La Commissione Nazionale per le Società e la Borsa (CONSOB) ha recentemente pubblicato un nuovo Quaderno FinTech intitolato “How Covid mobility restrictions modified the population of investors in Italian stock markets”. Quest’ultimo fa parte della collana “Quaderni FinTech”, i quali contengono lavori di ricerca relativi al fenomeno “FinTech” nei suoi molteplici aspetti, elaborati dalla CONSOB al fine di promuovere la riflessione e stimolare il dibattito su temi attinenti all’economia e alla regolamentazione del sistema finanziario. Il nuovo Quaderno ha ad oggetto uno studio riguardante due metodi di intelligenza artificiale basati sul cd. “unsupervised machine learning” idonei a supportare l’attività di vigilanza volta a identificare potenziali casi di insider trading. Nello specifico, lo studio descrive le caratteristiche di tali due metodi di intelligenza artificiale che potrebbero utilmente supportare, una volta ultimata la sperimentazione dei relativi prototipi, le analisi preliminari per l’individuazione di soggetti sospetti di condotte di insider trading, cui potrà seguire l’attività di indagine volta a raccogliere ulteriori elementi utili per verificare la sussistenza, o meno, di singole fattispecie di abuso di informazioni privilegiate.
CONSOB – A machine learning approach to support decision in insider trading detection