Finanza e AI, Perugia mette in guardia sui rischi dell'effetto gregge algoritmico

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Alena Volkova

22.10.2026

Finanza e AI, Perugia mette in guardia sui rischi dell'effetto gregge algoritmico — AI e mercati a rischio

La diffusione dell'intelligenza artificiale nella finanza sta accelerando la trasformazione di trading, gestione del rischio e relazione tra banche e clienti. Nel dibattito aperto a Perugia fino al 24 ottobre emerge però anche il nodo della stabilità dei mercati, con il rischio che decisioni sempre più uniformi prese dagli algoritmi amplifichino le fragilità del sistema.

Punti chiave

Emilio Barucci avverte che l'adozione massiccia di algoritmi AI e machine learning nella finanza può generare instabilità di mercato a causa dell'effetto gregge.
La crescente automazione del trading solleva dubbi sulla capacità del mercato di riflettere i fondamentali, rendendo necessario un attento monitoraggio dell'impatto tecnologico.
Le banche tradizionali affrontano crescente concorrenza da Big Tech e fintech, con frammentazione visibile nei pagamenti e rischi regolatori su bias e privacy nel credit scoring AI.

Confronto a Perugia su AI, trading e rischio di mercato

Come riportato da Teleborsa, il tema è al centro dell'incontro "AI e finanza" ospitato da Orizzonti Digitali, il forum sull'intelligenza artificiale diretto da Giorgio Metta e promosso da Confindustria Umbria. L'evento, arrivato alla quarta edizione, si svolge a Perugia fino al 24 ottobre con il tema "L'era della co-intelligenza".

All'appuntamento partecipa anche Emilio Barucci, professore di finanza matematica al Politecnico di Milano, che richiama l'attenzione sull'adozione massiccia di algoritmi di AI e machine learning nella valutazione del rischio di credito e nella gestione dei portafogli. Secondo Barucci, una crescente uniformità nelle scelte di mercato può tradursi in instabilità, mentre un possibile correttivo consiste nel ricondurre le decisioni finanziarie alla responsabilità umana, così da limitare l'autonomia dei sistemi automatici e le ricadute sulla stabilità.

Il professore osserva inoltre che larga parte del trading è ormai automatica e che questo apre interrogativi sul corretto funzionamento del mercato, sulla sua capacità di aggregare le informazioni e di collegare il prezzo dei titoli ai fondamentali. In questo quadro, non indica rimedi immediati, ma sottolinea la necessità di monitorare con attenzione l'impatto delle nuove tecnologie.

Banche tradizionali sotto pressione competitiva

L'avanzata dell'AI generativa ridefinisce anche il rapporto tra banca e cliente e pone al settore un nodo strategico: capire se le banche tradizionali riusciranno a difendere le proprie quote di mercato contro Big Tech e piattaforme fintech, oppure se la tecnologia accelererà la frammentazione dei servizi finanziari istituzionali.

Secondo Barucci, i grandi gruppi bancari si trasformano in fornitori di servizi sempre più tecnologici, con una progressiva ibridazione con le aziende tech e con il tentativo di recuperare quote a scapito della concorrenza. La frammentazione, aggiunge, è già visibile in segmenti come i pagamenti, che non sono più monopolio delle banche.

Sul fronte dell'uso di dati alternativi nei modelli di credit scoring, resta aperto anche il tema dei bias discriminatori e della privacy. Barucci ritiene che questi rischi siano più facili da regolare rispetto ad altri aspetti dell'automazione finanziaria, perché chi utilizza l'AI sarà chiamato ad adottare presìdi adeguati.

Nel nostro precedente approfondimento sulle Borse europee condizionate dalle incertezze sull’AI abbiamo evidenziato come gli investitori stessero rivalutando la sostenibilità dei rendimenti del settore, con ricadute sul sentiment e sui titoli tecnologici. In quel quadro pesavano anche i timori di nuova inflazione negli USA, le possibili ulteriori strette della Fed e i dati deboli sulla produzione industriale dell’Eurozona, che hanno contribuito a mantenere i listini in ordine sparso.

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