Profili giuridici del credit scoring algoritmico. Gestione dei dati e rischio di discriminazione nella valutazione del merito creditizio mediante intelligenza artificiale

Il lavoro analizza i profili giuridici del credit scoring algoritmico, con particolare riferimento all’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale nella valutazione del merito creditizio e ai rischi di discriminazione derivanti dal trattamento automatizzato dei dati. Difatti, lo sviluppo delle nuove tecnologie di intelligenza artificiale ha profondamente trasformato i processi decisionali nel settore finanziario, introducendo modelli predittivi basati sull’elaborazione di grandi quantità di dati. In tale contesto, il credit scoring algoritmico rappresenta uno degli ambiti applicativi più significativi, in quanto incide direttamente sull’accesso al credito e, dunque, su rilevanti opportunità economiche e sociali per gli individui. L’indagine si articola in tre parti. In primo luogo, viene ricostruito il quadro regolatorio europeo in materia di intelligenza artificiale, con particolare attenzione al Regolamento UE/2024/1689 (c.d. AI Act) e al suo approccio basato sul rischio. In secondo luogo, viene analizzata l’evoluzione dei sistemi di credit scoring, dal modello tradizionale alle più recenti forme di valutazione algoritmica fondate sull’utilizzo di alternative data. Infine, lo studio si concentra sulle principali criticità giuridiche connesse all’adozione di tali sistemi, tra cui i problemi di opacità algoritmica, la qualità dei dati e il rischio di discriminazione. L’analisi viene condotta alla luce delle principali fonti normative europee rilevanti, tra cui il GDPR, l’AI Act e la nuova direttiva sul credito al consumo (c.d. CCD2), al fine di individuare possibili soluzioni interpretative e rimediali idonee a garantire un equilibrio tra innovazione tecnologica, tutela dei diritti fondamentali e corretto funzionamento del mercato del credito.