L’IA eviterà le truffe in Borsa

Un sistema basato su tecniche di apprendimento profondo lavorerà a fianco degli analisti umani per monitorare il Nasdaq al fine di rilevare comportamenti fraudolenti.

di Karen Hao

Il Nasdaq è un obiettivo attraente per i truffatori. Essendo la più grande borsa valori del mondo per volume, deve essere costantemente monitorata per evitare illegalità. I comportamenti scorretti possono essere di più tipi: manipolazioni per gonfiare il prezzo di chiusura di un titolo; churning, vale a dire flusso eccessivo di transazioni attive e passive nel portafoglio titoli del cliente, al solo scopo di generare alti costi commissionali a suo carico; e spoofing, cioè l’immissione di un grosso ordine di acquisto o vendita senza intenzione di eseguirlo effettivamente, allo scopo di creare una domanda artificialmente alta.

Il Nasdaq ha annunciato l’utilizzo dell’IA per aiutare nel monitoraggio di queste attività. Un nuovo sistema di apprendimento profondo sta lavorando in tandem con analisti umani per sorvegliare circa 17,5 milioni di operazioni al giorno.

Il sistema implementa il software di sorveglianza già esistente, che utilizza statistiche e regole per segnalare eventuali abusi di mercato. Nel mercato azionario statunitense, per esempio, il vecchio sistema ha emesso circa 1.000 richieste di approfondimenti da parte degli analisti umani, afferma Martina Rejsjo, responsabile della sorveglianza del mercato per le azioni del Nord America del Nasdaq. Solo una parte di questi casi è stata successivamente definita frode e ha comportato sanzioni pesanti.

Il nuovo sistema dovrebbe presentare numerosi vantaggi. Innanzitutto, il Nasdaq afferma che sarà più preciso nell’identificare i modelli di abuso, riducendo l’onere per gli analisti umani. In secondo luogo, sarà in grado di individuare abusi più complessi, in particolare lo spoofing, che il Nasdaq ritiene diventerà sempre più comune.

Per iniziare, il sistema è stato addestrato per rilevare particolari sottogruppi di abusi imparando da esempi storici. Ogni volta che mette nel mirino un’attività sospetta simile a una passata, avviserà un analista umano con le competenze appropriate. Uno strano comportamento in un titolo biotecnologico, ad esempio, verrà immediatamente segnalato a un esperto che abbia familiarità con i comportamenti di mercato dell’industria biotecnologica.

Dopo aver indagato sul caso, l’analista inserisce il risultato nel sistema. In questo modo, l’algoritmo di apprendimento profondo perfeziona continuamente la sua comprensione. Verrà inoltre addestrato per rilevare come cambiano i tipi di comportamenti illegali nel tempo.

Ma le reti neurali, gli algoritmi che alimentano tali sistemi di apprendimento profondo, sono validi in rapporti alla varietà di esempi su cui vengono addestrati. In altri domini, gli hacker sono stati in grado di ingannarli sfruttando i loro punti ciechi.

Doug Hamilton, amministratore delegato dell’intelligenza artificiale di Nasdaq, afferma che è per questo che il team implementerà prima il nuovo sistema di sorveglianza a partire da quello vecchio, anziché sostituirlo immediatamente. Avere analisti umani come backstop aggiunge un ulteriore livello di assicurazione, egli spiega.

Se il sistema avrà successo, l’azienda prevede di implementarlo a livello globale. Il Nasdaq gestisce anche 29 mercati globali in tutto il Nord America e in Europa e fornisce tecnologie di sorveglianza del mercato ad altri 59 mercati, 19 regolatori e oltre 160 banche e broker. L’azienda considera la repressione dell’attività fraudolenta come una parte vitale per garantire la fiducia nel sistema finanziario.

“L’integrità del mercato è una delle cose più importanti per uno scambio finanziario”, afferma Rejsjo. Fondamentalmente, il sistema dovrebbe essere in grado di adattarsi più rapidamente ai nuovi schemi man mano che le tattiche dei truffatori cambiano e diventano più sofisticate.

Il modo in cui cercano di ingannare il mercato è in continua evoluzione, afferma Tony Sio, responsabile della tecnologia di regolamentazione del mercato di Nasdaq, “quindi anche i modelli e i tipi di abuso che si verificano sono a loro volta in continua evoluzione”.

(rp)

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