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{"id":5159940,"date":"2025-04-03T12:34:39","date_gmt":"2025-04-03T10:34:39","guid":{"rendered":"https:\/\/comunicatistampa.org\/ia-e-settore-finanziario-le-grandi-sfide-sono-infrastrutture-governance-dei-dati-e-sicurezza\/"},"modified":"2025-04-03T12:34:39","modified_gmt":"2025-04-03T10:34:39","slug":"ia-e-settore-finanziario-le-grandi-sfide-sono-infrastrutture-governance-dei-dati-e-sicurezza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comunicatistampa.org\/ia-e-settore-finanziario-le-grandi-sfide-sono-infrastrutture-governance-dei-dati-e-sicurezza\/","title":{"rendered":"IA e settore finanziario: le grandi sfide sono infrastrutture, governance dei dati e sicurezza"},"content":{"rendered":"
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\n La rapida e pervasiva diffusione dell’intelligenza artificiale (IA) sta esercitando una pressione inedita sulle infrastrutture dati tradizionali, ponendo le aziende operanti nel settore bancario, dei servizi finanziari e assicurativo (BFSI) di fronte a scelte complesse che coinvolgono sicurezza, qualit\u00e0 e sostenibilit\u00e0. \u00c8 quanto emerge da un recente sondaggio condotto da Hitachi Vantara, divisione di Hitachi Ltd. focalizzata sulle soluzioni di archiviazione dati e sulle infrastrutture abilitanti per l\u2019Hybrid Cloud. Il report “State of Data Infrastructure 2024”, basato sulle opinioni di 231 leader IT e aziendali a livello globale, evidenzia come, sebbene il 36% degli intervistati riconosca la centralit\u00e0 della qualit\u00e0 dei dati per il successo delle iniziative di IA, la priorit\u00e0 dei leader finanziari si concentri primariamente sulla sicurezza dei dati, con potenziali ripercussioni negative sulle prestazioni dell’IA e sul ritorno degli investimenti a lungo termine.<\/b><\/p>\n

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Il 48% degli intervistati identifica la sicurezza dei dati come la principale preoccupazione nell’implementazione di soluzioni basate sull’IA<\/b>, sottolineando la necessit\u00e0 impellente di proteggersi da minacce sia interne che esterne. Tuttavia, i risultati dello studio indicano che una sottovalutazione della qualit\u00e0 dei dati comporta costi significativi per le istituzioni BFSI, tra cui una limitata disponibilit\u00e0 dei dati nei momenti e nei luoghi necessari (solo nel 25% dei casi), con la conseguente riduzione dell’accuratezza dei modelli di intelligenza artificiale, che si attesta mediamente al 21%.\n<\/p>\n

Ulteriori elementi di preoccupazione emersi dal sondaggio includono:<\/p>\n

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Il 36% degli intervistati teme il rischio di una violazione dei dati causata da un’IA interna, mentre il 38% esprime la propria apprensione riguardo all’impossibilit\u00e0 di recuperare i dati a seguito di un attacco ransomware<\/b>.\n<\/p>\n

Nonostante gli attacchi ransomware rappresentino una delle principali minacce per i responsabili IT del settore BFSI, il 36% considera una violazione dei dati derivante da un errore dell’IA tra le tre principali preoccupazioni, mentre il 32% teme che un attacco potenziato dall’IA possa condurre a una compromissione dei dati.<\/p>\n

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Mark Katz, CTO of Financial Services di Hitachi Vantara, ha commentato<\/b>: “Il modello di business nei servizi finanziari \u00e8 intrinsecamente legato alla fiducia. Il danno reputazionale rappresenta un rischio significativo e, nel nostro settore, l’interazione tra sicurezza e accuratezza \u00e8 una sfida critica e complessa. Ad esempio, la divulgazione involontaria di informazioni sensibili presenti nei dati di training da parte di un chatbot pu\u00f2 avere gravi conseguenze. Inoltre, il costo di una risposta errata o di un’allucinazione rappresenta un rischio significativo: decisioni basate su dati errati possono sollevare importanti questioni di responsabilit\u00e0.<\/i>”\n<\/p>\n

\n Nonostante le sfide connesse all’accuratezza, l’adozione dell’IA nel settore BFSI sta registrando una rapida accelerazione, sebbene una parte considerevole delle implementazioni avvenga senza una preparazione adeguata: il 71% degli intervistati ammette di effettuare test e modifiche direttamente su implementazioni live, mentre solo una minoranza (4%) utilizza ambienti sandbox controllati per la sperimentazione<\/b>. La ricerca conferma la percezione dei leader dei servizi finanziari riguardo alla centralit\u00e0 della qualit\u00e0 dei dati per un’implementazione efficace dell’IA. Tuttavia, preoccupazioni urgenti come la sicurezza tendono a prevalere, potenzialmente impattando negativamente sul ritorno degli investimenti<\/b>.\n<\/p>\n

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Alenka Grealish, co-head Generative AI Intelligence di Celent, ha osservato<\/b>: “Sebbene la rapida adozione dell\u2019IA generativa nel settore dei servizi finanziari sia un fenomeno interessante, gli istituti finanziari devono adottare un approccio strategico. Le imprese devono bilanciare velocit\u00e0 e innovazione mantenendo un focus su sicurezza, accuratezza e responsabilit\u00e0 etica. Quelle che daranno priorit\u00e0 a una pianificazione attenta e a solide strutture non solo mitigheranno i rischi, ma sbloccheranno anche tutto il potenziale dell\u2019IA generativa per favorire una crescita sostenibile e un vantaggio competitivo. In questo modo, costruiranno una fiducia duratura con i loro stakeholder<\/i>“.\n<\/p>\n

\n L’indagine di Hitachi Vantara evidenzia alcuni aspetti chiave da considerare per la costruzione di un’infrastruttura dati pi\u00f9 resiliente e pronta per l’IA<\/b>, supportando le organizzazioni del settore BFSI nella preparazione per il futuro:\n<\/p>\n

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Sperimentazione responsabile<\/b>: una significativa percentuale di leader nel settore BFSI (42%) ha dichiarato di sviluppare le competenze necessarie per implementare l’IA attraverso la sperimentazione. L’adozione di test responsabili in ambienti sicuri pu\u00f2 contribuire a ridurre i rischi e, al contempo, a svelare il reale potenziale dell’IA.\n<\/p>\n

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Sostenibilit\u00e0 a ogni livell<\/b>o: \u00c8 fondamentale integrare un approccio sostenibile fin dalle fasi iniziali della progettazione dell’infrastruttura, dalle soluzioni di archiviazione dati a basso consumo energetico al software ottimizzato, coinvolgendo leader aziendali e IT. Questo approccio deve estendersi alle applicazioni, ai modelli, alle pratiche di gestione dei dati e alle strategie complessive.\n<\/p>\n

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Semplificare e unificare i sistemi<\/b>: la riduzione della complessit\u00e0 attraverso una gestione uniforme degli ambienti ibridi, l’automazione delle attivit\u00e0 di sicurezza e l’utilizzo di piattaforme dati unificate possono accelerare l’ottenimento di insight e ottimizzare il training dei modelli di IA.\n<\/p>\n

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Garantire la resilienza dei dati e sfruttare l’IA per la difesa<\/b>: la pianificazione del ripristino attraverso sistemi di ridondanza, roll-back dello storage e ripristino dei modelli IA \u00e8 cruciale per mitigare i rischi derivanti da guasti o attacchi. L’impiego dell’IA per identificare le minacce, migliorare le procedure di recovery e proteggere i dati con soluzioni di storage immutabile, crittografato e self-healing rappresenta una strategia efficace per contrastare le minacce potenziate dall’IA.\n<\/p>\n

\n Il report “Global State of Data Infrastructure Survey 2024<\/i>” di Hitachi Vantara si basa sulle opinioni di 231 specialisti BFSI, executive C-level e decision-maker IT provenienti da 15 paesi in tutto il mondo<\/b>, offrendo una panoramica globale delle sfide e delle opportunit\u00e0 legate all’adozione dell’IA nel settore finanziario.\n<\/p>\n

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