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Come funziona il RegTech, la nuova frontiera della compliance finanziaria

Teorizzata nel 2015 dall’autorità finanziaria britannica, questa tecnologia consente di velocizzare e automatizzare le operazioni di compliance, fare report in maniera automatizzata e monitorare le transazioni monetarie e finanziarie. Ecco un quadro completo sulle sue caratteristiche e sui vantaggi che scaturiscono dalla sua adozione per gli istituti bancari

22 Giu 2020

Luigi Teodonio

Era il marzo 2015 quando, per la prima volta, si è parlato di RegTech. Neologismo creato dalla “fusione” dei termini inglesi “Regulation” e “Technology”, viene utilizzato dalla Financial Conduct Authority (abbreviata in FCA, da non confondersi però con l’azienda automobilistica italo-statunitense) che ne dà anche una prima, sommaria, definizione. Nell’ambito individuato dall’autorità di controllo del mercato finanziario britannico, il RegTech è “un sottoinsieme del FinTech che si concentra sulle tecnologie che consente di adottare requisiti normativi in maniera più efficace ed efficiente di quanto accada oggi”.

Il RegTech, in particolare, assume una grande importanza per quelle aziende attive in settori ampiamente regolati. Come il bancario e l’assicurativo, per l’appunto, dove è “nato” ed è stato inizialmente definito. Appare però sempre più chiaro che la “tecnologia della regolamentazione” non resterà a lungo confinata nel solo settore economico-finanziario. È oramai opinione comune che il RegTech possa essere applicato anche ad altri settori che, come quelli appena citati, sono caratterizzati da un alto livello di regolamentazione e burocrazia.

Il RegTech, infatti, non permette alle aziende solamente di verificare, in maniera più “agile e snella”, quale sia il loro livello di compliance normativa, ma anche di sfruttare quegli stessi regolamenti e leggi per migliorare le prestazioni della stessa organizzazione lavorativa.

Che cos’è il RegTech

Molto semplicemente, quando si parla di RegTech si indica l’utilizzo di strumenti tecnologici per supportare le attività di un’azienda nel verificare che i regolamenti interni e le proprie attività siano “compliant” con la normativa vigente. Prima dell’avvento del RegTech, gli istituti bancari e le altre aziende attive in settori fortemente regolamentati erano costretti a verificare che tutto fosse in regola manualmente, con gran dispendio di tempo, denaro e risorse umane.

Grazie alla comparsa, e alla maturazione, di specifiche tecnologie (come i big data, il machine learning, il cloud computing e la blockchain), è stato possibile automatizzare questi processi, rendendo così più veloce e immediato il lavoro di chi si occupa di compliance. Grazie al RegTech, ad esempio, è possibile monitorare in tempo reale le transazioni che avvengono in rete, individuando tentativi di truffa o attività illegali come il riciclaggio di denaro.

Caratteristiche del RegTech

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Nel corso degli anni, le caratteristiche chiave del RegTech sono andate via via definendosi con maggior chiarezza. Anche se il “campo di applicazione” si è allargato nel tempo le peculiarità sono rimaste quelle individuate già nel 2016. Nello specifico, le caratteristiche fondanti del RegTech sono quattro:

  • Agilità. L’utilizzo di tecnologie come Big Data e algoritmi di machine learning consente alle soluzioni di RegTech di separare e organizzare informazioni disordinate e interconnesse e, per questo motivo, di “difficile lettura” agli occhi di una persona.
  • Velocità. Queste stesse tecnologie, unite a sistemi di analisi cognitiva, consentono alle aziende che sfruttano la “tecnologia della regolamentazione” di verificare atti e procedure in tempo reale.
  • Integrità. E integrazione. Grazie alle piattaforme di “Software as a Service”, le aziende del RegTech possono facilmente integrare le loro soluzioni all’interno di qualunque infrastruttura informatica.
  • Statistiche avanzate. Grazie alle caratteristiche appena elencate, le soluzioni RegTech sono in grado di estrarre dati rilevanti da qualunque data set, indipendentemente dalla loro dimensione.

A cosa serve la tecnologia della regolamentazione

La “tecnologia della regolamentazione”, dunque, ha come scopo principale quello di ottimizzare e facilitare processi e controlli, così da risparmiare tempo e denaro. Come abbiamo visto, il continuo ricorso a tecnologie avanzate, infatti, permette di analizzare in brevissimo tempo una grandissima mole di dati, da cui estrarre informazioni rilevanti per i settori più disparati.

Abbiamo già detto, ad esempio, che la tecnologia della regolamentazione diventa sempre più importante nel settore della compliance normativa, dove l’accesso ai Big data e la loro analisi tramite algoritmi di machine learning consente di verificare in tempo reale l’attinenza alle imposizioni di legge. Restando nel settore legislativo, il RegTech consente anche di effettuare report in maniera automatizzata, annullando così la possibilità di incorrere in qualche errore causato da “mano umana”. La capacità di analisi in tempo reale, rende il RegTech sempre più utile anche nell’ambito del monitoraggio delle transazioni monetarie e finanziarie: evita e previene infatti possibili truffe. Inoltre, la tecnologia della regolamentazione viene sempre più utilizzata anche nella gestione del rischio e nella gestione dell’identità e degli accessi.

I vantaggi del RegTech

Analizzate caratteristiche e scopi pratici della “tecnologia della regolamentazione”, diventa anche più semplice comprendere quali siano i vantaggi che questi strumenti garantiscono ad aziende e imprese. Prima di tutto, risparmio sia in termini economici, sia in termini temporali. Si stima, ad esempio, che nel 2018 i costi di compliance degli istituti bancari si aggiravano attorno al 4% del loro fatturato, cifra destinata a toccare il 10-15% nel 2020. Secondo la FCA britannica, inoltre, le pagine della regolamentazione cui le banche devono attenersi toccherà quota 300 milioni.

Il sempre più ampio utilizzo delle tecnologie citate in precedenza consente di abbattere tempi e risorse economiche e umane dedicate all’analisi della compliance. Con risultati, nella gran parte dei casi, anche migliori. L’Intelligenza Artificiale applicata ai Big Data, infatti, dà modo di eliminare (quasi completamente) la possibilità che venga compiuto un errore da parte di una persona in carne e ossa.

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