Le recenti dichiarazioni di Jamie Dimon, presidente e CEO di JPMorgan Chase, hanno fatto drizzare le orecchie agli addetti ai lavori e non solo, soprattutto quando ha evocato possibili analogie tra lo scenario attuale e la crisi finanziaria del 2008. Il riferimento riporta al centro del dibattito il tema del rischio sistemico. Per rischio sistemico si intende il pericolo che l’instabilità di un singolo operatore, settore o modello decisionale si propaghi all’intero sistema finanziario, compromettendone il funzionamento complessivo e generando effetti a catena difficilmente contenibili. Nel 2008 l’epicentro della crisi era rappresentato dai mutui subprime; oggi il potenziale fattore di vulnerabilità potrebbe annidarsi nella crescente dipendenza dei mercati dall’intelligenza artificiale. L’interrogativo non è meramente tecnologico, ma giuridico: l’AI può diventare un moltiplicatore di instabilità finanziaria?
A chi spetta la supervisione prudenziale
La Corte di Giustizia dell’Unione Europea, ex plurimis nella causa C-372/19, pronunciandosi nell’ambito del sistema europeo di vigilanza bancaria, ha chiarito la ripartizione delle competenze tra Banca Centrale Europea e autorità nazionali nell’esercizio dei poteri di supervisione prudenziale. Il controllo sui rischi bancari deve essere effettivo, motivato e funzionale alla stabilità del sistema finanziario nel suo complesso. La vigilanza, dunque, non costituisce un presidio meramente formale, ma uno strumento sostanziale di prevenzione del rischio sistemico. Tale controllo può avvalersi anche di strumenti di efficientamento – tra cui l’intelligenza artificiale – purché siano attentamente valutati i rischi connessi all’utilizzo dello strumento stesso.
Dal subprime all’algoritmo: il nuovo paradigma del rischio
La crisi del 2008 è stata generata da un’espansione incontrollata del credito e da una sottovalutazione strutturale del rischio. Oggi il mercato finanziario vive una nuova fase di entusiasmo tecnologico: l’intelligenza artificiale è diventata strumento di analisi del merito creditizio, leva di efficienza operativa e, sempre più spesso, driver delle valutazioni di mercato. Il rischio non risiede nell’innovazione in sé, ma nella concentrazione di aspettative economiche su modelli predittivi che restano, per loro natura, probabilistici.
L’AI nei modelli di credito
Gli algoritmi sono già ampiamente utilizzati nei processi decisionali bancari. Essi trovano applicazione nello scoring creditizio, nella determinazione del pricing dei prestiti e nella gestione automatizzata del rischio. Il nodo giuridico centrale riguarda la trasparenza e la verificabilità delle decisioni automatizzate. Se il mercato si affida in modo massivo a modelli opachi o difficilmente auditabili, il rischio non rimane circoscritto al singolo intermediario: un errore di modello può infatti propagarsi simultaneamente su larga scala, incidendo sull’intero sistema finanziario.
Effetto leva e concentrazione tecnologica
A differenza della crisi del 2008, l’elemento di vulnerabilità potrebbe derivare non tanto da un eccesso di credito, quanto da una dipendenza strutturale da pochi fornitori tecnologici e da modelli algoritmici omogenei. L’omogeneità decisionale riduce la diversificazione del rischio: se tutti gli operatori valutano con lo stesso algoritmo, l’errore diventa collettivo. In questo scenario, la concentrazione tecnologica può trasformarsi in un fattore di amplificazione delle crisi finanziarie.
Vigilanza prudenziale e responsabilità degli intermediari
L’ordinamento già impone agli intermediari finanziari obblighi di sana e prudente gestione (art. 53 TUB). La giurisprudenza europea ha chiarito che la vigilanza prudenziale rappresenta un presidio sostanziale di stabilità del sistema, fondato su controlli effettivi e su una chiara allocazione delle responsabilità tra autorità europee e nazionali. In un contesto in cui l’intelligenza artificiale incide direttamente sui processi decisionali bancari, tali principi assumono una rilevanza ancora maggiore: l’adozione di strumenti algoritmici non attenua la responsabilità dell’intermediario, ma ne rafforza il dovere di controllo, validazione e monitoraggio continuo dei modelli.
Conclusione
L’intelligenza artificiale non è, di per sé, una nuova crisi finanziaria. È uno strumento. La storia economica insegna però che le crisi non nascono dagli strumenti, ma dalla convinzione che la tecnica possa sostituire il giudizio critico. Se l’AI diventa parametro dominante nelle decisioni di mercato, senza adeguati presidi di controllo e senza una reale comprensione dei suoi limiti, il rischio non sarà tecnologico, ma sistemico. Nel 2008 si è creduto che la matematica potesse neutralizzare l’incertezza.
Oggi il pericolo è pensare che l’algoritmo possa neutralizzare il rischio. E il diritto, ancora una volta, sarà chiamato a ricordare che nessun modello – per quanto sofisticato – può sostituire la responsabilità.
10.07.2026
