In occasione della 3° edizione della Digital Experience Week organizzata da Milano Finanza, ho avuto modo di trattare l’argomento in oggetto partendo da un punto di vista alternativo, ovvero quello puramente digitale. L’intelligenza artificiale applicata al mondo della finanza trova una delle sue massime espressioni nei Robo Advisor, ovvero in algoritmi di profilazione e gestione automatica dei risparmi.
In finanza quando si parla di intelligenza artificiale la si tende a collegare quasi sempre alle perfomance, in quanto il settore viene misurato da sempre su quelle. Ma è un po’ come se nel digitale Amazon acquistasse per nostro conto i prodotti o Netflix ci imponesse cosa guardare ed entrambi fossero giudicati sulla base della bontà della selezione. Nel mio intervento, di cui metto a disposizione la presentazione, ho cercato di riportare il concetto di Robo Advisor al significato che dovrebbe avere, ovvero di algoritmo atto a consigliare, non (ancora) ad agire autonomamente.
Così come fatto da Amazon e Netflix, anche nel mondo finanziario si dovrebbe quindi partire dal dato. I Robo Advisor finanziari si basano in larga parte su dati sporchi, auto-dichiarati dagli utenti (MiFID II), che servono a profilarli e a proporre loro i prodotti finanziari “corretti”. Ma perché non si considerano ad esempio anche dati behavioural come gli investimenti passati (che in ottica PSD2 sarà sempre più facile ottenere) o i dati di navigazione (in ossequio alla GDPR)?
Accanto a questo set di dati, che già oggi è in possesso di qualsiasi istituto finanziario o fondo, sarebbe inoltre possibile affiancare un vero set di dati alternativi e pubblici, quelli su cui è nata FinScience: news, social post, blog post, e-commerce, geolocal, ecc. Di questi dati è possibile ottenere metriche di diffusione (Digital Popularity Value o DPV) e sentiment, che costituiscono i volumi e i prezzi del mondo digitale, da incrociare con il set di dati finanziario, MiFID2 e behavioural, in modo da ottenere un dataset solido sul quale, a questo punto sì, ha senso applicare l’intelligenza artificiale.
I Robo Advisor odierni non sono stupidi, semplicemente non dispongono ancora di sufficienti informazioni per dispensare consigli pienamente consapevoli (e performanti).
