“Supportiamo gli asset manager nel processo di innovazione, non solo attraverso l’implementazione di strategie che utilizzano l’intelligenza artificiale, ma anche attraverso una serie di servizi educational” racconta così Francesca Campanelli, (nella foto) chief commercial officer di Axyon AI, la mission della società modenese, start up fintech che è attiva nel mondo dell’asset management attraverso l’offerta di strategie di investimento basate sull’intelligenza artificiale. “Il termine intelligenza artificiale è molto vasto, perché include dalle analisi relative ai documenti contabili come ad esempio nel caso del REGTECH, alle analisi condotte sui dati per creare valore nella gestione attiva” spiega Campanelli. Ed è racchiusa qui la grande sfida del futuro.

 

È impensabile, infatti, che il mondo dell’asset management e la gestione attiva non saranno rivoluzionati da tale utilizzo. In parte è già accaduto, ma oggi serve un forte e preciso cambio di passo. “L’intelligenza artificiale permette di superare tutti i bias legati alle interpretazioni dell’essere umano. Il suo utilizzo inverte i meccanismi della gestione. Nel senso che io non vado a cercare delle analisi che confermino la mia teoria e la mia ipotesi, ma il sistema è una sorta di tabula rasa, analizza senza preconcetti, cercando legami tra dati finanziari ed extra finanziari e poi io gestore posso dare all’elaborazione, all’output di questi dati un’interpretazione” sottolinea l’esperta di Axyon AI. Quindi una vera e propria inversione che permette di anticipare anche delle anomalie. Così come accaduto di già.

 

“L’analisi dei dati sulle materie prime energetiche aveva segnalato delle anomalie nel mese di febbraio del 2020. Il mercato non ha fin da subito dato ascolto a quanto rivelato dall’analisi, poi a marzo sappiamo quanto è accaduto con il future del prezzo del petrolio che è andato negativo” ricorda Campanelli.

 

Ma aldilà della sua funzione predittiva, l’intelligenza artificiale trova anche un altro ambito di applicazione, concorre a supportare gli asset manager nella sfida della personalizzazione. “L’AI ha una capacità di relazione e lettura dei dati molto veloce e quindi consente di accorciare le distanze con i clienti finali, superando il tema del cluster e della standardizzazione” precisa Campanelli, che in battuta finale sottolinea come sia da superare il tema di considerarle delle blackbox perché tali sistemi oggi sono molto più trasparenti e interpretabili. Inoltre, AI e Deep Learning sono tecnologie che esprimono il loro potenziale nel momento in cui si devono analizzare grandissime basi dati. É qui che creano valore aggiunto e consentono agli asset manager di individuare e creare nuove forme di competitività.