Intelligenza artificiale, un passo in più per i fondi

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Il concetto di AI è a volte ancora guardato con sospetto perché sconosciuto. Ma intelligenza artificiale e machine learning possono essere lo scatto vincente dei fondi di investimento. Se accompagnati dalla consulenza umana

Nessuna intelligenza artificiale sostituirà mai il fattore umano, ma può essergli d’aiuto. Un asserto noto, quasi comune, ma non del tutto. Resta su di essa sovente l’effetto “black box”, una sfiducia di fondo dovuta al non sapere come accadono le cose. Lo evidenzia Manuel Roveri, Associate Professor presso il Politecnico di Milano, all’interno della conferenza “Intelligenza artificiale, l’alba di una rivoluzione: dall’attività di consulenza alla gestione dei portafogli” condotto da Andrea Orsi, country head Italy and Greece M&G Investments durante la seconda giornata del Salone del Risparmio 2021. Per questo è ormai inevitabile adottare un concetto di intelligenza artificiale spiegabile (explanaible artificial intelligence) magari grazie alla dotazione di “cruscotti delle variabili” per il machine learning, propone Gautham Samarth, gestore del fondo M&G (Lux) Global Maxima Fund.
Del resto, prosegue il gestore, «il machine learning è trasformativo, ma soprattutto risolutivo, in molte industrie. Sviluppiamo dei modelli basati sull’AI per generare delle previsioni e affinare la selezione dei titoli azionari. Noi poi interveniamo nei punti ciechi, dove i modelli non possono essere accurati. Ovvero, il giudizio umano non è escluso dalla gestione del portafoglio».

Raffaele Levi, responsabile modello business di Fideuram – Intesa Sanpaolo Private Banking, osserva che negli ultimi anni è stata creata “nuova capacità computazionale e che ogni volta che dobbiamo fabbricare un muro non serve partire dalla fabbricazione dei mattoni”. È sempre più diffuso l’uso dell’intelligenza artificiale, o forse bisognerebbe dire dell’intelligenza aumentata, “per sottolineare il rivoluzionario contributo che può dare a favore del consulente finanziario e della sua relazione con il cliente”.

I nuovi strumenti aiutano l’asset manager a incrementare la sua capacità di erogare servizi ancor più personalizzati e sicuri, “strumenti di gestione del portafoglio e controllo del rischio più efficaci, e prodotti sempre più evoluti”. Il tutto “grazie specialmente alla possibilità di applicare sofisticate metodologie di machine learning ad una mole sorprendente di dati, basandosi non più solo su modelli teorici impostati dall’uomo, bensì anche su algoritmi creati direttamente dalle macchine, in grado di individuare correlazioni tra miliardi di fenomeni e variabili in un modo cui nessuna mente umana potrebbe giungere”, prosegue Raffaele Levi. Basti pensare al telefonino: l’intelligenza artificiale cerca le immagini su input specifico (nostro volto, animale domestico, oggetto). Così, è prevedibile che “chi fotografa molte case avrà bisogno di un mutuo”.

Quest’ultimo aspetto smuove la problematica della privacy, e il professor Manuel Roveri illustra la necessità di un apprendimento supervisionato dell’intelligenza artificiale, di elaborare i dati in maniera criptata. L’AI “sposa il concetto di evoluzione” e dobbiamo accettare che “il futuro si baserà sull’integrazione dei dati”, non a discapito della relazione di fiducia che si instaura tra cliente e consulente e che rappresenta il valore più grande su cui si basano i migliori modelli di business.

di Teresa Scarale

Caporedattore Pleasure Asset. Giornalista professionista, è laureata in Discipline Economiche e Sociali presso l’Università Bocconi di Milano. Scrive di finanza, economia, mercati dell’arte e del lusso. In We Wealth dalla fondazione. Collabora con Il Sole 24 Ore e Plus 24.

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