i regolatori, grazie alla completa disambiguazione e l'immediata eseguibilità dalle macchine.
Ovviamente l’introduzione di regolamenti eseguibili dalle macchine presenterebbe anche dei rischi (disambiguazione non corretta, errori nel codice di base, mancanza di flessibilità, opacità del codice di base, sfide legate al versionamento).
A parte questi vantaggi e rischi del tutto ipotetici, è fondamentale sottolineare che l’implementazione di questo tipo di approccio richiederebbe di “ripensare il modo in cui i regolamenti sono concepiti al fine di riuscire a raggiungere la standardizzazione/automazione necessaria per norme eseguibili dalle macchine” (fonte: EBA Response 2020). Il primo passo in questo percorso sarebbe la definizione di precise regole e logiche da utilizzare nello scrivere le norme stesse, cosicché le macchine possano ricevere un codice pronto per essere eseguito automaticamente - appunto -, senza alcun lavoro da svolgere su di esso. La stessa EBA (European Banking Authority) scrive anche che un altro evidente benefit sarebbe l’eliminazione della “possibilità di fraintendere le norme” quando “non sufficientemente chiare” (fonte: EBA Response 2020). Infatti, già nel novembre del 2017, la FCA e la BoE identificarono significativi vantaggi sia per i regolatori che per la collettività, introducendo anche due possibili approcci all’implementazione delle MDMER.
Come abbiamo già sottolineato, entrambi questi approcci richiederebbero innanzitutto di affrontare prima difficoltà e rischi tecnici. Stando sempre alla EBA Response 2020, “un modo per ovviare a questo sarebbe quello di tradurre intanto in una forma leggibile dalle macchine le legislazioni fondamentali” (secondo approccio), ma anche questa operazione sarebbe critica e - forse - utopistica nel mondo reale. Inoltre, bisogna osservare come questi aspetti tecnici necessitino di essere affiancati a una riflessione legale, se non addirittura filosofica, che proporremo nel nostro prossimo post.
Per il momento, in Aptus.AI abbiamo creato una soluzione di Intelligenza Artificiale specificamente ideata per rispondere ai bisogni del mercato RegTech in termini di chiarezza, riduzione delle tempistiche e dei costi.
