Finanza e Big data: come cambia il mondo degli investimenti.

23 Set. 2018
Finanza e Big data, il nuovo mondo degli investimenti.

Le potenzialità dei Big Data si stanno applicando a molti ambiti della nostra vita: anche la finanza non ne è esclusa. L’obiettivo è chiaro: utilizzare la mole di dati disponibile per poter aumentare i profitti nelle operazioni finanziarie o proporre ai clienti i prodotti che si adeguano meglio alle loro esigenze.

Nel mondo finanziario i Big Data sono caratterizzati dalle cosiddette tre “V”: il Volume indica la quantità di dati prodotta giornalmente che ormai si attesta nell’ordine dei Petabytes. La Varietà indica il fatto che i dati si possono presentare in diverse forme e provenire da diverse fonti. Infine c’è il discorso legato alla Velocità con cui questi dati devono essere processati per poter ottenere informazioni utilizzabili.

Capire i trend del mercato prima che tutti gli altri ne siano consapevoli è il sogno di chiunque lavori nel settore: e per farlo bisogna partire dall’analisi in tempo reale. La capacità di passare al setaccio in tempi rapidi le informazioni su quotazioni e transazioni sui mercati finanziari può garantire un vantaggio decisivo, anche solo di qualche secondo, per fare le migliori scelte possibili rispetto ai propri diretti competitori. La velocità gioca un ruolo centrale anche nell’algorithmic trading, l’attività di compravendita realizzata da software con una rapidità non replicabile da un operatore umano. Un caso limite è quello dell’high frequencig trading fatto da sofisticati programmi che comprano e rivendono prodotti in un margine di tempo molto limitato e con una frequenza elevata, con l’obiettivo di guadagnare il massimo possibile su ogni operazione. Oggi si parla così anche di quantitative trading, una strategia che si basa su modelli matematici capaci di interpretare i dati in tempo reale e investire di conseguenza senza dover fare riferimento soltanto a report o esperti del settore.

 

Gli algoritmi possono poi essere usati come modelli predittivi per delineare il profilo di un cliente: come viene già ampiamente usato per le polizze assicurative o per la concessione dei prestiti in banca. Si va così verso un modo di fare finanza sempre più ritagliato e personalizzato sulla base del profilo del cliente. L’incontro tra  big data e utilizzo dell’intelligenza artificiale può essere di aiuto poi nella gestione di un portafoglio di investimenti. Da una parte c’è il cosiddetto risk management, per monitorare il tasso di rischio a cui i risparmiatori vanno incontro a seconda dei prodotti che hanno acquistato. Dall’altra parte sono nati i robo-advisor che rendono molto più rapide decisioni finanziarie da parte non solo di grandi gruppi o hedge fund, ma anche di privati cittadini che li utilizzano per farsi consigliare il miglior prodotto da acquistare. I robo-advisor possono poi essere di aiuto anche nel momento in cui cambiano le esigenze e diventa necessario rimodulare il proprio piano di investimenti.

 

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L’analisi dei big data può poi ricoprire un importante ruolo anche per quello che riguarda il monitoraggio di quanto avviene sui mercati. In particolare si può rivelare un buono strumento per identificare possibili manipolazioni che vengono effettuate. Magari non si possono individuare operazioni illegali, ma certamente si possono registrare movimentazioni sospette per quanto riguarda la velocità e l’entità di alcune operazioni che vengono realizzate, conoscendo anche i dati storici e le abitudini di alcuni clienti. Sempre collegato a questo tema c’è anche l’individuazione di possibili frodi o transazioni non corrette: un’attività di controllo che ha un grande rilevanza soprattutto per quello che riguarda l’immagine della banca o del fondo di investimenti e la fiducia che trasmette alla propria clientela.

 

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