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Come l’Intelligenza Artificiale può interagire con le attività dell’Organismo di Vigilanza

Per trattare l’argomento di questo articolo, si trae spunto dall’attività di Customer Due Diligence prescritta alle banche e agli istituti finanziari dalla Direttiva 2005/60/CE, che unitamente alle Direttive Antiriciclaggio del 1991 e del 2018, ha imposto agli enti finanziari e creditizi una imponente raccolta dati e una conseguente assegnazione di coefficiente di rischio al cliente, che sarà la base per la determinazione dell’entità e della frequenza dei controlli finalizzati a individuare eventuali situazioni sospette da segnalare.

In sintesi, questi sono gli aspetti che è necessario indagare in fase di Customer Due Diligence (CDD): a) identificazione  e verifica del cliente; b) identificazione e verifica dell’eventuale titolare effettivo; c) ricostruire il rapporto con il titolare del diritto; d) acquisizione di informazioni sullo scopo e sulla natura del rapporto con l’ente; e) controllo costante del rapporto con il cliente. L’obbligo di adeguata verifica deve essere rapportato con la filosofia del risk based approach e deve essere necessariamente parametrata al tipo di cliente e di rapporto che si ha con esso.

Tale mole di informazioni deve essere raccolta nel modo più efficiente ed efficace per raggiungere una buona qualità e quantità di dati durante lo svolgimento di CDD. E’ inoltre necessario che i professionisti ad essa dedicati tengano il passo con le modifiche alle normative e alle linee guida antiriciclaggio e bisogna che i dati raccolti vengano costantemente aggiornati, per cui l’indagine non può essere fatta a inizio rapporto e chiusa in un cassetto, perché nel giro di un solo anno potrebbe divenire obsoleta.

Avere un modello di base per la raccolta di informazioni e dotarsi di liste di controllo per la conformità alla CDD è un valido punto di partenza per identificare e valutare i potenziali rischi collegati ai clienti. La mitigazione di tali  rischi protegge le aziende e gli istituti finanziari da potenziali perdite finanziarie.

Suona familiare? A parere di chi scrive, questo tipo di attività (al netto di alcuni contenuti specifici) è totalmente sovrapponibile a quanto l’OdV compie durante la sua quotidiana attività di controllo sui presidi e sulle attività svolte dalle aziende durante le fasi di Risk Assessment e Risk Management volte alla prevenzione dei reati presupposto contenuti nel D.Lgs. 231/2001.

Assumendo questo parallelismo, appare dunque interessante apprendere che il Financial Action Task Force (o GAFI – Gruppo di Azione Finanziaria Internazionale – un’organizzazione intergovernativa che si occupa di implementare e promuovere politiche volte alla prevenzione del riciclaggio e del finanziamento al terrorismo) ritiene opportuno implementare le tradizionali tecniche di Anti Money Laundering (AML) con le nuove tecnologie oggi disponibili, sostenendo che i tradizionali fogli di calcolo e le piattaforme statiche di raccolta dati non siano più sufficienti per contrastare i soggetti dediti al riciclaggio di denaro e al finanziamento di attività terroristiche. In particolare il FATF suggerisce l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, ossia di quelle macchine computazionali in grado di eseguire compiti caratteristici dell’intelligenza umana. Nello specifico si ritiene che il Machine Learning, ossia “la capacità di una macchina di apprendere senza essere programmata esplicitamente” possa essere utilizzato per addestrare la macchina ad apprendere automaticamente da varie situazioni di partenza in materia di AML e in particolare per: a) identificare e verificare i vari clienti; b) monitorare i rapporti commerciali; c) analizzare comportamenti e transazioni; d) identificare e implementare i sistemi di notifica.

Il monitoraggio cosiddetto “statico”, ossia con i mezzi tradizionali, viene definito dal Report FATF del 2021 come potenzialmente inefficace nel mettere in comunicazione tra loro i dati raccolti, come impreciso nella segnalazione di dati sospetti e soggetto all’influenza degli errori umani dei team di compliance.

In linea con il parere del FATF, troviamo la recente sentenza del Tribunale d’Appello del Commercio e dell’Industria dei Paesi Bassi, che ha riconosciuto all’istituto di credito online Bunq il merito di aver proficuamente utilizzato l’Intelligenza Artificiale per costruire profili completi degli utenti e per monitorare le transazioni, respingendo le motivazioni della Banca Centrale Olandese che invece riteneva che la profilazione mediante questionari fosse foriera di risultati più approfonditi. Senza entrare nello specifico della controversia, appare evidente come una prima sentenza di una Corte europea a favore dell’utilizzo dell’AI a discapito dei sistemi tradizionali di raccolta e analisi dei dati possa dirsi in qualche modo rivoluzionaria.

Ebbene, così come per chi si occupa di Customer Due Diligence, anche per l’OdV si impone il dovere di valutare l’utilità di utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale che potrebbero efficientare la sua attività di controllo sostituendosi a lui in una parte sostanziosa dei propri compiti. Certamente e inevitabilmente è sempre necessario che sia l’essere umano a dare impulso al procedimento di addestramento della macchina per la raccolta e l’elaborazione dei dati, così come è indispensabile la costante revisione dei dati restituiti dall’AI (si veda l’annoso problema delle “allucinazioni” di CatGPT). Inoltre, quando ci si relaziona a uno strumento informatico connesso a una rete, appare doveroso occuparsi dei problemi di privacy connessi alla raccolta dati e apporre le necessarie cautele per prevenire/affrontare eventuali data breach.

Da non sottovalutare è poi la questione relativa all’intervento dei soli tecnici informatici per l’addestramento della macchina nella convinzione di poter estromettere l’esperto di diritto, ritenendo che un software possa sostituirsi all’uomo per l’aggiornamento delle procedure. Tale pericolo, che si profila all’orizzonte (si veda la controversa vicenda dell’avvocato chatbot americano), va tenuto in considerazione e superato attraverso la consapevolezza che la tecnologia va costantemente indirizzata.

Da ultimo, ma certamente non per importanza, si pone una questione di etica del lavoro. E’ evidente che non ci si possa rifiutare di affrontare gli effetti dell’avanzare delle nuove tecnologie nel mondo del lavoro,  basti pensare che secondo il Future of Jobs Report del World Economic Forum, entro il 2025 ben 85 milioni di posti di lavoro saranno sostituiti da macchine dotate di intelligenza artificiale e questo solo come dato ipotetico. E’ impensabile affermare che il mondo del diritto non verrà toccato da questa rivoluzione. Appare sul punto importante valutare le modalità con le quali si affronterà la questione: secondo chi scrive è opportuno che gli avvocati acquisiscano competenze in materia di AI ma senza sostituirsi ai tecnici informatici e che pertanto si creino necessarie sinergie tra diverse professionalità per giungere ad una semplificazione del lavoro (anche dell’OdV) unitamente ad un efficientemente dei controlli, senza dimenticare che l’intervento umano si pone sempre all’origine di quello della macchina e che l’opera di quest’ultima non può essere ritenuta sufficiente senza un professionista esperto e qualificato che ne diriga e ne interpreti i risultati.

Certo, questo diminuirà potenzialmente la mole di lavoro del professionista, starà a noi decidere se recuperare una forma di società maggiormente dedita al “gioco” – come suggerisce il filosofo Byung Chul-Han attraverso la sua la analisi della crisi del gioco come base del sapere e della conoscenza, rimpiazzato dalla velocità di calcolo dei big data – riorganizzando necessariamente anche il nostro modello economico, oppure se trovare un ulteriore modo per infarcire le nostre agende, vanificando i benefici che un maggiore impiego delle macchine potrebbe avere sulle nostre vite professionali.

 

Avv.ta Elisa Traverso

Avv. Salvatore Calandra

 

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