Ecco FinVA, l’assistente virtuale finanziario basato sull’intelligenza artificiale

Si chiama FinVA è un Financial Virtual Assistant e promette di essere al fianco dei compliance officer per rendere il loro operato sempre più efficiente e corretto.
Il progetto, finanziato da Innosuisse e svolto in collaborazione tra Supsi, Cube Finance e QBT per offrire al settore finanziario un innovativo sistema per la gestione dei rischi AML, è stato presentato questa mattina alla Supsi di Viganello.
Riuniti per l’occasione Michela Papandrea, docente-ricercatrice senior del Dipartimento tecnologie innovative della Supsi, Daniela Baldoni regulatory expert, Federico Cecconi cso di QBT e Stefano Zanchetta di Cube Finance che dopo tre anni di duro lavoro hanno spiegato alla platea di curiosi e impiegati del settore i dettagli del nuovo software, basato sull’intelligenza artificiale e che si rivolge a banche e gestori indipendenti.
«Si tratta di un bot, dunque non può chiacchierare con l’operatore (come Chat-GPT) — spiega Michela Papandrea - ma consente di interagire. Insomma, è una sorta di guida». Alla base, la machine learning che consente allo strumento di apprendere e di diventare progressivamente sempre più autonomo. Sostanzialmente «è un coworker dell’assistente finanziario». Infatti, FinVa non è in grado di prendere decisioni, l’ultima parola spetta all’operatore. Tra le diverse risorse offerte ci sono l’automazione dei controlli sui dati KYC, ovvero dei monitoraggi sincroni e periodici anche della normativa, la predizione del risk score, e l’identificazione di pattern e trigger che meritano dei controlli. Oltre alla explainability, ossia la capacità «di fornire motivazioni alle risposte fornite», elemento fortemente voluto dal team che l’ha studiato e realizzato.

Conoscenze e normativa, asset fondamentale

Fondamentale per consentire a FinVa di operare in modo efficace è stato il coinvolgimento di chi ha conoscenza in fatto di normativa. Daniela Baldoni ha infatti sottolineato l’importanza dell’addestramento del software «a essere diligente». Baldoni che conta nella sua carriera circa «20 anni di esperienza», ha cercato di trasmettere a FinVa tutte le conoscenze in suo possesso, comprese quelle riguardanti l’ultima legge in materia di riciclaggio, entrata in vigore con l’inizio dell’anno. Con la nuova normativa, infatti, «le banche sono obbligate a fare segnalazioni in caso di sospetto riciclaggio o terrorismo. Le autorità hanno punito anche in caso di intervento tardivo». Non osservare le norme può costare fino a 5,6 miliardi di dollari su scala globale. Ma “purtroppo” i costi sono elevati anche per mantenere il livello di compliance alto. Si parla infatti del «5% dei profitti» complessivi. Negli Usa le banche spendono fino a 23,5 miliardi di dollari, mentre in Europa fino a 20 miliardi di euro. «FinVa se addestrata bene può avere un livello di esperienza pari a quella di un compliance officer senior». Ma tranquillizza: «Nessuna macchina potrà sostituire l’expertise di un lavoratore».

Come viene innescato un allert

Federico Cecconi, cso di QBT ha ribadito poi il fatto che è stato importante «estrarre le conoscenze e le normative, diventate parte iniziale sulla quale il bot lavora per analizzare i profili di rischio. La conoscenza specifica del problema è essenziale per ridurre la soggettività». Ma come funziona nel concreto? Quando nel dataset vengono inseriti i dati sul beneficiario di un contratto, in base alle informazioni presenti, il sistema calcolerà una stima dell’inflow percepito. Se per esempio il risultato ottenuto dalla macchina sarà diverso da quello dichiarato dalla persona fisica (trigger), FinVA farà scattare un allert. I trigger, colonna portante del bot, con un processo asincrono permettono all’assistente virtuale di suggerire la necessità di nuove valutazioni in presenza di posizioni già analizzate in precedenza. Anche nel caso sia passato solo del tempo.

Da chi può essere utilizzato?

Sostanzialmente da tutti. FinVA è stato infatti pensato sia per i gestori che non hanno un software per il KYC/AML, che per le banche e gli istituti che ne dispongono già. Nel primo caso consente di poter gestire l’intero processo aziendale di inserimento dei dati della clientela privata (on-boarding) dal calcolo del rischio cliente, fino al monitoraggio continuo. Nel secondo, integra il sistema già presente, e viene alimentato dal flusso dei dati gestito dall’azienda e fornito attraverso le FinVA-API.
Stefano Zanchetta di Cube Finance parla infine dei vantaggi: «L’obiettivo è migliorare il processo corrente. È il complemento del processo bancario, sintonizzandosi con il core e dando supporto all’operatore, riesce a per più veloci ed efficaci azioni, poiché dà informazioni in tempo reale. I suggerimenti possono aiutare a prendere decisioni e fare le segnalazioni di rischio al compliance officer». Per le aziende diversi i benefici: uno fra tutti il miglioramento dell’attività di funzione di compliance, nonché una maggior efficacia e credibilità dell’attività di monitoraggio verso gli organi di vigilanza. Infine, può essere personalizzato: è consentito infatti un certo grado di libertà nel definire più o meno rischiose alcune variabili decisionali come il rischio Paese e di settore.