Takeaway

Secondo il Fondo Monetario Internazionale, l’adozione dell’intelligenza artificiale nei mercati finanziari può migliorare efficienza e qualità delle informazioni, ma introduce nuove vulnerabilità sistemiche: modelli omogenei, leva nascosta, reazioni simultanee agli shock e rischi operativi concentrati.

Per gli investitori moderni, la resilienza del portafoglio diventa un requisito strutturale.

---

Artificial Intelligence and its Impact on Financial Markets and Financial Stability

Nell’ articolo “Artificial Intelligence and its Impact on Financial Markets and Financial Stability” pubblicato sul sito ufficiale, il Fondo Monetario Internazionale (IMF) analizza come l’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale stia modificando i mercati finanziari.
Secondo l’IMF, la tecnologia ha sempre avuto un ruolo chiave nel miglioramento della scoperta dei prezzi, nella riduzione dei costi di transazione e nella crescita della liquidità. L’IA non fa eccezione: può incrementare produttività, compliance e qualità delle analisi. Tuttavia, secondo il report, può esserci anche un’amplificazione di connessioni, liquidità e leva; Ovvero i tre fattori caratteristici del del rischio sistemico.

Questa doppia natura — efficienza e fragilità — è oggi centrale per comprendere la struttura dei mercati globali.

Come impatta l’Intelligenza artificiale sul mercato?

Sostanzialmente L’IMF osserva che l’IA potenzia diversi meccanismi già noti come :

• Migliore scoperta dei prezzi: infatti gli algoritmi elaborano enormi quantità di dati in pochi millisecondi, estraendo informazioni da flussi di news, dati di mercato, sentiment, fonti alternative (immagini satellitari, traffico, meteo, mobilità). Ciò riduce il tempo necessario affinché un’informazione diventi “prezzata”, un passo avanti verso mercati più efficienti.
• Riduzione degli spread informativi: Quando più soggetti hanno accesso a informazioni migliori e più rapide, gli spread tra bid e ask tendono a contrarsi e la liquidità aumenta.
• Automazione dei processi: Dalla compliance al back-office, dalla riconciliazione al calcolo dei margini, l’IA riduce errori e costi operativi, liberando risorse per attività ad alto valore. Tutto questo crea un quadro in cui — in condizioni normali — la tecnologia migliora il funzionamento dei mercati.

Qual è l’altra faccia della medaglia ?:

Il fondo monetario internazionale sottolinea, infatti, che i rischi non riguardato solo le fragilità già note ma ne potrebbe creare di nuove. Tutto ciò può avvenire perché, data la velocità di reazione, si potrebbe avere:

• volatilità improvvise,
• micro-flash crash,
• correlazioni straordinarie tra asset non correlati.

Durante fasi di stress, modelli simili possono generare azioni simultanee, creando effetti amplificati a livello di mercato.

Poi vi è l’aspetto monoculturale dei modelli ovvero che molti operatori addestrano i propri algoritmi sugli stessi set di dati o sugli stessi pattern. Per l’appunto ciò crea una “monocultura algoritmica”:
tutti interpretano il mercato nello stesso modo e reagiscono nello stesso istante. Da qui Il rischio può diventare sistemico, ovvero, un errore o bias presente in un modello diffuso può contagiare l’intero ecosistema finanziario.

Andando avanti nell’analisi, un altro aspetto è l’ espansione della leva nascosta. L’IA, infatti, permette di identificare opportunità di arbitraggio o carry trade più rapidamente.
Questo incentiva:

• uso della leva finanziaria più elevata,
• strategie più complesse e meno trasparenti,
• dinamiche di rischio più difficili da monitorare.

La leva non è più solo nei bilanci: è nei modelli che governano le strategie.

Per ciò che concerne la concentrazione tecnologica, L’IMF sottolinea la dipendenza crescente da:

• grandi cloud provider,
• modelli IA proprietari,
• infrastrutture digitali centralizzate.

Questo crea “single-points-of-failure”: un’interruzione tecnologica può avere effetti sistemici immediati.

Infine bisogna tener presente il ruolo delle Central Counterparties. In sostanza le controparti centrali, pilastro della stabilità post-crisi finanziaria 2008, stanno integrando l’IA nei loro modelli di margine e rischio.
Sotto questo aspetto L’IMF invita a tener d’occhio il fatto che:

• modelli errati → margini insufficienti → vulnerabilità,
• modelli troppo sensibili → richieste di margini simultanee durante gli shock → amplificazione della volatilità.

Praticamente le Central Counterparties, nate per stabilizzare il sistema, potrebbero diventare amplificatori involontari.

Quali Implicazioni per la pianificazione finanziaria ?

L’avanzata dell’intelligenza artificiale nei mercati non è solo un tema da accademici: incide direttamente sul modo in cui costruiamo e gestiamo i portafogli. Le dinamiche introdotte dagli algoritmi — in particolare velocità, reazioni simultanee e nuove forme di leva — impongono un ripensamento delle logiche tradizionali della pianificazione finanziaria.

Gli shock di mercato non scompaiono, ma cambiano natura. Possono manifestarsi più rapidamente e durare meno, ma risultano più intensi.
Questo rende meno adatte le strategie statiche, perché non riescono a reagire con sufficiente tempestività. Serve un approccio più flessibile, in grado di assorbire scosse improvvise senza perdere coerenza nel lungo periodo (che è e rimane la strada maestra per un investimento).

Bisogna tenere in considerazione che, quando molti modelli di machine learning reagiscono allo stesso segnale nello stesso momento, le correlazioni tra asset possono cambiare all’improvviso.
Ciò significa che la diversificazione tradizionale — quella basata solo sulla storicità dei movimenti relativi — tende ad essere meno affidabile. Diventa cruciale monitorare non solo quanto gli asset si muovono insieme, ma perché lo fanno..

Gli stress test “classici” — quelli basati su scenari macro molto ampi come una recessione, un rialzo inatteso dei tassi o un forte calo delle borse — funzionavano bene in un mondo in cui i mercati reagivano lentamente e in modo relativamente prevedibile.
Ma questo mondo non esiste più. Nel passato, infatti, a un evento X corrispondeva un movimento Y abbastanza proporzionale.
Oggi, con algoritmi che reagiscono tutti insieme, piccoli segnali possono generare movimenti molto più amplificati.

Un esempio storico utile è il “flash crash” del 2010: un ordine relativamente piccolo generò un crollo del mercato del 9% in pochi minuti, per poi risalire quasi subito. ( Intorno alle 14:32 ,ora di New York, l’indice Dow Jones perse circa 1.000 punti in pochi minuti, pari a quasi -9%, per poi recuperare gran parte delle perdite in circa 20 minuti). Un crollo di questa velocità non si era mai visto prima nei mercati regolamentati. E questo accadde senza IA avanzata. Oggi il rischio è maggiore, infatti, bisogna anche tenere in considerazione che la leva finanziaria non è più solo nei bilanci delle banche, ma è incorporata nelle strategie algoritmiche che cercano micro-opportunità per pochi millisecondi.
Quando molti modelli riducono insieme la leva, la pressione sul mercato diventa enorme, improvvisa e difficilmente modellabile con tecniche tradizionali.

L’IMF parla di “hidden leverage” come una delle vulnerabilità chiave dell’ecosistema finanziario moderno.

Per completare, l’intelligenza artificiale introduce una serie di dinamiche che questi modelli non riescono a catturare pienamente. In particolare la diversificazione non riguarda più soltanto la distribuzione tra asset class.
In un mondo in cui i modelli influenzano i mercati almeno quanto gli investitori, è fondamentale diversificare anche le fonti di dati, le metodologie e gli approcci analitici utilizzati per prendere decisioni. Un portafoglio robusto nasce da una pluralità di punti di vista, non da un unico modello dominante.

Per Concludere

L’intelligenza artificiale rappresenta una svolta strutturale per i mercati finanziari perché
non si limita a migliorare efficienza, velocità e capacità di analisi ma ridefinisce il modo in cui i mercati reagiscono, si muovono e si auto-organizzano. È questo cambio di paradigma che l’IMF mette in evidenza: l’IA non è solo un nuovo strumento, ma un elemento che può modificare il metabolismo stesso della finanza.

Da un lato, la maggiore rapidità con cui le informazioni vengono interpretate e trasformate in ordini di mercato apre a un potenziale di efficienza mai visto. Dall’altro lato, proprio questa rapidità può diventare un fattore di vulnerabilità. Episodi come la vendita del 5 agosto (Il 5 agosto 2024 i mercati globali sono scesi con forza: il Nikkei 225 giapponese ha perso circa il 12.4% in una sola seduta, la peggiore dal 1987. Anche i mercati statunitensi hanno registrato perdite importanti, con l’indice S&P 500 in calo di oltre il 3% in apertura della seduta asiatica.)— amplificata dal comportamento simultaneo degli hedge fund quantitativi — mostrano che i mercati possono reagire all’unisono con un’intensità superiore a quella immaginata fino a pochi anni fa. Infatti é lecito domandarsi: come sarebbero andate le cose se modelli IA più avanzati fossero stati coinvolti su larga scala? .

A tutto ciò si aggiunge un’altra trasformazione profonda che riguarda l’ascesa di attori non bancari che, sfruttando l’IA senza essere soggetti agli stessi vincoli prudenziali delle banche, e che potrebbero assumere un ruolo di rilievo sistemico senza che i regolatori dispongano di una visione chiara della loro operatività e dei rischi assunti.

La concentrazione tecnologica rappresenta un ulteriore punto critico. Se pochi fornitori globali controllano infrastrutture e modelli di IA utilizzati da una vasta gamma di operatori, il rischio di un’interruzione simultanea diventa reale. In un mondo finanziario sempre più dipendente da servizi digitali, la resilienza operativa diventa una componente essenziale della stabilità sistemica.

Infine, l’IMF richiama l’attenzione sul fronte più insidioso: cyber-attacchi, deepfake, manipolazioni sofisticate dei mercati. Per contrastare queste minacce, le autorità di vigilanza dovranno adottare tecnologie equivalenti o superiori a quelle utilizzate da chi tenta di violare il sistema. L’IA non è solo un rischio da gestire, ma una risorsa da impiegare nella supervisione stessa — un’evoluzione già visibile nelle attività di antiriciclaggio e contrasto al finanziamento del terrorismo.

In altre parole, l’IA non rende i mercati necessariamente più fragili, ma li rende sicuramente più esigenti: richiedono regole più intelligenti, infrastrutture più robuste e strumenti di controllo più evoluti. È in questo equilibrio dinamico che si giocherà la stabilità finanziaria dei prossimi anni.

Se desideri approfondire le implicazioni di questi scenari sui mercati finanziari o sulla pianificazione dei tuoi investimenti, puoi contattarmi per una consulenza personalizzata tramite www.mfeniellofmj.com

---