Explainable AI: l’intelligenza artificiale trasparente per le banche di domani

Cos’è la Explainable AI o XAI

L’Explainable AI o XAI – “Intelligenza Artificiale Spiegabile” – è una materia nell’ambito del machine learning, il cui obiettivo è fare chiarezza in merito a cosa accade nella “black box” dei dati e degli algoritmi che elaborano modelli di intelligenza artificiale, per comprenderne meglio le dinamiche.
In parole più semplici, la XAI è un insieme di strumenti e di tecniche utilizzate per aiutare le persone a comprendere meglio perché un modello di intelligenza artificiale determina alcune decisioni piuttosto che altre, descrivendone e spiegandone i risultati ottenuti dal processo di elaborazione dei dati.
La XAI mira a rendere i modelli di intelligenza artificiale più spiegabili, intuitivi e comprensibili per gli utenti umani senza sacrificarne le prestazioni o l’accuratezza delle previsioni.
Una tecnologia che fa della trasparenza la sua caratteristica più intrinseca, dunque, presto diventata estremamente interessante ed attrattiva per il mondo bancario, da sempre molto cauto nell’utilizzo dell’Intelligenza artificiale in quanto poco comprensibile e spesso rischiosa.
La “scatola nera algoritmica” o “Black Box” infatti se da un lato permette agli istituti bancari di riconoscere i modelli nei dati, fare previsioni e risolvere problemi complessi, dall’altro lato risulta spesso troppo poco trasparente e chiara, in relazione ai meccanismi che ne sottendono il funzionamento.

Ma quali sono i vantaggi dell’utilizzo delle tecnologie di Explainable AI?

Tra i vantaggi che l’utilizzo della tecnologia XAI potrebbe portare ci sono sicuramente quelli relativi ad un utilizzo più massiccio da parte delle banche dell’intelligenza artificiale, grazie ad una maggiore garanzia in termini di fiducia e credibilità, in linea con le regolamentazioni di legge e conformità.
Per fare qualche esempio, basti pensare a tecnologie come il riconoscimento facciale o vocale per gli sportelli automatici, la negoziazione automatica di titoli o il monitoraggio dei flussi di cassa, che potrebbero essere utilizzati dagli istituti senza più alcun timore.
Ma i vantaggi sono senza dubbio anche di tipo economico.
Secondo una ricerca di Forrester, la XAI sarebbe in grado di generare una riduzione dell’impegno per il monitoraggio del modello dal 35% al 50%, l’aumento fino a 8 volte dei modelli in produzione oltre ad una precisione generale del modello stesso stimabile dal 15% al 30%, per un incremento dell’intervallo dei profitti che può addirittura triplicare.
Dati senza alcun dubbio molto incoraggianti, che esprimono da un lato la necessità di un’AI più comprensibile anche agli utenti umani, dall’altro le enormi potenzialità che le applicazioni e tecnologie XAI possono esprimere in termini di diffusione sul mercato.

Conclusioni

Il dibattito attorno all’applicazione massiccia degli algoritmi nella società è piuttosto acceso. Da una parte c’è chi ne evidenzia le potenzialità e le opportunità, dall’altra, c’è chi si preoccupa di definire i confini tecnologici, culturali ed etici di questa applicazione.
Dal nostro punto di vista, l’adozione di metodologie di Intelligenza artificiale più etiche e trasparenti consentirebbe alle banche di ottenere quel grado di fiducia e di affidabilità da parte delle autorità di regolamentazione, che permetterebbe loro di raggiungere il giusto equilibrio tra innovazione tecnologica e sicurezza.
Sicuramente la scelta di un partner affidabile che sia in grado di accompagnare gli istituti di credito in questo delicato processo di digitalizzazione diventa non solo fondamentale ma assolutamente necessario.

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