Il rischio nascosto dell’IA nella finanza: che cosa accade quando tutti usano gli stessi modelli

Per mesi l’attenzione si è concentrata su ciò che l’intelligenza artificiale può fare nella finanza: relazioni automatiche, analisi più rapide, supporto alla conformità normativa e al servizio clienti.

Oggi, però, il tema di maggiore rilievo e ancora poco trattato in modo divulgativo ma rigoroso, è un altro:

che cosa accade alla stabilità finanziaria quando molti operatori utilizzano gli stessi dati, gli stessi modelli e reagiscono nello stesso modo?

È qui che prende forma un rischio sistemico poco visibile: non un errore informatico, non un crollo improvviso isolato, ma un’accelerazione di dinamiche già note, prociclicità, corsa alla liquidità, contagio, attraverso la combinazione di uniformità, velocità e interconnessione. Non si tratta di una preoccupazione teorica: Banca d’Inghilterra, BIS, FSB e Fondo Monetario Internazionale stanno analizzando in modo esplicito scenari di comportamento imitativo algoritmico e le relative implicazioni macroprudenziali.

1) Il paradosso: più “intelligenza” può produrre più fragilità

L’intelligenza artificiale promette decisioni migliori perché:

elabora una quantità maggiore di dati;
riconosce schemi ricorrenti;
riduce gli errori umani ripetitivi;
automatizza controlli e attività di rendicontazione.

Ma, a livello di sistema, può introdurre un paradosso: se molti operatori ottimizzano le decisioni sulla base di segnali simili, le loro scelte diventano più correlate.

Il BIS lo afferma con chiarezza: la dipendenza da insiemi di dati comuni e l’uso di modelli di apprendimento automatico standardizzati possono aumentare uniformità e prociclicità, soprattutto quando i dati critici sono prodotti da pochi grandi fornitori.

In altre parole, non è necessario che l’IA sbagli. È sufficiente che funzioni bene nello stesso modo per tutti.

2) Tre meccanismi chiave del rischio quando tutti usano gli stessi modelli

A) Correlazione dei comportamenti: il comportamento imitativo algoritmico

Quando molti operatori:

leggono gli stessi segnali;
costruiscono modelli simili;
calibrano il rischio sugli stessi indicatori,

aumenta la probabilità che:

comprino insieme;
vendano insieme;
si ritirino dalla liquidità nello stesso momento.

È esattamente il tipo di dinamica che la Banca d’Inghilterra sta mettendo alla prova con simulazioni e analisi di scenario, richiamando esplicitamente il rischio che l’IA amplifichi i comportamenti imitativi e, di conseguenza, le vendite nelle fasi di tensione.

Perché questo aspetto conta? Perché la stabilità dei mercati non dipende soltanto da buone decisioni individuali, ma anche dalla diversità delle strategie. Quando questa diversità si riduce, aumenta il rischio di movimenti sincronizzati.

B) Prociclicità algoritmica: l’IA che accelera il ciclo

La prociclicità è un concetto classico della finanza: nelle fasi espansive si assume più rischio; nelle fasi di tensione si vende e si riduce la leva. L’IA può rendere questo meccanismo più intenso per almeno due ragioni:

1. Velocità e automazione: decisioni e ribilanciamenti possono attivarsi prima e su un numero più ampio di strumenti.

2. Soglie simili: se i modelli si basano su metriche analoghe, volatilità, spread, perdite massime, tendono ad attivarsi in parallelo.

La letteratura e le analisi sulla stabilità finanziaria collegano l’adozione dell’IA al rischio di amplificare vulnerabilità già esistenti, leva, tensioni di liquidità, opacità, proprio attraverso velocità, dati comuni e complementarità strategiche.

C) Rischio sistemico invisibile: stessa infrastruttura, stessi fornitori, stessi punti critici

C’è poi un secondo livello di rischio, meno legato ai mercati e più all’infrastruttura:

molti operatori usano gli stessi servizi cloud;
gli stessi fornitori di dati;
gli stessi modelli o servizi di IA confezionati da terzi.

Il FSB richiama in modo esplicito le vulnerabilità legate alla concentrazione dei servizi, alle dipendenze da terze parti e alla difficoltà di monitorare l’adozione dell’IA. Nel 2025 ha anche pubblicato un lavoro specifico sul monitoraggio dell’adozione e delle vulnerabilità, includendo un caso di studio proprio sulle dipendenze da terze parti e sulla concentrazione dei fornitori di servizi.

Si tratta di una fragilità silenziosa: non emerge nella normale performance mensile, ma può diventare evidente quando un fornitore subisce un incidente, un modello viene compromesso oppure un insieme di dati si deteriora.

3) Ma l’IA non può anche aumentare la stabilità? Sì, ed è qui che serve spirito critico

Non esiste una risposta univoca. Il Fondo Monetario Internazionale, nel Global Financial Stability Report, evidenzia anche alcuni benefici potenziali: algoritmi di IA più robusti nelle condizioni di mercato più tese e, in alcuni casi, un rischio potenzialmente inferiore di crolli improvvisi rispetto agli algoritmi tradizionali, oltre a una possibile estensione del trading algoritmico a più classi di attivo e a più mercati.

Il punto, però, è che i benefici microeconomici per il singolo operatore non garantiscono automaticamente stabilità macroeconomica per il sistema. È un tema classico della finanza: ciò che appare razionale a livello individuale può diventare destabilizzante a livello collettivo.

4) Che cosa devono fare reti e consulenti: la governance dell’IA prima di tutto

Qui si apre la parte più utile anche sul piano del posizionamento e del reclutamento: oggi risulta più credibile chi ha una visione chiara della governance dell’IA rispetto a chi si limita a una narrazione promozionale.

4.1 Ridurre la correlazione delle decisioni, in concreto

Diversificare le fonti di dati e i segnali, evitando quando possibile la dipendenza da un unico fornitore o da un solo insieme di dati.
Svolgere prove di tenuta comportamentale, non limitandosi a chiedersi che cosa accade al portafoglio, ma anche che cosa fanno i modelli quando si attivano gli stessi segnali.
Affiancare modelli alternativi di controllo, per ridurre l’uniformità e verificare la solidità dei segnali.

4.2 Supervisione umana dove conta davvero

Le autorità britanniche, attraverso il Financial Policy Committee, stanno valutando le implicazioni macroprudenziali della diffusione dell’IA e insistono sulla necessità di comprensione e controllo.

Tradotto nella pratica della consulenza:

l’IA può preparare, sintetizzare, segnalare;
la responsabilità della decisione e della comunicazione al cliente resta umana.

4.3 Auditabilità e tracciabilità: non burocrazia, ma fiducia

Il rischio sistemico invisibile cresce quando nessuno sa spiegare perché un modello abbia generato un determinato risultato.

È qui che la governance diventa parte del valore:

registro dei casi d’uso;
tracciabilità delle decisioni;
monitoraggio della deriva del modello;
controlli sui comandi impartiti e sui dati sensibili.

5) Impatto diretto sulla consulenza: che cosa dire al cliente, senza allarmarlo

Quando si parla di stabilità finanziaria e intelligenza artificiale, il rischio è produrre un contenuto da convegno. La vera abilità editoriale e consulenziale consiste nel tradurre il tema in domande pratiche.

Cinque domande da consulenza evoluta

1. Quanto del mio portafoglio è guidato da scelte standard — benchmark, modelli, ETF core — e quanto è realmente personalizzato?

2. In scenari di tensione, quali parti del portafoglio potrebbero diventare troppo affollate?

3. Quanto dipendiamo da un singolo fornitore di dati o di tecnologia?

4. Quali decisioni restano umane e quali sono automatizzate, per esempio negli avvisi, nei ribilanciamenti e nei limiti operativi?

5. Quali sono le regole di comportamento quando il mercato si muove in modo avverso? Esiste un piano d’azione definito in anticipo?

Questo approccio produce due effetti: rafforza la fiducia e alza il livello della conversazione. Ed è anche un forte richiamo per professionisti senior, perché i migliori vogliono lavorare in contesti che ragionano in questo modo.

6) Reclutamento e posizionamento: perché questo tema può fare la differenza

È una leva potente, perché sposta la proposta di valore dal prodotto al contesto.

Il messaggio può essere questo:

qui non inseguiamo facili entusiasmi sull’IA: la utilizziamo, la governiamo e la trasformiamo in un acceleratore di qualità;
qui non deleghiamo le decisioni: costruiamo processi e controlli per proteggere clienti e consulenti.

In un mercato in cui molti contenuti restano superficiali, parlare di correlazione dei modelli, prociclicità e resilienza ti consente di posizionarti come:

consulente o manager di spessore;
interlocutore credibile per private banker;
figura ad alta affidabilità per clienti patrimoniali.

Il rischio nascosto dell’intelligenza artificiale nella finanza non è l’IA che sbaglia. È l’IA che funziona troppo bene, ma nello stesso modo per tutti. Uniformità, velocità e dipendenze comuni possono aumentare la correlazione dei comportamenti e rendere i mercati più prociclici, generando un rischio sistemico che tende a manifestarsi proprio nei momenti peggiori.

Per chi fa consulenza e reclutamento, questo non è solo un tema tecnico. È un’opportunità di posizionamento. Comunicarlo con rigore e pragmatismo significa collocarsi dove oggi la domanda è più forte: fiducia, metodo, governo dei processi.

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Alessandro Fatichi

Fonti:

Banca d’Inghilterra / Reuters: simulazioni sui rischi dell’IA, sul comportamento imitativo e sull’amplificazione delle vendite.
BIS, Working Paper “Intelligent Financial System” (2024): dati comuni, uniformità, prociclicità, interconnessioni e comportamento imitativo dei modelli.
FSB (2024): implicazioni dell’IA per la stabilità finanziaria; FSB (2025): monitoraggio dell’adozione e delle vulnerabilità, con focus sulle dipendenze da terze parti.
Fondo Monetario Internazionale, Global Financial Stability Report (ottobre 2024), capitolo 3: benefici e rischi dell’IA nel trading, nella velocità di esecuzione e nella liquidità in condizioni di stress.
Banca d’Inghilterra, “Financial Stability in Focus” (aprile 2025): implicazioni macroprudenziali dell’uso dell’IA nel sistema finanziario.

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