L'IA ora controllerà i truffatori sulla borsa valori più grande del mondo

Torre del Nasdaq Per gentile concessione del Nasdaq

Il mercato azionario del Nasdaq è un obiettivo interessante per i truffatori. Essendo la borsa valori più grande del mondo per volume, deve essere costantemente monitorata per i tentativi di battere illecitamente il sistema. Questi possono includere manipolazioni per gonfiare il prezzo di chiusura di un'azione; zangolare (acquistare e vendere rapidamente azioni) per dare la falsa impressione di molta attività; e lo spoofing (effettuare un ordine di acquisto o vendita di grandi dimensioni senza l'intenzione di eseguirlo effettivamente) per creare una domanda artificialmente elevata.

Questo monitoraggio è ora aiutato dall'intelligenza artificiale, ha annunciato oggi il Nasdaq, la società madre del mercato azionario. Un nuovo sistema di deep learning sta lavorando in tandem con analisti umani per monitorare circa 17,5 milioni di operazioni al giorno.

Il sistema integra un sistema di sorveglianza software esistente che utilizza statistiche e regole per segnalare eventuali segni di abuso di mercato. Nel mercato azionario statunitense, ad esempio, il vecchio sistema emetteva circa 1.000 avvisi al giorno per consentire agli analisti umani di indagare, afferma Martina Rejsjo, responsabile della sorveglianza del mercato per le azioni del Nasdaq del Nord America. Solo una parte di questi casi verrebbe successivamente confermata come frode e comporterebbe pesanti sanzioni.

Il nuovo sistema dovrebbe avere una serie di vantaggi. In primo luogo, il Nasdaq afferma che sarà più accurato nell'identificare i modelli di abuso, riducendo l'onere per gli analisti umani. In secondo luogo, sarà più efficace nel rilevare modelli più complessi di abuso, in particolare lo spoofing, che secondo il Nasdaq diventerà sempre più comune.

Per iniziare, il sistema è stato addestrato per rilevare particolari sottoinsiemi di abusi imparando da esempi storici. Ogni volta che rileva un'attività sospetta simile, avviserà un analista umano con l'esperienza appropriata. Un comportamento strano in un titolo biotecnologico, ad esempio, verrà immediatamente segnalato per un analista che ha familiarità con i comportamenti di mercato dell'industria biotecnologica.

Dopo aver indagato sul caso, l'analista reinserisce il risultato nel sistema. In questo modo, l'algoritmo di deep learning affina continuamente la sua comprensione. Sarà inoltre formato per rilevare diversi tipi di abuso nel tempo.

Ma le reti neurali, gli algoritmi che alimentano tali sistemi di apprendimento profondo, sono validi solo quanto gli esempi su cui vengono addestrati. In altri domini, gli hacker sono stati in grado di ingannarli sfruttando i loro punti ciechi. Doug Hamilton, amministratore delegato dell'intelligenza artificiale del Nasdaq, afferma che è per questo che il team lancerà prima il nuovo sistema di sorveglianza sopra quello vecchio, piuttosto che sostituirlo immediatamente. Avere analisti umani come backstop aggiunge un ulteriore livello di assicurazione, dice.

Se il sistema avrà successo, l'azienda prevede di implementarlo a livello globale. Il Nasdaq gestisce anche 29 mercati in tutto il Nord America e l'Europa e fornisce tecnologie di sorveglianza del mercato ad altri 59 mercati, 19 autorità di regolamentazione e oltre 160 banche e broker. L'azienda considera la repressione delle attività fraudolente una parte vitale per mantenere la fiducia nel sistema finanziario. L'integrità del mercato è una delle cose più importanti per uno scambio, afferma Rejsjo.

Fondamentalmente, il sistema dovrebbe essere in grado di adattarsi più rapidamente ai nuovi schemi man mano che le tattiche dei truffatori cambiano e diventano più sofisticate.

Il modo in cui cercano di imbrogliare il mercato è in continua evoluzione, afferma Tony Sio, capo della tecnologia di regolamentazione del mercato del Nasdaq, quindi anche i modelli e i tipi di abuso che si verificano sono in continua evoluzione.

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