Investimenti e Fintech: come l’economia dei dati rivoluziona l’asset management

Alessio Trappolini

01/03/2019

01/03/2019 - 18:11

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Un’intervista a tutto campo con Alessandro Greppi, portfolio manager per Zurich Investment Life e socio professional SIAT

Investimenti e Fintech: come l’economia dei dati rivoluziona l’asset management

Big data, Machine learning, Intelligenza artificiale: il cambiamento imposto dalla tecnologia a tutti i player del wealth e asset management richiede un rapido adattamento.

La rivoluzione riguarda sia il lato dell’offerta che quello della domanda, senza lasciar da parte il mercato del lavoro: nel settore sono richieste nuove figure professionali in grado di saper scovare, analizzare ed interpretare l’enorme mole di dati da cui veniamo ogni giorno sommersi.

Ne parliamo con Alessandro Greppi, portfolio manager per Zurich Investment Life e socio professional SIAT.

Alessandro sarà anche docente al Master Data Science promosso e organizzato da SIAT (Società Italiana Analisti Tecnici) in partenza il 23 marzo prossimo.

I big data stanno rivoluzionando l’industria degli investimenti. Come cambia l’offerta dell’asset management?

Cambia soprattutto la value proposition del settore. Grazie all’utilizzo di dati che una volta non esistevano è possibile proporre soluzioni d’investimento “su misura” per ciascun investitore. Si torna ad un’offerta “tailor made”, cioè costruita partendo dalle preferenze, dai gusti e dalla propensione al rischio della persona.

In un certo senso si supera il concetto di democratizzazione che aveva interessato il settore in un primo momento?

In qualche modo si supera il concetto di massa apportato dai roboadvisory. Non significa che gli investimenti siano meno democratici perché rimane comunque MiFID 2 che incentiva l’uso di ETF e/o prodotti con strutture di costo snelle e trasparenti. Per l’industria dell’asset management però è necessario generare margini e per farlo c’è bisogno di andare incontro ai bisogni di una clientela sempre più variegata.

Entra in gioco anche il tema della fiducia.

L’accesso ai dati migliora la profilazione e rende la value proposition più completa e reattiva ai bisogni del cliente. Questo aiuta anche nelle fasi avverse del mercato: quando i mercati scendono i roboadvisor perdono masse perché il cliente percepisce il rapporto con macchina ancora in modo freddo. Con un prodotto costruito su misura è più difficile che questo accada.

Sul fronte della domanda invece, cosa chiedono i consumatori?

Trasparenza e innovazione. Fra i più giovani sta aumentando la consapevolezza anche dal punto di vista finanziario. La necessità primaria per le nuove generazioni è soprattutto la user-experience che deve essere veloce e snella. I player del futuro dovranno quindi proporre prodotti user-friendly e smart, che siano adatti ad un utilizzo veloce da parte di un pubblico giovane.

Quale è stato il passaggio fondamentale che ha sancito l’inizio dell’economia dei dati?

I modelli utilizzati oggi in realtà vengono studiati fin dagli anni ’80. Da allora sono due i cambiamenti epocali che hanno rivoluzionato questo mondo: l’estensione dei database, con dati più strutturati e facilmente accessibili, e l’aumento della potenza di calcolo dei computer. Oggi anche questo aspetto è stato democraticizzato: negli anni ’80 certe tecnologie erano a disposizione solo della Nasa o del Cern, oggi invece il “costo” della potenza di calcolo si è notevolmente ridotto rendendo l’accesso possibile a tutti.

Quali sono le nuove figure professionali richieste dal mercato?

Un minimo di conoscenza quantitativa è la base di partenza. Una base di dati grezzi se ben analizzati ed elaborati può diventare una miniera. Non occorre esser laureati in fisica e neanche avere una base di partenza da programmatore puro. Il Data Scientist deve avere una predisposizione ed un approccio olistico verso i dati. Quindi non solo scrivere codici ma saper maneggiare la statistica, rielaborare ed interpretare i dati e renderli visibili e fruibili nel miglior modo possibile. Oggi è più facile e meno oneroso grazie ai diversi software opensource come R o Python e alle numerose community di users nate intorno a questi strumenti. L’unico grande investimento richiesto a chi si vuol avvicinare alla materia è il tempo.

Le opinioni espresse in questa intervista da Alessandro Greppi sono state espresse a titolo personale e non riflettono necessariamente quelle di Zurich Investment Life.

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