Com’è ormai noto, con il termine alternative data si fa riferimento a tutti quei dati alternativi rispetto a dati tradizionali, comunemente utilizzati per valutare le società. Non più solo bilanci o documenti provenienti dalle Camere di Commercio, ma tutta una serie di dati digitali, provenienti da forum, web, piattaforme e-commerce, social network o mappe. Questi dati crescono in maniera esponenziale anno dopo anno e diventano sempre più rilevanti non soltanto per raccogliere genericamente informazioni ma anche per compiere azioni specifiche, come ottimizzare le scelte d’investimento nel mercato azionario o nel portafoglio prestiti di un istituto finanziario, valutando al meglio il rischio di credito di una singola società.
Gli Alternative Data sono quindi un’opportunità unica, sia per cogliere nuove opportunità di investimento sia per comprendere le tendenze di lungo termine e quindi comprendere in anticipo quali sono le aziende che cresceranno maggiormente nel medio-lungo periodo.
Perché utilizzare gli alternative data per ottimizzare le strategie di investimento a lungo termine
Si potrebbe erroneamente ritenere che i dati alternativi siano prettamente utilizzabili per cogliere dei fenomeni momentanei, come ad esempio delle piccole oscillazioni del mercato causate da scelte di singoli investitori, seppur molto rilevanti. In verità, gli alternative data sono in grado di cogliere i cosiddetti segnali deboli, ossia quelle tendenze del mercato che molto difficilmente, se non addirittura in nessun caso, vengono colti in tempo dai documenti ufficiali. Questi ultimi infatti sono ormai disponibili a tutti e in più scontano un importante ritardo dal momento di un avvenimento alla data di pubblicazione. Il nostro contesto competitivo, invece, è particolarmente rapido e in continua evoluzione, sia dal punto di vista dei settori maggiormente di interesse per i consumatori, sia dal punto di vista degli specifici prodotti o servizi percepiti come di maggior valore.
Come dunque rispondere a questa estrema velocità del mercato, facendo leva su informazioni differenti che, specialmente se integrate tra loro, possono davvero anticipare di molto le tendenze in atto? Ecco che entrano in gioco i dati alternativi, analizzati utilizzando tecniche evolute, quali algoritmi di machine learning e natural language processing.
Per comprendere meglio la tematica, è necessario conoscere nel dettaglio la definizione di “segnale debole”. Con questo termine si intendono quei segnali, captabili attraverso testi immagini commenti recensioni o tweet presenti sul web, che non si sono ancora trasformati in un impatto sul prezzo di un titolo di borsa, ad esempio. Ciò può valere per grandi e piccoli titoli azionari, non sorprenderà infatti che il web è ricco di informazioni ed opinioni praticamente su tutto.
Esempi di utilizzo degli alternative data
Un esempio molto rilevante di utilizzo di dati alternativi per ottimizzare le scelte di investimento a lungo termine può essere la capacità di anticipare una crisi aziendale. Come è noto, la crisi aziendale è un avvenimento eccezionale di un’azienda o organizzazione che può pregiudicare in maniera più o meno grave il regolare esercizio dell’attività virgola in alcuni casi ponendo l’esistenza stessa dell’azienda a rischio. Così come tutti gli avvenimenti non ricorrenti ed estremamente rari, è molto complesso utilizzare i normali strumenti di analisi economico finanziaria e tramite questi riuscire a prevedere con il dovuto anticipo una crisi aziendale. I dati alternativi, invece, sono in grado di prevedere un piano di sviluppo non ancora evidente sul mercato con il dovuto anticipo. Si pensi ad esempio ad un’azienda che inizia a ricevere una serie di recensioni negative sui principali social network, chiaramente questo non avrà un impatto immediato sui documenti di bilancio, anche perché questi solitamente vengono rilasciati con mesi di ritardo, ma ci dirà molto sulle condizioni di medio termine dell’azienda stessa.
D’altro canto, è possibile ipotizzare di utilizzare i dati alternativi per analizzare un intero comparto, andando quindi a comprendere quali sono i prodotti o servizi ritenuti in quel momento di maggior valore per i consumatori.
Possiamo dunque riassumere l’utilizzo dei dati alternativi come un continuo ascolto automatizzato delle opinioni dei consumatori o delle mosse che un’organizzazione sta facendo per avvicinarsi ai suoi clienti prospect, ciò può essere valido per una grande multinazionale quotata in borsa ma anche per una piccola o media impresa che agisce in un suo determinato territorio.
Le soluzioni di alternative data di FinScience
FinScience, tech company del gruppo Datrix, è una delle poche realtà che mette a disposizione in maniera semplice e accessibile, anche per investitori privati, soluzioni di Alternative Data Intelligence. Un connubio vincente di raccolta e analisi automatizzata di enormi moli di dati, utilizzando algoritmi proprietari di machine learning, che supporta gli investitori nel comprendere la reputazione online di una singola azienda e il suo score in termini di sostenibilità finanziaria ed anche sostenibilità in senso stretto. Quest’ultimo punto si collega alle soluzioni di Analisi ESG, ossia di misurazione della sostenibilità, a partire dall’integrazione di dati tradizionali e alternativi, messe a punto dalla stessa FinScience.
