Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale (AI) è entrata stabilmente nella gestione patrimoniale. Algoritmi e modelli di machine learning vengono utilizzati per costruire portafogli, ribilanciare asset allocation e gestire il rischio.
Se in origine queste tecnologie erano tipiche delle piattaforme fintech di robo-advisory, oggi sono diffuse anche nelle gestioni patrimoniali delle banche private e degli asset manager europei.
Questa evoluzione apre una questione sempre più rilevante nel diritto dei mercati finanziari: quando la decisione automatizzata produce una perdita per l’investitore, chi è responsabile?
AI e investimenti: quando l’algoritmo crea il problema
La storia recente dei mercati finanziari mostra quanto gli errori algoritmici possano avere effetti immediati.
Il caso più noto resta quello di Knight Capital (2012), quando un errore nel software di trading generò ordini errati per miliardi di dollari, causando perdite superiori ai 400 milioni nel giro di pochi minuti.
Ma non è necessario arrivare a eventi così estremi per comprendere il problema. Anche nelle strategie quantitative utilizzate da fondi o gestioni patrimoniali, i modelli matematici possono reagire in modo inatteso in condizioni di mercato eccezionali.
Nel wealth management il rischio assume una forma diversa ma altrettanto significativa: un algoritmo può produrre portafogli non coerenti con il profilo di rischio del cliente, oppure amplificare movimenti di mercato improvvisi. Al riguardo peraltro si evidenzia che l’output dei prodotti di AI è sempre “ ben confezionato” e può rendere complesso l’operato/check umano, difficoltà accentuata dalla sempre crescente “ pigrizia” o impreparazione tecnica dei fruitori di AI.
Responsabilità negli investimenti con AI: cosa dice la legge
Dal punto di vista giuridico, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale non modifica i principi fondamentali della disciplina dei servizi di investimento.
La Mifid II impone agli intermediari obblighi stringenti di adeguatezza, profilazione del cliente e trasparenza informativa. In Italia questi obblighi trovano il loro fondamento nell’art. 21 del Testo Unico della Finanza, che impone agli intermediari di agire con diligenza, correttezza e trasparenza nell’interesse degli investitori.
La giurisprudenza italiana ha più volte ribadito che la violazione di tali obblighi comporta la responsabilità dell’intermediario per le perdite subite dal cliente. La Corte di Cassazione ha confermato questo principio anche in anni recenti, sottolineando che l’intermediario deve dimostrare di avere agito con la diligenza qualificata richiesta agli operatori professionali (tra le altre Cass. civ., sez. I, 22 maggio 2019 n. 13846).
Accanto alla giurisprudenza ordinaria si sono sviluppati negli ultimi anni anche gli orientamenti dell’Arbitro per le Controversie Finanziarie (Acf) istituito presso Consob. In numerose decisioni l’Acf ha ribadito che l’intermediario non può limitarsi a eseguire automaticamente un’operazione, ma deve dimostrare di aver verificato l’adeguatezza dell’investimento rispetto al profilo del cliente.
Secondo l’impostazione prevalente della dottrina, questi principi restano pienamente validi anche quando la decisione è supportata da algoritmi: l’intelligenza artificiale è uno strumento dell’intermediario, non un soggetto autonomo di responsabilità.
AI, Dora e AI Act: la responsabilità tecnologica
L’evoluzione tecnologica ha però spinto il legislatore europeo a rafforzare il quadro regolatorio.
Il Regolamento Dora (Digital Operational Resilience Act) introduce nuove regole sulla resilienza digitale degli intermediari finanziari. In termini semplici, impone alle banche e agli asset manager di dimostrare di avere sistemi tecnologici affidabili, controlli sui fornitori di software e procedure per gestire eventuali malfunzionamenti.
Questo significa che gli intermediari dovranno monitorare con maggiore attenzione anche gli algoritmi utilizzati nelle decisioni di investimento.
Accanto alla responsabilità dell’intermediario emerge inoltre un ulteriore profilo: quello del produttore del sistema di intelligenza artificiale.
Se l’errore deriva da un difetto del software o del modello algoritmico, potrebbe configurarsi una responsabilità del fornitore tecnologico secondo le regole sulla responsabilità del prodotto o della responsabilità extracontrattuale, e qui si introduce la necessità di porre molta attenzione ai contratti che i gestori definiranno con i produttori di servizi AI .
Il nuovo AI Act europeo rafforza questa impostazione, imponendo requisiti di gestione del rischio, documentazione e supervisione umana per i sistemi di intelligenza artificiale più sensibili.
Wealth manager e family office: come gestire i rischi dell’AI
Per chi gestisce grandi patrimoni il punto centrale non è stabilire se utilizzare o meno l’intelligenza artificiale, ma come governarne i rischi.
Nella selezione degli asset manager diventerà sempre più importante valutare:
• la governance degli algoritmi utilizzati
• i sistemi di audit dei modelli quantitativi
• la trasparenza delle decisioni automatizzate
• la presenza di supervisione umana nei processi di investimento ( e la loro permanente formazione )
Per i family office, la due diligence sugli asset manager dovrà quindi includere anche la valutazione dell’infrastruttura tecnologica e dei modelli di AI utilizzati nella gestione dei portafogli.
AI e investimenti: una sfida strategica per il futuro
L’intelligenza artificiale rappresenta una delle trasformazioni più profonde del settore finanziario. Ma la crescente automazione delle decisioni di investimento solleva interrogativi destinati a crescere nei prossimi anni.
Il diritto dei mercati finanziari resta fondato su un principio semplice: chi offre un servizio di investimento deve rispondere delle proprie scelte professionali.
L’innovazione tecnologica non cancella questo principio, ma lo rende più complesso. Accanto al gestore umano entrano infatti in gioco algoritmi, software e infrastrutture digitali.
Per wealth manager e family office la vera sfida sarà quindi integrare l’innovazione tecnologica con nuovi modelli di governance e controllo del rischio, trasformando l’intelligenza artificiale da potenziale fonte di responsabilità in uno strumento di creazione di valore.
