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Big Data: saranno il nuovo petrolio?

7/12/2017 | giulia.schiro

Le specificità dell’applicazione dell’intelligenza artificiale e dell’uso di algoritmi sistematici nella diversificazione intelligente dei portafogli sono state oggetto di approfondimento in un evento organizzato da GAM a Milano.


È ormai sotto gli occhi di tutti il fatto che l’innovazione tecnologica abbia messo il turbo, trasformandosi in una vera e propria evoluzione, che sta cambiando le nostre vite e anche il modo di fare business attraverso 3 fenomeni fondamentali:

  • la tecnologia è sempre più accessibile e diffusa e negli ultimi 5 anni la crescita del settore è passata da lineare a esponenziale;
  • la digitalizzazione è ormai una realtà consolidata e si sta assistendo a un’esplosione dei dati;
  • si va sempre di più in direzione di sistemi cognitivi e intelligenza aumentata.


Proprio relativamente a quest’ultimo fenomeno, le specificità dell’applicazione dell’intelligenza artificiale e dell’uso di algoritmi sistematici nella diversificazione intelligente dei portafogli sono state oggetto di approfondimento in un evento organizzato da GAM all’Hotel Mandarin Oriental di Milano, riservato a consulenti finanziari e bankers, al quale sono intervenuti esperti d’investimenti sistematici, Intelligenza Artificiale e psicologi.

Oggi infatti assistiamo ad una produzione immensa di dati, che costituiscono un valore inestimabile per le imprese. “In un mercato sempre più dinamico e competitivo una delle principali sfide per le aziende è quella di identificare quali sono i dati strategici da selezionare e gli strumenti più adeguati per comprenderli e analizzarli” ha commentato Luca Altieri, Direttore Marketing, Communications & Citizenship di IBM Italia.
Secondo l’esperto dunque i Big Data possono essere definiti “il nuovo petrolio” solo se si riesce ad interpretarli correttamente a vantaggio del proprio business e la tecnologia non viene più utilizzata per ottenere un vantaggio competitivo ma diventa condizione necessaria e imprescindibile per sopravvivere e rimanere competitivi sul mercato, come dimostra ad esempio Ford attraverso car sharing, web content a supporto dei clienti e app per parcheggiare. In particolare il settore tecnologico vede significativamente abbattute le barriere di ingresso e sempre più una concorrenza da competitors non tradizionali e l’avvento digitale permette di entrare sul mercato senza Capex e la conseguente diffusione della Digital Disruption, per cui Uber non possiede automobili, Airbnb non possiede immobili, Alibaba non ha magazzino e Facebook non produce nessun contenuto.

Ma cosa hanno in comune GAM e IBM? Come spiegato da Riccardo Cervellin, Amministratore Delegato di GAM (Italia) SGR, entrambe utilizzano la tecnologia per soddisfare i bisogni dei clienti. “L’analisi dei Big Data consente di conoscere le preferenze del pubblico e orientare le offerte commerciali e politiche e permette di raccogliere segnali di secondo ordine che concorrono alla migliore comprensione dello scenario: è questa la novità delle gestioni sistematiche, algoritmi complessi disegnati per selezionare i segnali e prendere decisioni coerenti”, ha continuato Cervellin.

Il tema di come le nuove frontiere dell’Intelligenza Artificiale possano essere applicate nel campo degli investimenti è stato affrontato da Anthony Lawler, Co-Head di GAM Systematic (la piattaforma che annovera strategie Diversified Macro, Alternative Risk Premia ed Equity Market Neutral nata dall’acquisizione di Cantab Capital Partners da parte di GAM nel 2016) e Portfolio Manager del fondo GAM Systematic Alternative Risk Premia.  Come spiegato dall’esperto, si parla di “strategie sistematiche” quando il processo di investimento è governato da algoritmi complessi e testati che analizzano milioni di dati, sfruttando i Big Data attraverso la potenza dei sistemi di Machine Learning (l’abilità dei computer di imparare senza essere stati programmati). Essendo le decisioni di investimento di un processo sistematico basate su regole formulate con chiarezza e trasparenza, l’investimento è scevro dai bias cognitivi che insidiano le valutazioni umane. Il processo è inoltre ripetitivo, trasparente e, soprattutto, condotto sotto la stretta sorveglianza dell’uomo: l’obiettivo è quello di raggiungere rendimenti positivi in termini assoluti con una bassa correlazione con le asset class tradizionali. Questa tecnologia permette dunque di investire all’interno di un grande insieme di asset class liquide (bond, valute, credito, azioni e commodity) e allo stesso tempo gestisce i costi in modo razionale.

A conferma di questa tesi è intervenuto anche il professor Paolo Legrenzi, Professore Emerito di Psicologia presso l’Università Ca’ Foscari di Venezia e curatore della rubrica settimanale “I Soldi in Testa” di GAM, che ha affermato “gli algoritmi non hanno bias comportamentali e non si lasciano distrarre dalle emozioni e questo è un fattore positivo. D’altro canto, la fiducia non è trasponibile alla macchina e questo aspetto rende ancora più fondamentale il ruolo e il lavoro dei consulenti”.

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