Investire in intelligenza artificiale: qual è la strategia migliore?
Il Machine Learning è più diffuso nella realtà di oggi di quanto potremmo immaginare: da AlphaGo, che elabora strategie sulla base di regole di gioco e simula combinazioni, fino alle piattaforme di streaming più note o ai feed dei social media.
L’Intelligenza Artificiale è in grado di rilevare strutture significative all’interno di ampie basi di dati, e di prevedere prodotti e servizi specifici a partire da tali informazioni.
Come si applica il Machine Learning al contesto degli investimenti finanziari? E come valorizzarne il potenziale?
Cos’è il Machine Learning e come sta rivoluzionando i mercati finanziari
Il Machine Learning è una branca dell’Intelligenza Artificiale. Elabora algoritmi e sistemi di apprendimento automatico fondati su osservazioni o modelli. Mondo statistico e mondo informatico cooperano per la sintesi di una nuova conoscenza, nata dalla correlazione di una mole considerevole di dati.
Il Machine Learning utilizza algoritmi di autoapprendimento e ha finalità predittive o di classificazione in contesti di difficile formalizzazione dei dati, in presenza di un numero elevato di variabili o in assenza di teoria.
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I mercati finanziari non sono presieduti da alcuna legge matematica che ne regoli con esattezza l’andamento. In questo contesto gli strumenti di analisi mirano a individuare relazioni tra dati e informazioni anche apparentemente non correlati tra loro. L’obiettivo è trovare valide relazioni causa-effetto per proporre probabili soluzioni sul futuro andamento del mercato o dello strumento di interesse.
Tra le diverse strategie di gestione dei portafogli, 4Timing ricorre all’Intelligenza Artificiale per guardare ai mercati in ottica innovativa e rivoluzionaria, attraverso gli algoritmi di Machine Learning.
Un approccio sistematico e scientifico
Individuare possibili relazioni causa-effetto tra le variabili di strumenti e mercati finanziari di interesse consente di effettuare operazioni dinamiche di investimento e ridurre al minimo i fattori di rischio, come volatilità e massima oscillazione negativa.
Applicare le più sofisticate tecnologie di Machine Learning alla ricerca dei mercati finanziari garantisce un approccio sistematico e scientifico. Si ha una strutturazione chiara dei passaggi effettuati che conduce alla formulazione di ipotesi e teorie verificabili (sulla base di evidenze empiriche raccolte nell’osservazione del mercato).
L’obiettivo è stimare cross-relazioni ottimali tra i dati finanziari. Queste costituiscono il giusto trade-off tra robustezza statistica dei risultati di analisi e complessità e variabilità computazionale.
Intelligenza Artificiale, vantaggi e sfide da affrontare nel settore del risparmio gestito
Il ricorso all’Intelligenza Artificiale può avere diversi vantaggi: personalizzazione e customizzazione, ma anche qualità e funzionalità del servizio erogato, tanto da aumentarne il valore e la domanda.
PwC ha stimato il potenziale economico dell’AI da qui al 2030 in 8 diversi settori commerciali. In ambito finanziario, i vantaggi per banche e Società di Intermediazione Mobiliare sono soluzioni personalizzate e olistiche per i propri clienti, che si adattano al mutare delle esigenze dei consumatori.
In che modo, però, conquistare la fiducia dei clienti?
Le nuove tecnologie sono spesso tacciate di essere delle black box scatole nere al di fuori del pieno controllo dell’uomo, che ne arginerebbe gli effetti con la sua discrezionalità. Una convinzione che tocca i risparmiatori, ma anche gli operatori professionali.
SAP in collaborazione con The European House–Ambrosetti ha intervistato oltre 500 grandi aziende italiane e multinazionali operanti in Italia. Tra queste, 4 su 5 ritengono l’AI un fattore importante o molto importante per il proprio business. Il 51,2% dei business leader afferma anche che all’interno della propria azienda non c’è ancora chiarezza su come sfruttare nel migliore dei modi l’Intelligenza Artificiale.
I modelli di AI hanno un enorme potenziale per promuovere un approccio più obiettivo, efficiente e trasparente al processo decisionale, grazie ai dati disponibili e in grado di evitare possibili errori o pregiudizi umani.
La stessa mancanza di supervisione umana può allo stesso tempo condurre a una distorsione del sistema, se inficiato alla base da criteri non rappresentativi, incompleti oppure non corretti.
Da sempre 4Timing SIM sostiene la necessità di un connubio tra: la persona (in grado di mettere in campo la propria competenza ed esperienza) e la macchina (valido supporto di implementazione e patente di solidità scientifica).
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Una strumentazione affidabile per il futuro
La strada intrapresa vuole dunque affiancare una strumentazione opportuna e affidabile a un atteggiamento critico imprescindibile.
Un altro studio PwC conferma che questa è la direzione verso cui si orienta il settore finanziario per il futuro. L’84% dei CEO concorda che le decisioni basate sull’Intelligenza Artificiale devono essere spiegabili per potere risultare affidabili. In sintesi, deve essere chiaramente definibile il modo in cui questi sistemi perseguono i risultati e la logica che li presiede.
L’industria del risparmio gestito sta intraprendendo un percorso di automatizzazione degli investimenti. Per definire asset strategici e cercare relazioni statistiche, matematiche e comportamentali che possano anticipare i movimenti a breve termine dei mercati.
L’interesse dei grandi colossi del mondo informatico e finanziario ne è la conferma.
Il futuro si evolve in questa direzione. Gli algoritmi di estrazione di dati saranno sempre più sofisticati e l’uomo resterà determinante per indirizzare la ricerca e l’analisi. La chiave del successo è far sì che tecnologia ed essere umani si evolvano insieme. E proprio questa cooperazione rispecchia la filosofia perseguita da 4Timing ormai da diversi anni.
Chief Marketing Officer & Business Development Manager 4Timing SIM
“Per aspera ad astra“
Curioso per natura, nelle mie esperienze professionali ho sviluppato competenze differenti tra loro, condividendo ed acquisendo know-how in uno scambio che mi ha consentito di crescere nel corso degli anni, come professionista e come persona. Negli ultimi 13 anni mi sono dedicato alla Consulenza Finanziaria e nel 2015 sono entrato in 4Timing per realizzare, insieme agli altri soci fondatori, 4Timing SIM: un intermediario indipendente che rappresenta una boutique per il Consulente che vuole evolversi professionalmente e per l’investitore che desidera un rapporto professionale innovativo e di alto livello.
