Alternative data al servizio della finanza

La rivoluzione digitale e il mondo finanziario stanno sempre di più convergendo in un continuo dialogo e scambio di dati, tecnologie e soluzioni. La sfida di Datrix, gruppo di tech company specializzato in applicazioni di Intelligenza Artificiale per la trasformazione e la crescita data-driven delle aziende, è governare e sfruttare le sinergie tra questi due mondi.

La Finanza è alla ricerca di alternative: la velocità di esecuzione è ormai in mano a pochi che fanno leva su vere e proprie rendite di posizione (vicinanza ai server delle Borse); i dataset tradizionali (es. valori di Borsa, bilanci) sono disponibili a tutti e non si può più costruire su questi un vantaggio competitivo. Ecco allora che – anche in Italia – gli Asset Manager, compresi quelli che adottano criteri ESG, il Credit Management e le Investor Relations stanno scoprendo il valore aggiunto e differenziante ricavabile dagli Alternative Data, ossia da quell’insieme veramente “big” di dati non strutturati (in origine infatti sono testi o immagini), ricavabili intelligentemente da ambienti digitali come social, blog, forum, mappe e piattaforme di e-commerce.

Ma per trattare “finanziariamente” questi dati, occorre conoscere le logiche di comunicazione e distribuzione proprie degli ambienti digitali dove nascono. Per questo motivo nel 2017 è nata FinScience, oggi insieme alla società 3rdPlace parte del gruppo Datrix, forte del digital expertise dei fondatori ex senior manager di Google Italia e delle competenze finanziarie dei suoi primi investitori privati, alcuni dei quali oggi attivamente e quotidianamente impegnati in azienda.

Grazie ad algoritmi proprietari di machine learning e metodologie innovative di Natural Language Processing, FinScience estrae, analizza e pesa gli Alternative Data per fornire ai clienti, da una parte, informazioni e segnali prima che diventino notizie e, dall’altra, modelli, strategie, indici Smart Beta e portafogli di investimento derivati dalla combinazione degli Alternative Data con dati tradizionali di Borsa e open data.

Ai recentissimi “Rome Innovation Summit” e “Workshop sui dati non strutturati”, organizzato dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano, FinScience ha presentato una serie di casi d’uso già messi a terra per i suoi clienti, tra i quali il miglioramento “alternativo” dello scoring creditizio sulle PMI, i modelli di investimento Quantamental e le ricerche predittive di mercato finalizzate al lancio di nuovi prodotti o mercati, realizzate combinando recensioni, conversazioni e trend digitali con dati statistici tradizionali e con il parere dei clienti e utenti raccolto sul campo tramite un’app mobile.

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