Consob pubblica il Quaderno Fintech n. 12

Il Quaderno Fintech n. 12, pubblicato da Consob, contiene lo Studio, nato dalla collaborazione tra la Consob e la Scuola Normale Superiore di Pisa, relativo alle soluzioni che le nuove tecnologie, basate su applicazioni di IA, possono offrire a supporto della vigilanza sui mercati e “propone un metodo di apprendimento automatico non supervisionato per il rilevamento di anomalie contestuali, che fornisce un supporto alla vigilanza sui mercati finalizzata all'identificazione di potenziali attività di insider trading”.

In dettaglio lo Studio “affronta il problema di identificazione di potenziali casi di insider trading e propone un metodo diverso rispetto ai precedenti studi che hanno fatto uso di tecniche di unsupervised machine learning”. La logica seguita nella procedura di identificazione di comportamenti anomali da parte degli investitori considera la posizione media come rappresentativa di un’operatività normale, qualsiasi scostamento nell’operatività di un singolo investitore viene segnalato dall’algoritmo come anomalo e potenzialmente meritevole di approfondimenti ulteriori.

Infine nello Studio viene evidenziata ”la soddisfacente convergenza dei risultati ottenuti con quelli derivati dall’applicazione delle tecniche di unsupervised machine learning descritte nel precedente paper “A machine learning approach to support decision in insider trading detection”, anch’esso frutto della collaborazione tra l’Istituto e la Scuola Normale Superiore di Pisa”.