Negli investimenti, equilibrio fra intelligenza artificiale e umana

Il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale nella costruzione dei portafogli anche da parte degli investitori istituzionali pone sicuramente domande sul bilancio della combinazione tra effetti positivi e negativi.

L’analisi di big data tramite intelligenza artificiale e la loro rielaborazione a fini decisionali comporta anzitutto simmetrie informative. In altre parole, la diffusione di conoscenza non permette, a prima vista, vantaggi competitivi se non grazie alla successiva rivalutazione (o intuito) da parte del decision making. Certo forse non ricordiamo più il numero di telefono di un nostro familiare ma decidiamo noi quando chiamare e cosa dire. L’utilizzo di “supporti” che ci permettono una azione più tempestiva non influenza la decisione relativa alla azione stessa se non solo parzialmente; non la modifica, non la interrompe, al limite la accelera o la ritarda.

Analizziamo alcune delle opportunità offerte dall’Ai nel settore dell’asset management:

• Analisi estensiva dei dati storici al fine di individuare traiettorie, trend, oltre ad integrare ed affinare modelli predittivi, con l’obiettivo di migliorare i rendimenti di portafoglio. È come avere a disposizione non 1 o 10 ma migliaia di analisti che sezionano le possibili soluzioni offrendo risposte molteplici e, teoricamente, di livello quantitativamente più elevato;

• Standardizzazione di procedure e profili. Definendo profili di investimento, la creazione di economie di scala permette una miglior rappresentazione e una più veloce esecuzione;

• Automazione dei processi con particolare riferimento alla operatività quotidiana, per concentrarsi su scelte strategiche e valutazioni macro, di maggior valore aggiunto;

• Simulazione di differenti profili di rischio e conseguente ottimizzazione dei portafogli secondo le linee guida degli investitori;

• Monitoraggio dei rischi attraverso scenari di mercato, back test e stress test al fine di ricalibrare le componenti di rischio. È uno dei fattori più importanti, ma che deve essere aggiornato con riferimento, ad esempio, ai cambiamenti di correlazioni o all’emergere di nuovi componenti non presenti in passato (geopolitica, biodiversità, Dei).

In questo quadro, il ruolo del regolatore è cruciale e dovrà combinare tilt cognitivi (soggettivi) adattando la normativa generale a un terreno inesplorato, conscio di dover tener presente fattori sociali sempre più caldi (si veda a titolo di esempio lo Uk Ai opportunities action plan.

Un ulteriore aspetto da non trascurare è forte il rischio che applicazioni di trading intraday trasformino l’attività di investimento in un gioco d’azzardo. Qui, ancora, ritorna la necessità della HI, ma diventa necessario per gli investitori continuare a mantenere un approccio prudenziale.

Da ultimo resta aperto il crescente fabbisogno energetico legato all’utilizzo di computer e database sempre più energivori, ma soprattutto la necessità di definire fonti alternative di approvvigionamento, che a loro volta tuttavia diventano nuove opportunità di investimento.

Nonostante i recenti ripensamenti, non solo dell’industria, la strada verso la integrazione delle evoluzioni tecnologiche è tracciata, sta a noi posizionare i giusti paletti.

Stefano Gatti è Antin IP Professor of Infrastructure Finance – Università Bocconi

Marco Ghilotti è Deputy head of Institutional Clients - Southern Europe at Pictet Asset Management