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Model risk, EU AI Act conformity, NIST AI RMF, board-level accountability, third-party AI vendors, and the compliance stack for AI in banks.
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La FCA si descrive come un'autorità di regolamentazione tecnologicamente neutrale, basata sui principi e orientata ai risultati, e applica tale impostazione all'IA. Le sue norme di solito non...
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Da 20-25 anni i servizi finanziari trattano la modernizzazione come un progetto con una data di fine. Aprendo l'Oracle Financial Services Summit a Londra, la dott.ssa Leda Glyptis ha sostenuto che il punto debole del settore è...
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Impiegare macchine fisiche autonome accanto ai lavoratori crea rischi psicologici e legali acuti che il software non ha mai conosciuto. All'Economist Enterprise Physical AI and Robotics Summit, Kier Group e la British Standards Institution (BSI) hanno tracciato le basi della governance dell'IA fisica.
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Un rilevatore di fallimenti di allineamento che risponde a molte domande tipizzate in una sola chiamata, con probabilità calibrate, ordina bene i fallimenti e costa 63× meno dei valutatori basati su giudici LLM. Ma quelle probabilità non si trasferiscono...
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Il comitato ad hoc del MIT sull'IA non tratta l'IA generativa come un problema di strumenti da risolvere con una policy. Il suo rapporto la considera una prova di resistenza sullo scopo stesso di una formazione al MIT, e sostiene che l'incertezza non può...
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Il sollievo sul dossier ad alto rischio è arrivato nove giorni fa. Il rischio ora è che le banche leggano un solo rinvio e smobilitino un programma che ha ancora un obbligo attivo oggi.
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Quindici anni di dottrina sul rischio di modello riscritti in aprile: il paragrafo decisivo per un comitato rischi è quello che dice cosa resta escluso.
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Immutabile non significa affidabile. Mentre il regolamento istantaneo e l'IA probabilistica ridisegnano il settore bancario, il registro non certificato diventa l'anello debole e una blockchain certificabile diventa la dorsale di audit.
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I pagamenti sono ora il cuore della strategia tecnologica delle banche: ecco il modello operativo, la frontiera del rischio e la leva dei ricavi per le G-SIB.
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Nel 2026 l'IA agentica è infrastruttura operativa. Questo indice la misura come le banche misurano capitale e credito: un punteggio di prontezza a sei dimensioni che copre livelli di autonomia, piano di controllo, evidenze regolamentari, economia unitaria, prontezza organizzativa e allineamento regolamentare globale.
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Un progetto ingegneristico per l'agentic AI nelle banche tier-1: classificare per permessi e non per intelligenza, trattare ogni agente in produzione come un modello SR 11-7 / SS1/23 dal primo giorno e costruire il control plane a cinque componenti — account di servizio OAuth-scoped, routing semantico deterministico, gate di policy OPA, registri di audit WORM immutabili e un interruttore di emergenza testato — che trasforma flussi di lavoro autonomi in evidenze auditabili.
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DORA, EU AI Act, GDPR, rischio di concentrazione cloud e sovranità dei dati convergono in un unico stack di conformità 2026 per le banche. La domanda strategica è disciplina di progettazione: gestire conformità, governance dell'AI, prove di resilienza ICT e scelte di sovranità dei dati come un'unica architettura, non cinque programmi paralleli.
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Un blueprint per le banche che adottano l'ingegneria agentica nel 2026: architetture composte, governance del rischio, integrazione con sistemi core e roadmap di adozione.
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Un'analisi dello stato dell'IA e del calcolo quantistico nel banking nel 2023: avanzamenti tecnologici, casi d'uso emergenti e roadmap di adozione.
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Una panoramica dell'IA generativa: come funzionano i grandi modelli di linguaggio, dove eccellono, dove falliscono e cosa significano per il settore bancario.
