Con l’intelligenza artificiale sarà sempre più difficile passare inosservati sui mercati finanziari. Uno scenario “orwelliano” che la Consob sta preparando per chi investe utilizzando informazioni privilegiate, il cosiddetto insider trading. Non è facile individuare i casi di insider trading, che raggiungono le prime pagine dei giornali solo nei casi più eclatanti. Tuttavia le segnalazioni di movimenti sospetti sono molto più comuni di quanto si pensi visto che nel 2021 la Consob ha registrato oltre 300 segnalazioni di sospetti abusi di informazioni rilevanti, il 67% delle 457 segnalazioni di condotte anomale ricevute nel corso dell’anno. Nel 2020 le segnalazioni di condotte anomale erano state 455 ma solo il 53% riconducibili a insider trading. Borsa & Finanza ha parlato con Fabrizio Lillo, professore di Metodi matematici dell’economia e delle scienze attuariali e finanziarie della Scuola Normale Superiore di Pisa, per farsi spiegare come l’Intelligenza artificiale verrà usata da Consob per individuare i casi di insider trading.
L’Intelligenza artificiale contro l’insider trading
Nel suo discorso di presentazione della Relazione 2021 ai mercati finanziari, il presidente Consob Paolo Savona ha sottolineato che
“sono giunte a maturazione due importanti iniziative sperimentali di applicazione dell’Intelligenza Artificiale, parte di un Piano di informatizzazione dei servizi Consob, condotte da un nucleo interno altamente specializzato in collaborazione con esperti dell’Università La Sapienza di Roma e della Scuola Normale Superiore di Pisa. Sono stati creati algoritmi di lettura automatizzata dei documenti sintetici di informazioni (KIDs) utili per orientare il risparmiatore verso investimenti consapevoli in prodotti finanziari e delle informazioni statistiche sulle operazioni effettuate nel corso di eventi price sensitive per individuare eventuali abusi di mercato”.
In particolare è con la Scuola Normale Superiore di Pisa che è stato avviato un progetto in due fasi per individuare le condotte anomale tramite
“l’utilizzo di algoritmi di unsupervised machine learning funzionali a selezionare cluster di investitori sulla base delle relative transazioni” e “lo sviluppo di metodi di supervised machine learning per la classificazione delle segnalazioni di ordini e operazioni sospette di costituire abusi di mercato”.
La Relazione Consob afferma che l’osservazione con questi metodi delle transazioni dei singoli investitori nei sette mesi precedenti un evento price sensitive ha consentito di rilevare discontinuità di comportamento che possono sottendere a comportamenti abusivi di mercato un mese prima dell’evento stesso.
Come funziona lo strumento messo a punto per Consob
Borsa & Finanza ha chiesto al professor Fabrizio Lillo, di spiegare come l’Intelligenza artificiale verrà usata da Consob per individuare i casi di insider trading.
Professor Lillo, il metodo per l’individuazione di sospette operazioni di insider trading che avete sviluppato in collaborazione con Consob, su quali aspetti si concentra?
“Abbiamo sviluppato in realtà due metodologie distinte che permettono di individuare sia le operazioni sospette condotte da singoli investitori, sia quelle condotte in maniera sincronizzata da più individui, il cosiddetto insider ring, che si attivano nelle settimane precedenti la comunicazione di un evento price sensitive”.
Di che tipologia di eventi price sensitive stiamo parlando?
“Il metodo è applicabile a tutte le tipologie di eventi price sensitive, sia attesi come la comunicazione di un dato economico importante, sia inattesi, come può essere un profit warning. Ma anche operazioni di finanza straordinaria, Opa e così via”.
In che modo l’Intelligenza artificiale viene utilizzata per individuare i movimenti sospetti di insider trading?
“Innanzitutto bisogna capire che la Consob ha accesso a dati sia di mercato che non, quindi dati sul comportamento dei singoli investitori. A partire da questi dati quello che si può fare è cercare di capire se il comportamento di un investitore nei pressi di un evento price sensitive è discontinuo, il che significa che si comporta in maniera diversa rispetto a quel titolo da come si era sempre comportato prima. Ciò che si sta cercando di realizzare è l’incremento della capacità di analisi, rispetto all’attività di vigilanza tradizionalmente svolta dalle Autorità nazionali, rispetto a una sempre più ampia e crescente mole di dati, utilizzando strumenti più sofisticati che consentano di identificare con più efficacia eventuali discontinuità nel comportamento degli investitori”.
La sperimentazione ha dato risultati positivi?
“Lo strumento è stato testato su alcuni casi e ha dato informazioni importanti e un aiuto significativo alla Consob; ulteriori test sono necessari, tuttavia i primi esiti hanno mostrato che gli strumenti di IA sono di grande supporto nella conduzione di una parte delle indagini. L’assunzione della decisione finale sui singoli casi resta comunque un iter valutativo complesso che contempera oltre all’analisi quantitativa, quella qualitativa e diverse altre considerazioni. Tornando allo sviluppo del metodo sottolineo che è stato compiuto un primo passo, che è stato però molto importante perché ha unito le nostre competenze sull’analisi dei dati e quelle di Consob sulla conoscenza dei mercati e della problematica dell’insider trading. Ora la prospettiva è di proseguire. Abbiamo in mente altri metodi, altri strumenti per andare a individuare comportamenti anomali di insider trading”.
