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Ecco perché l’IA è indispensabile per l’asset management

Ecco perché l’IA è indispensabile per l’asset management

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Maddalena Liccione
Maddalena Liccione

15 Luglio 2020
Tempo di lettura: 3 min
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  • Usare l’intelligenza artificiale (IA) nella finanza richiede un approccio e una tecnologia dedicata, adeguata ai requisiti e alle complessità di questo settore

  • L’intelligenza artificiale funziona con tutte le generazioni

  • In Italia assistiamo a un grande interesse per l’IA

Nei prossimi 5 anni, le strategie di investimento sistematiche basate sull’intelligenza artificiale (IA) diventeranno la norma per la gestione attiva, con un mercato che arriverà a superare i 120 miliardi di dollari

L’intelligenza artificiale (IA) è diventata uno strumento indispensabile per asset manager e banche. Questa tecnologia offre alle organizzazioni vantaggi quantitativi molto importanti, poiché consente di elaborare grandi quantità di informazioni in tempi record, nonché vantaggi qualitativi, poiché presenta la capacità di apprendere dai dati che elabora, ottenendo un miglioramento continuo dei risultati.

Le moderne tecniche di intelligenza artificiale, applicate ai dati interni gestiti dalle organizzazioni, consentono alle società di progredire in due modi. In primo luogo, le aiutano a connettersi meglio con i propri clienti, offrendo loro un livello più elevato di personalizzazione e aumentando la fedeltà (previsione dei consumi, up-selling, cross-selling, personalizzazione del prodotto, ecc. ). D’altro canto, le aiutano a ottimizzare i loro processi, a essere più efficienti e, quindi, a migliorare i loro risultati. “Non si può immaginare un mondo di domani senza l’uso dell’intelligenza artificiale nel mondo dell’asset management che principalmente utilizza dati per prendere decisioni di investimento”, afferma Francesca Campanelli, chief commercial officer di Axyon AI, azienda fintech che collabora con asset manager e hedge fund per offrire strategie di investimento basate sull’intelligenza artificiale, sfruttando una tecnologia proprietaria basata sull’applicazione del deep learning alle serie temporali finanziarie.

L‘intelligenza artificiale (IA) è sempre meno una black-box

“L’IA è una tecnologia informatica che può rendere i computer intelligenti perché imparano dai propri errori e anche l’uomo impara in questo modo. Per questo parliamo di intelligenza. Non è affatto una scoperta recente ma questo rende ora questa tecnologia potente è la capacità computazionale dei computer moderni e la quantità di dati a disposizione”, spiega Campanelli sottolineando come l’introduzione di nuove tecnologie sia sempre un processo complesso e la resistenza all’innovazione una cosa di cui tener conto ma che è piuttosto prevedibile. “È sempre meno una black-box grazie a una serie di metodologie, utilizzate anche da noi, che consentono di individuare i principali fattori che hanno contribuito alla predizione del modello. In altre parole, i dati che vengono utilizzati non vengono risucchiati dai modelli, ma oggi siamo in grado di dare molto informazioni riguardanti il contributo dei dati ai risultati dei modelli. In ogni caso bisogna dire che non sempre l’intelligenza artificiale è una blackbox, ci sono modelli di predizione che offrono una totale trasparenza”.

 

I vantaggi di usare l’intelligenza artificiale

Nei prossimi 5 anni, le strategie di investimento sistematiche basate sull’intelligenza artificiale diventeranno la norma per la gestione attiva, con un mercato che arriverà a superare i 120 miliardi di dollari. “Noi di Axyon AI crediamo che l’intelligenza artificiale porterà una radicale rivoluzione nel modo in cui gli asset manager prendono le decisioni di investimento. Crediamo anche che, solo applicando questa tecnologia in maniera solida, seria e professionale, si possano ottenere risultati che siano stabili nel tempo e che vadano oltre l’hype marketing che spesso caratterizza il dibattito sull’intelligenza artificiale. La nostra società nasce proprio dalla consapevolezza che usare l’intelligenza artificiale nella finanza richiede un approccio e una tecnologia dedicata, adeguata ai requisiti e alle complessità di questo settore. Oggi vediamo soprattutto una forte richiesta di strumenti che possano cogliere nuove opportunità sui mercati finanziari, e tecniche per una più sofisticata gestione del rischio”.

 

Ma in Italia a che punto siamo?

“In Italia assistiamo ad un grande interesse, stiamo aiutando i nostri partner nell’asset management in questo importante e cruciale processo di innovazione. In misura prevalente vediamo un’attività di studio e analisi per l’introduzione di queste tecnologie che a breve passerà ad una fase di implementazione, un po’ come è avvenuto negli altri paesi europei.  L’asset management è un’industria globale pertanto non vediamo differenze sostanziali tra l’Italia e gli altri paesi. Ci sono maggiori differenze tra una realtà e un’altra all’interno dello stesso paese”.

 

L’IA ‘funziona’ solo con Millenials e Generazione Z?

Le grandi società del settore finanziario sono ancora restie a fare investimenti in AI e spesso parlare di intelligenza artificiale è parlare di startup. “L’intelligenza artificiale è stata adottata in larga parte prima della nascita di start-up dedicate, anche perché le start-up hanno un time-to market notevolmente inferiore. Diverse società del settore finanziario investono già da anni in questa tecnologia, mentre alcune sono più indietro nel processo di innovazione”. Per l’esperta l’intelligenza artificiale funziona con tutte le generazioni, “sicuramente le nuove generazioni per definizione sono portatrici di innovazione per cui possono funzionare da volano all’interno delle organizzazioni nel processo stesso di innovazione”.

 

Come ottimizzare l’utilizzo dell’intelligenza artificiale
Per Campanelli la chiave per il successo nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale è “identificare una metrica precisa con la quale valutare i risultati stessi ottenuti e poter misurare l’impatto che ha l’uso della tecnologia direttamente sul business. Nell’ambito dell’asset management, ad esempio, si possono individuare delle misure appropriate che riguardano la performance dei portafogli. Affinché l’impatto di questa nuova tecnologia sia positivo è anche necessaria una stretta collaborazione tra chi fornisce la tecnologia, e ne conosce tutte le particolarità, e chi invece è l’utilizzatore finale, ossia il portfolio manager. Attraverso questa collaborazione il portfolio manager sarà anche in grado di interpretare meglio i risultati e ridisegnare il processo di investimento in modo efficace”, conclude.

Maddalena Liccione
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