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Siamo nell’era dei nuovi dati alternativi. Sempre più operatori, dall’asset e wealth management all’advisory, utilizzano per le loro analisi un tipo di dati che l’industria definisce “non strutturati”, ad esempio per prevedere i futuri comportamenti dei clienti in situazioni di panico e stress oppure per mettere a punto nuovi modelli di asset allocation e costruzione dei portafogli.
Inoltre, con Covid-19 questo progresso tecnologico dell’industria ha conosciuto un’accelerazione spaventosa.
“In questi ultimi anni c’è stata un’esplosione nella richiesta di dati da parte dell’industria. Accanto ai tradizionali dati strutturati e tabellari – tipicamente i prezzi delle Borse – si affiancano sempre più i dati non strutturati”, dice a FocusRisparmio Filippo Di Rienzo, sales director di Refinitiv Italia.
Di cosa parliamo? Audio, video, immagini, documenti, finanche lo studio del sentiment di mercato attraverso l’analisi dei social network, tutti dati che non sono inseriti all’interno di nessun “contenitore” ma necessitano di essere elaborati per essere utilizzabili.
“Sempre più andremo a combinare l’uso di dati alternativi con tecniche statistiche e di machine learning (l’intelligenza artificiale è un termine vago che va di moda ma significa poco). Non si tratta di tecniche necessariamente recenti ma data l’ampia disponibilità di dati e la diffusione di metodi computazionali efficienti il potenziale è notevolmente aumentato”, chiarisce Giovanni Folgori, chief investment officer di Euclidea Sim.
Cosa è importante per un operatore? “Quello che ci chiedono – spiega Di Rienzo – sono caratteristiche come tempestività, soprattutto chi opera ad alta frequenza come i trader; persistenza nel lungo periodo, in particolare nel mondo dell’advisory; e qualità, nel business del wealth management e protezione del patrimonio”.
Fondamentale per chi utilizza i dati alternativi è la capacità di riuscire a cogliere in maniera veloce un dato come una news, un discorso di politica monetaria e capire come esso possa impattare su un investimento o su un portafoglio di asset.
“Saper utilizzare questi dati è certamente un vantaggio competitivo rispetto ai competitor, purché ciò avvenga in una logica di sostenibilità”, precisa Di Rienzo.
Per far questo “servono analitiche efficienti e ben definite che leggano i dati e i segnali non strutturati che arrivano dal mercato, evidenzino i topic e suggeriscano le decisioni da prendere per agire tempestivamente. Su questo fronte c’è davvero molto interesse da parte dell’industria della distribuzione e dell’advisory”.
Sul fronte della qualità, aggiunge l’esperto di Refinitiv Italia, si nota un interesse crescente per quelli che definiamo i dati Esg: “Gli operatori li utilizzano per capire quali aziende sono più virtuose: i nostri servizi puntano molto su questo aspetto, così come quello della sicurezza informatica, fondamentale per chi utilizza questi sistemi”.
What’s next? La grande opportunità per l’industria dell’advisory e wm è di avere la possibilità di utilizzare i dati alternativi per meglio interpretare le caratteristiche del cliente e quindi fornire servizi a maggior valore aggiuntivo.
“Il nostro compito è quello di fornire analitiche sempre più evolute”, conclude Di Rienzo, “stiamo lavorando a diversi progetti per potenziare questi aspetti, sia per chi guarda al breve periodo sia per chi ha un orizzonte d’investimento più lungo. Uno di questi è Mosaic, per gli operatori di trading, e l’altro è SentiMine, che lavora invece più sui dati non strutturati e li decodifica in segnali di mercato utili per gli investimenti azionari”.
“È uno sforzo comune che molti stanno facendo nell’industria – chiosa Folgori di Euclidea -, quello di mettere i sistemi quantitativi al servizio delle decisioni. La qualità dei sistemi farà la differenza. Tutti possono avere algoritmi ma la qualità degli algoritmi sarà determinante e comunque la gestione di portafoglio ha il raro pregio di mostrare direttamente i risultati che sono direttamente misurabili”.
