Finanza digitale: la rivoluzione dei dati sintetici

Dati sintetici nella finanza digitale

È ormai ampiamente assodato che l’innovazione nel settore della finanza digitale deve passare da un efficace condivisione dei dati, nel rispetto della privacy e della riservatezza.

La finanza digitale sta vivendo una trasformazione epocale grazie a strumenti innovativi come i dati sintetici che ben si adattano a supportare gli obiettivi delle molteplici iniziative regolamentari in costante evoluzione in ottica di  open and digital  finance.  

I dati sintetici, creati artificialmente per imitare i modelli reali senza compromettere la privacy, stanno rivoluzionando il modo in cui le imprese finanziarie sviluppano e testano nuove applicazioni.

Le autorità di supervisione stanno sviluppando spazi di condivisione dei dati per facilitare la sperimentazione e per testare ed allenare modelli di intelligenza artificiale, in linea con gli obiettivi della digital finance strategy.

Condividere i dati è alla base degli obiettivi della Savings and Investments Union e della competitività dei mercati dei capitali europei attraverso lo sviluppo di servizi innovativi più efficaci nell’interesse degli investitori e la creazione di un quadro di supervisione più efficiente ed integrato. 

In questo articolo approfondiamo il tema dei dati sintetici e analizziamo la strategia che la Commissione Europea ha intrapreso per la condivisione dei dati nell’ambito della finanza digitale.

Una Piattaforma per la Finanza Digitale

Già nel settembre 2020, la Commissione Europea ha adottato una strategia per la finanza digitale per promuovere un settore finanziario europeo più competitivo e innovativo.

L’iniziativa della Piattaforma per la Finanza Digitale (EU Digital Finance Platform) è parte di questo sforzo per sostenere l’innovazione e costruire un vero mercato unico per i servizi finanziari digitali.

La piattaforma offre strumenti pratici per favorire la crescita delle imprese innovative nei vari Stati membri e include il nuovo Data Hub, servizi transfrontalieri, una mappa fintech e aggiornamenti sulle ultime politiche.

Il nuovo Data Hub

La Commissione Europea ha recentemente lanciato il Data Hub, una novità chiave della piattaforma per la finanza digitale.

Il Data Hub fa parte della Piattaforma Digitale della Finanza dell’UE e facilita lo scambio di dati tra aziende finanziarie e autorità di vigilanza.

Il suo obiettivo è fornire alle aziende l’accesso a dati sintetici di vigilanza per testare nuove applicazioni e addestrare modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico (AI/ML).

Cosa sono i dati sintetici?

I dati sintetici sono informazioni generate artificialmente che imitano le caratteristiche statistiche dei dati reali, senza includere persone o eventi reali.

Vengono creati utilizzando algoritmi, simulazioni o modelli di apprendimento automatico.

L’obiettivo è replicare i modelli e le tendenze osservabili nei dati reali, ma senza violare la privacy o esporre informazioni sensibili.

I dati sintetici vengono utilizzati per testare applicazioni, addestrare modelli di intelligenza artificiale e migliorare i processi senza dover accedere a dati reali, garantendo la conformità alle normative sulla protezione dei dati.

Come si creano i dati sintetici: un processo in tre fasi

Il processo di creazione dei dati sintetici prevede tre fasi.

Prima di tutto, un modello di apprendimento automatico analizza i dati reali dei clienti per comprendere le relazioni tra i fattori, come ad esempio il legame tra livello di reddito e rischio di insolvenza del prestito.

Successivamente, questa analisi viene utilizzata per addestrare un algoritmo che replica queste tendenze.

Infine, il modello genera nuovi dati che riflettono i pattern dei dati originali, ma che non rappresentano persone reali. Ad esempio, potrebbe creare un “cliente” sintetico con determinate caratteristiche finanziarie, ma questo cliente non esiste realmente.

Perché usare i dati sintetici?

Ci sono diverse ragioni per utilizzare i dati sintetici, in modo particolare in settori altamente regolamentati come quello finanziario, caratterizzati da significativi rischi e implicazioni potenzialmente derivanti da un accesso non protetto ai dati, per esempio in termini di sicurezza e stabilità dei mercati. 

Uno dei principali vantaggi è la protezione della privacy, poiché la natura sintetica dei dati elimina il rischio di rivelare informazioni reali sui clienti, garantendo la conformità alle normative sulla privacy.

Inoltre, consente la condivisione dei dati, poiché banche centrali e autorità nazionali possono condividere dati sintetici con partner esterni o ricercatori senza preoccupazioni sulla privacy.

Infine, i dati sintetici mantengono una qualità sufficiente per addestrare i modelli in modo efficace, senza perdita significativa di precisione.

Ciò consente alle aziende finanziarie di testare algoritmi, senza la necessità di utilizzare dati reali dei clienti, rendendo il processo più sicuro e conforme alle normative.

Un recente rapporto del Commission’s Joint Research Centre (JRC) ha esaminato l’uso di questa tecnologia nel Data Hub, confrontando le caratteristiche statistiche dei dataset originali e sintetici.

Il rapporto valuta l’efficacia del processo di creazione dei dati e affronta le preoccupazioni legate alla privacy.

I test dimostrano che i dati sintetici replicano i principali pattern dei dati originali, garantendo al contempo la riservatezza delle informazioni sensibili.

Il rapporto del JRC conclude che i dataset sintetici sono comparabili in valore ai dati reali, rispettando i requisiti di privacy e contribuendo agli obiettivi della finanza digitale dell’UE, sostenendo l’innovazione senza esporre dati reali a terze parti.

Conclusione

I dati sintetici stanno trasformando la finanza digitale, aprendo nuove opportunità per l’innovazione e la sicurezza nel settore.

Grazie alla loro capacità di replicare dati reali senza compromettere la privacy, questi strumenti consentono alle aziende di sviluppare soluzioni avanzate e compliant con le normative.

Anche nell’ambito dei dati supervisory, altamente confidenziali, i dati sintetici sono stati individuati come strumento efficace.

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