L’intelligenza artificiale ha il potenziale per diventare uno strumento decisivo nella lotta all’esclusione finanziaria, aiutando soprattutto chi oggi è senza conto bancario o ha un accesso limitato ai servizi finanziari tradizionali. Tuttavia, questo potenziale non si realizza automaticamente: dipende interamente da come le istituzioni progettano, gestiscono e controllano questi sistemi. Senza una progettazione consapevole, l’IA potrebbe addirittura peggiorare le disuguaglianze.
Questi temi sono stati al centro delle riflessioni emerse durante il Future Skills Forum di Singapore, con interventi di rappresentanti delle autorità finanziarie di Cambogia, Regno Unito e Singapore. Il dialogo ha evidenziato quattro pilastri fondamentali per costruire una finanza digitale davvero più inclusiva, equa e affidabile.
I dati possono aprire o chiudere le porte all’inclusione
I sistemi di IA in finanza sono alimentati da dati storici, ma questi dati raccontano un passato in cui molte categorie erano sottorappresentate o escluse, come donne, lavoratori informali, persone con redditi irregolari o appartenenti a fasce vulnerabili.
Se l’IA viene addestrata solo su questi dati, finirà per considerare “normale” l’esclusione di queste persone, replicando e automatizzando pregiudizi già presenti nel sistema.
Una soluzione è l’utilizzo di dati sintetici, cioè dati generati artificialmente ma realistici, creati per riequilibrare il quadro informativo e permettere all’IA di riconoscere l’affidabilità creditizia anche tra chi non ha una storia finanziaria tradizionale. L’obiettivo non è inventare numeri, ma creare condizioni per valutazioni più eque e basate sulle potenzialità, non solo sul passato.
Cultura dell’IA: non basta saperla usare, bisogna saperla capire
La competenza nell’uso dell’intelligenza artificiale non è solo tecnica. Riguarda anche la capacità di:
• accorgersi quando un modello prende decisioni distorte o illogiche
• comprendere quando e perché un algoritmo potrebbe penalizzare alcuni gruppi
• riconoscere limiti, mancanze o comportamenti non trasparenti
L’errore più grande è considerare l’IA come un “decisore neutrale”, quando in realtà riflette scelte progettuali, dati utilizzati e valori di chi l’ha costruita.
Promuovere alfabetizzazione sull’IA dentro banche, istituzioni e imprese significa creare persone capaci di dialogare, correggere e guidare l’intelligenza artificiale, evitando che diventi una “scatola nera incontestabile”.
La diversità umana è un elemento tecnico, non solo etico
Un’IA progettata da persone simili produrrà risultati simili, spesso incapaci di comprendere le esigenze di utenti diversi. Anche nella tecnologia, la diversità di esperienze, culture, sensibilità e competenze diventa una risorsa strategica.
La finanza inclusiva richiede empatia, consapevolezza sociale e comprensione del contesto, qualità umane che nessun algoritmo possiede. Inserire queste prospettive nella progettazione significa costruire sistemi più attenti, intelligenti e realmente vicini alle persone.
Fiducia, trasparenza e responsabilità: le basi di un’IA affidabile
Per rendere l’intelligenza artificiale sicura e accettabile nel settore finanziario, servono regole chiare. Alcuni paesi, come Singapore, hanno introdotto principi fondamentali basati su equità, etica, responsabilità e trasparenza.
Questo tipo di approccio permette alle istituzioni di:
• controllare come vengono usati i dati
• verificare se i modelli trattano tutti i clienti allo stesso modo
• garantire che ogni decisione automatizzata sia spiegabile, tracciabile e contestabile
L’inclusione finanziaria è strettamente legata alla fiducia. Le persone accetteranno servizi digitali solo se potranno sentirsi protette, rispettate e ascoltate.
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