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Secondo l'Economist, i dati costituiscono il "petrolio" del nuovo millennio. A questo proposito, se si considera la crescita esponenziale della quantità di informazioni prodotte dalla società contemporanea, si comprende come la capacità di gestire questi input con algoritmi sempre più sofisticati e complessi giochi un ruolo fondamentale. Questo fenomeno assume poi particolare rilievo con riferimento all'industria dei servizi finanziari al punto che in inglese è stato coniato il termine Fintech, talvolta tradotto in italiano come Tecnofinanza.

Nel convegno “Frontiere dell’Intelligenza Artificiale: innovare il Wealth Management con la Financial Data Science” tenutosi a Milano il 27 giugno e organizzato da GFT Italy e Visual B, questo affascinante fenomeno è stato illustrato evidenziando tutte le principali tendenze e prospettive di sistema [VIDEO].

Nel corso dell'evento, sono stati presentati i risultati di un sondaggio sulla percezione che i principali intermediari finanziari hanno dell'innovazione tecnologica e uno studio sugli incrementi di produttività ottenibili nell'industria del risparmio gestito grazie alla gestione avanzata dei dati.

La ricetta conta più degli ingredienti

Nel discorso di apertura, tenuto da Roberto Ferrari, in passato Chief Innovation Officer per Mediobanca e oggi tra i principali esperti del settore Fintech, è stato presentato un apparente paradosso: da un lato gli istituti di credito perdono profittabilità [VIDEO] (in USA e UE, non in Asia) dall'altro la DATA Economy cresce a ritmi sostenuti con previsioni di fatturato nell'ordine di 739 miliardi nel 2020 più che raddoppiando rispetto ai 272 del 2015.

Dunque gli intermediari finanziari, che più di ogni altra categoria (ad eccezione ovviamente delle Big Tech) dispongono di dati, non sembrano in grado di valorizzarli.

A questo proposito si può dire che "la ricetta conta più degli ingredienti": non è sufficiente disporre delle informazioni, ma occorre sviluppare la tecnologia più indicata per analizzarli ed estrarne il "valore economico". A questo proposito le tecnologie sulla frontiera sono costituite dall'Intelligenza Artificiale e dall'apprendimento automatico, noto in inglese come Machine Learning.

I vantaggi di SideKYC

Un interessante caso di studio è costituito dalla piattaforma tecnologica SideKYC, che consente alle istituzioni finanziarie di capitalizzare gli investimenti effettuati per adeguarsi alle disposizioni regolamentari in termini di gestione dei dati della clientela (processo Know Your Customer) realizzando utili elaborazioni delle informazioni raccolte sulla clientela. L'applicazione di algoritmi di machine learning in un quadro di riferimento di finanza comportamentale consentono di realizzare un profilo approfondito dei bisogni del consumatore e di metterlo in relazione con l'offerta di prodotti assicurativi e bancari.

Se il presente è sempre più caratterizzato da elevato impiego della tecnologia digitale in tutte le attività della vita quotidiana [VIDEO] e, quindi, anche nell'industria dei servizi finanziari, in futuro solo le aziende in grado di raggiungere la frontiera tecnologica del settore riusciranno a sopravvivere.