La corsa all’evoluzione che l’essere umano ha intrapreso da secoli ha fatto sorgere nel corso del tempo più di un interrogativo sull’eticità delle attività necessarie al suo supporto.
Se, perlomeno inizialmente, tali dubbi hanno riguardato solo alcune classi sociali e alcuni Paesi, negli anni questo tema è diventato motivo di preoccupazione per fasce sempre più ampie di categorie sociali, con il risultato della creazione di una massa critica che spinge per un progresso sostenibile, ossia per uno sviluppo ove la produzione e il consumo di beni non danneggi le generazioni future.
Quando nasce l’SRI?
Fino a poco tempo fa non sfruttati al fine di ricavarne informazioni utili, gli Alternative Data sono dati non tradizionali che possono essere utilizzati nei processi di investimento.
Gli investimenti sostenibili o socialmente responsabili (SRI) affondano le loro radici nel XVI secolo e nelle pratiche di gestione finanziaria di metodisti e quaccheri.
John Wesley, il fondatore del movimento metodista, esortò i suoi seguaci ad evitare di cercare il profitto a spese dei loro “vicini”. Come conseguenza di questo “editto”, i fedeli iniziarono a evitare di investire o di collaborare con imprenditori che traevano i propri profitti dal commercio di alcol, tabacco e armi o tramite il gioco d’azzardo.
Mentre metodisti e membri di altre fedi applicavano particolari principi ai loro investimenti – ad esempio, i musulmani non investivano in banche – fu solo negli anni ‘60 che l’SRI divenne una metodologia di investimento comune. A seguito di ciò, tutte quelle attività che comportavano un peggioramento del benessere sociale assunsero una connotazione negativa.
La scelta di investire è diventata oggi più di una questione meramente economica, ed ignorarlo significa esporre qualsiasi azienda a pesanti rischi.
Fortunatamente, negli ambienti economico-finanziari è via via aumentata la consapevolezza che, insieme alle iniziative individuali e pubbliche, nonché a quelle del terzo settore, anche le imprese private possono contribuire a risolvere i problemi sociali e ambientali. Naturale quindi, che si incontrino con il numero crescente di investitori che esprime il desiderio di “fare del bene mentre fa bene”. Si tratta degli impact investor, operatori che cercano opportunità di investimento che producano anche significativi benefici sociali e/o ambientali.
La rapida crescita dell’ impact investing, ha tuttavia fatto sorgere a sua volta ulteriori domande: per esempio, quali criteri adottare nella valutazione dell’impatto? Ci sono inoltre le preoccupazioni su aspettative potenzialmente non realistiche: l’impatto sociale e i rendimenti di mercato potrebbero non essere entrambi soddisfatti simultaneamente.
Negli ambienti economico-finanziario è aumentata la consapevolezza che, insieme alle iniziative individuali e pubbliche, nonchè a quelle del terzo settore, anche le imprese private possono contribuire a risolvere problemi sociali e ambientali.
L’intelligenza artificiale ci darà una mano
L’intelligenza artificiale sta già avendo un impatto sulla sostenibilità aziendale. Le imprese la stanno utilizzando per cambiamenti graduali, ad esempio in termini di efficienza e riduzione delle emissioni, e per innovare nuovi prodotti e servizi.
Queste applicazioni “AI” per la sostenibilità non sono ancora diffuse e si trovano in fase embrionale, ma i dati suggeriscono come l’intelligenza artificiale possa apportare benefici significativi per la sostenibilità a medio termine.
L’intelligenza artificiale è già qui. Continuerà a guadagnare in complessità e sofisticazione, e offrirà eccellentiopportunità di efficienza e innovazione, molte delle quali impensabili solo pochi anni fa.
La crescita delle analisi ESG nei processi di investimento
Gli ultimi anni hanno visto l’aumento della domanda da parte di investitori e consumatori per una maggiore trasparenza aziendale su pratiche commerciali che possano presentare rischi, sul lungo termine, con riferimento particolare ai fattori environment, social and governance (ESG), nonché sull’integrazione nelle strategie di impresa di pratiche socialmente responsabili. Questo ha portato molte aziende ad iniziare a prestare grande attenzione sia allo sviluppo di strategie dove la sostenibilità sia integrata nel core business dell’impresa, sia alla percezione della propria immagine all’esterno. Queste realtà hanno potenziato le campagne di marketing incentrate sulla sostenibilità e comunicato con maggiore frequenza l’impegno dell’azienda verso la sostenibilità e il sociale nei rapporti di sostenibilità o dichiarazioni di carattere non finanziario (DNF).
Non esiste una sfera di cristallo a cui affidarsi, ma prevedere il futuro non è impossibile. Dato un certo margine di aleatorietà che qualunque previsione deve comunque sopportare, l’avvento degli Alternative Data nell’analisi finanziaria rappresenta in ogni caso una rivoluzione in termini di attendibilità.
Oggi, i dati ESG sono fonte integrativa di informazione – in aggiunta ai tradizionali dati finanziari – da incorporare nel processo di investimento e vengono sempre più considerati quando vengono costruiti i portafogli. Le tecniche di ottimizzazione consentono di costruire un portafoglio che conservi gli attributi di rischio/rendimento considerando anche i rischi ESG.
Alcuni fondi guardano agli indicatori ESG anche come un indice di solidità dell’investimento, rilevando una maggiore volatilità delle aziende con pessimi valori ESG, a cui corrisponde una maggiore capacità di realizzare profitti da parte di quelle con valori ESG positivi.
I vantaggi delle analisi ESG
Le ragioni alla base dei trend accennati fino a ora sono chiare:
- Poiché la maggior parte delle nazioni del mondo hanno aderito agli Obiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite e all’Accordo sul clima di Parigi (COP-21),gli investitori istituzionali (e non solo) sono spinti a fare la loro parte. Ciò ha portato a una maggiore attenzione nel comprendere appieno le implicazioni degli investimenti in termini ambientali, sociali e di governance (ESG).
- In un mondo con bassi tassi di interesse e valutazioni azionarie elevate, è sempre più difficile ottenere rendimenti interessanti negli investimenti tradizionali. Questo, in combinazione con una crescente correlazione tra i rendimenti di varie classi di attività, ha portato gli investitori alla ricerca di nuove possibilità di investimento.
- Nella ricerca di maggiori rendimenti e di una migliore diversificazione, le istituzioni stanno allocando percentuali sostanziali dei loro portafogli in classi di attività alternative quali infrastrutture, hedge funds, private equity.
Gli investitori istituzionali guardano sempre più all’unione di queste due tendenze: incorporare ESG in investimenti alternativi.
SRI: una strada per aumentare il rendimento finanziario dell’impresa
Negli ultimi anni gli investimenti responsabili hanno registrato un tasso di crescita maggiore.
Gli investitori istituzionali di tutto il mondo stanno integrando sempre più i criteri ambientali, sociali e di governance nelle loro strategie e operazioni di investimento; nel 2016, secondo il Forum statunitense per gli investimenti sostenibili e responsabili (SIF), gli investitori valutavano in 8,7 miliardi di dollari le attività ESG gestite professionalmente negli Stati Uniti, il 33% in più rispetto al 2014: un discreto segnale di fiducia.
I processi di investimento strutturati secondo l’SRI possono mitigare i rischi, con il potenziale di aumentare le prestazioni a lungo termine e offrire ulteriori opportunità di diversificazione. Trascurare questi criteri si traduce in una valutazione incompleta dei rischi e delle opportunità, e di conseguenza in decisioni di investimento non ottimali.
È importante notare che la questione se l’SRI riduca o meno i rendimenti degli investimenti non sarà mai completamente sopita. Difatti, si tratta di una domanda empirica difficile e ci saranno sempre dispute legittime sulla qualità dei dati e sulla metodologia più appropriata da utilizzare. La sfida sarà riuscire ad ignorare la retorica di queste visioni estreme e concentrarsi sui fatti.
La ricerca dell’hedge attraverso l’analisi degli Alternative Data
La crescita delle fonti di dati ha portato al parziale superamento dei classici data provider; le informazioni che forniscono sono “di sostanza”, importanti per avere i piedi nel giusto terreno, ma non sufficienti a creare un vantaggio competitivo (in quanto estremamente diffuse). Per ricavare un hedge, oggi si devono analizzare dataset alternativi capaci di fornire insight esclusivi e non condivisi con i competitor.
A questo scopo, FinScience ha sviluppato un software per l’interpretazione di dati strutturati (numerici) e non strutturati (alternativi) che mira ad ampliare l’insieme di informazioni a supporto dell’analisi finanziaria. L’interpretazione si sviluppa su due concetti chiave: Finanza e Data Science, che a loro volta coinvolgono questioni altamente tecniche relative a Big Data e Smart Data.
Come funziona FinScience?
FinScience consente lo sviluppo di strategie di investimento integrate con segnali digitali dal web, che vengono raccolti, puliti e pesati tramite tecniche quantitative, semantiche e di apprendimento automatico incluse nel software proprietario. I risultati possono essere consigli relativi al portafoglio, forniti sulla base di meccanismi di punteggio quantitativo, o Smart Beta, che consentono di raggruppare le opportunità di investimento sulla base di specifici argomenti di interesse (ad esempio, high-tech, intelligenza artificiale, sicurezza informatica).
Inoltre, FinScience può aiutare coloro che – operando sui mercati azionari – intendono diversificare le strategie e i prodotti di investimento offerti ai propri clienti, spiegando concretamente le basi su cui hanno operato determinate scelte di investimento: banche, fondi (anche etici) e reti di consulenza finanziaria.
FinScience supporta gli Investor Relations Manager, così come i Responsabili della Comunicazione e della Sostenibilità, nel monitoraggio di quegli aspetti che potrebbero avere un impatto sull’azienda, i suoi concorrenti, le start-up. FinScience consente una migliore comunicazione al mercato, sia finanziaria che non, aiutando a prevedere potenziali problemi futuri.
