La crescente domanda di green bonds, strumenti finanziari promossi come veicoli per investimenti sostenibili, ha paradossalmente generato un’ombra di incertezza: il rischio di greenwashing.
Per contrastare questa deriva e rafforzare la fiducia degli investitori, la Consob, in collaborazione con l’Università di Trento, ha inaugurato un’iniziativa pionieristica: un progetto volto a sviluppare strumenti di intelligenza artificiale capaci di identificare potenziali incongruenze e dichiarazioni ingannevoli nei report di sostenibilità associati a queste obbligazioni.
L’iniziativa si inserisce in un contesto globale di crescente attenzione verso la trasparenza e la responsabilità finanziaria, un pilastro fondamentale per la credibilità dei mercati.
Il piano strategico della Consob, che ambisce a tutelare gli investitori, a preservare l’integrità del sistema finanziario e a promuovere la transizione verso un’economia circolare, riconosce l’importanza cruciale di strumenti di vigilanza innovativi.
Il progetto non si limita a una verifica formale, ma mira a una valutazione più profonda.
Il prototipo, alimentato da sofisticate tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e machine learning, analizza un vasto corpus di green bonds emesse nell’Unione Europea tra il 2013 e il 2023, un dataset che riflette l’evoluzione del mercato e le sue sfide.
Il team di ricerca, composto da esperti dell’Università di Trento (Sandra Paterlini e Andrea Nicolodi) e della Consob (Monica Gentile, Vincenzo Foglia Manzillo, Maria Raffaella Sancilio e Paola Deriu), ha sviluppato un sistema capace di estrarre e interpretare informazioni chiave, andando oltre la semplice identificazione di parole chiave.
L’algoritmo non solo scansiona i testi alla ricerca di dichiarazioni esplicite di sostenibilità, ma valuta anche il “tono” del messaggio, distinguendo tra affermazioni positive, neutre o persino critiche.
L’analisi del tono, unita alla capacità di identificare discrepanze tra gli obiettivi di sostenibilità dichiarati e i risultati effettivamente conseguiti, consente di evidenziare potenziali segnali di greenwashing che sfuggirebbero ad un’analisi manuale.
Il vantaggio in termini di efficienza è notevole.
Mentre un’indagine tradizionale, basata su revisione manuale di report di sostenibilità, può richiedere circa quattro ore, l’algoritmo di intelligenza artificiale completa l’analisi in soli dieci minuti.
Questo significativo risparmio di tempo permette alla Consob di intensificare le attività di vigilanza e di dedicare risorse a controlli più approfonditi.
Tuttavia, è fondamentale sottolineare che il prototipo è ancora in fase di validazione e necessita di ulteriori test su larga scala per confermare la sua efficacia e identificare eventuali margini di miglioramento.
L’iniziativa segna comunque un passo avanti significativo verso una finanza più etica e trasparente, in cui la tecnologia si pone come strumento indispensabile per garantire la credibilità degli investimenti sostenibili e tutelare gli investitori.
Il futuro della vigilanza finanziaria è sempre più legato all’innovazione tecnologica e alla capacità di interpretare i dati in modo rapido e accurato.
