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Implementare la tecnologia nel settore dell’investment management

06/12/2018

Oltre ai big data e all'Application Programming Interface (API), consulenti e futurologi prevedono cambiamenti trasformativi legati all'Intelligenza Artificiale (AI), alle tecnologie basate su Blockchain (BC) e Distributed Ledger (DLT), nonché all'Automazione Robotica dei Processi (RPA) nel settore finanziario. Gli investment manager assumono atteggiamenti diversi nei confronti delle nuove tecnologie: gli “Spettatori”, che cercano di rimanere aggiornati sui cambiamenti, gli “Sperimentatori”, che testano i cosiddetti prodotti minimi funzionanti (Minimum-Viable-Products o MVP), e infine gli “Intraprendenti”, che integrano le tecnologie nella fase produttiva. Quali sono gli ostacoli che impediscono a uno spettatore di iniziare a testare e a uno sperimentatore di passare all’implementazione?

Predire il futuro

Prevedere l'impatto e l'utilizzo delle nuove tecnologie è un esercizio soggetto a errori. I pronostici dei futurologi si sono dimostrati(1) sistematicamente sbagliati su moltissimi temi, tra cui telefoni, automobili, aerei, bomba atomica, computer, viaggi nello spazio o l'anno 2000. La fine della manodopera non qualificata fu prevista un secolo fa, dopo l'introduzione dell'automazione tramite macchine utensili. . Le automobili senza conducente, per non parlare di quelle volanti, apparivano già sulle prime pagine dei maggiori quotidiani negli anni Trenta.

Le nuove tecnologie possono nascere senza trovare necessariamente un'applicazione pratica immediata. Il fax, ad esempio, vide la luce nel 1842, molto prima del telefono che fu inventato nel 1876, ma ci vollero oltre cent'anni prima di idventare un oggetto comune. In tempi più recenti, ci sono voluti nove anni affinché venisse introdotta una colla leggera per i promemoria adesivi (post-it).

Tecnologie traformative

Oltre ai big data e all'Application Programming Interface (API), consulenti e futurologi prevedono cambiamenti trasformativi legati all'Intelligenza Artificiale (AI), alle tecnologie basate su Blockchain (BC) e Distributed Ledger Technologies (DLT), nonché all'Automazione Robotica dei Processi (RPA) nel settore finanziario.

L'analisi dei cambiamenti tradizionali tiene conto di: 

  1. impatti interni, che normalmente si traducono in riorganizzazione del lavoro, trasformazione dei processi e risparmi sui costi;
  2. impatti esterni sulla domanda dei clienti e sull'ampiezza dell'offerta;
  3. impatti sulla comunità, che interessano l'infrastruttura comune al fine di migliorare la sicurezza globale e l'efficienza del mercato.

Impatti della digitalizzazione

La digitalizzazione colma il divario tra processi interni ed esterni. Rende possibili processi front-to-back con i clienti finali che innescano direttamente la produzione, fenomeno conosciuto come elaborazione diretta (Straight-Through-Processing - STP) nell’ambito della finanza.

Al contempo, con l'affermarsi del web, sono comparsi modelli di business radicalmente nuovi, incoraggiati dagli “effetti di rete”(2). Tali modelli possono essere aperti con open data (OpenStreetMap) e con software aperti (Linux, mysql), grazie ai quali le società di consulenza promuovono le proprie competenze; gratuiti, generalmente con introiti nascosti derivanti da pubblicità (Facebook) o dati (Gmail); di tipo freemium, in cui un numero limitato di utenti che necessita di funzionalità avanzate paga per la maggior parte degli utenti che utilizza un servizio di base gratuitamente (gioco on line);  o collettivi (crowdfunding).

È evidente che l'introduzione della Blockchain con il Bitcoin potrebbe aprire la strada a organizzazioni radicalmente nuove, grazie alla creazione di fiducia senza intermediari tra gli utenti. Tuttavia, sono ancora poche le applicazioni già implementate nel settore finanziario.

Più che una nuova tecnologia, l'Automazione Robotica dei Processi è una tecnica molto meno dirompente, destinata a ridurre il rischio operativo derivante dall'automazione locale introdotta dai team operativi per migliorare la loro efficienza utilizzando un ampio ventaglio di strumenti, tra cui Microsoft Excel e VBA. Questi script di automazione sono altamente sensibili a qualsiasi cambiamento a livello del modello di dati o dell'interfaccia utente. L'RPA consiste nel selezionare un'unica infrastruttura informatica per industrializzare lo sviluppo delle "macro", affidandone la gestione al team IT anziché ai team operativi. Solo le macro meno versatili sono compatibili con l'RPA.

Le API e i dati sono ormai d'uso comune

Le Application Programming Interface (API) non sono più considerate nuove tecnologie. Offrono l'eccezionale possibilità di espandere le funzionalità di un sistema informatico esistente, a condizione di poterne gestire la resilienza.

Oggi la parola "dati" (che si parli di big data o smart data) è estremamente di moda, benché il valore delle informazioni sia noto da secoli. La differenza risiede nell'attuale possibilità di gestire grossi volumi di dati e di informazioni che se in passato potevano essere considerati insignificanti, oggi possono diventare preziosi.

Tre attegiamenti nei confronti delle nuove tecnologie

Mettendo da parte le società di consulenza, i freelancer e i futurologi, gli investment manager assumono atteggiamenti diversi nei confronti delle nuove tecnologie: gli “Spettatori”, che cercano di rimanere aggiornati sui cambiamenti, gli “Sperimentatori”, che testano i cosiddetti prodotti minimi funzionanti (Minimum-Viable-Products o MVP), e infine gli “Intraprendenti”, che integrano le tecnologie nella fase produttiva. Secondo l'indagine “Taking the Long View” di SGSS, vi sarebbe appena il 9% di intraprendenti, mentre gli spettatori rappresenterebbero il 43% e gli sperimentatori il 48%. La domanda fondamentale è quindi: come diventare Intraprendente da Spettatore o Sperimentatore?

 

 

Sperimentatore

Se le nuove tecnologie hanno tutti i meriti descritti dai futurologi, quali sono gli ostacoli che impediscono a uno spettatore di iniziare a testare e a uno sperimentatore di passare all’implementazione? Alcuni consulenti sono arrivati ad affermare che il settore dell’investment management sarebbe indietro di 5 anni nell'implementazione delle nuove tecnologie rispetto ad altri settori.

Non vi è alcun ostacolo finanziario tangibile che impedisca di iniziare a testarle. Tutte queste tecnologie sono caratterizzate da barriere all'entrata ridotte: le conoscenze sono ampiamente disponibili, i sistemi hardware non sono onerosi e il cloud offre una soluzione pay per use che evita grossi investimenti, senza contare che numerosi studenti sarebbero felici di mettere in pratica le nozioni apprese nel mondo "reale". Vi è poi quella che i consulenti chiamano "servicialisation", ovvero i componenti mancanti potrebbero essere usati come servizio da  terze parti attraverso le API.

Testare sempre diventa sempre più semplice e, di conseguenza, veloce. Ciò rende possibile accorciare i tempi necessari per selezionare i test da portare avanti e quelli da scartare. Così facendo, gli investment manager  non hanno scuse per astenersi dal testare le nuove tecnologie.

Difficoltà per gli intraprendenti

Il passaggio dal test alla produzione può essere insidioso, in quanto richiede una buona padronanza degli aspetti legati alla sicurezza. Tuttavia, stando all'indagine di SGSS, il rapporto tra sperimentatori (48%) e intraprendenti (9%) è superiore a 5.. Ciò significa che molti progetti non trovano un business case valido, il che può essere imputabile a diversi motivi. I più ovvi sono connessi a una scarsa padronanza dei processi, disponibilità di esperti e modellizzazione inadeguata dei processi), nonché resistenza cambiamenti.

Le altre motivazioni riguardano le aspettative eccessive nei confronti delle tecnologie e la scarsa valutazione dei loro limiti. Le nuove tecnologie dovrebbero essere considerate come risorse aggiuntive tra gli strumenti a disposizione, non come un coltellino svizzero polivalente o come soluzioni che possono risolvere qualsiasi problema. Oltre alle sopracitate problematiche di analisi di business, le leggi e i regolamenti possono introdurre ulteriori difficoltà. Nel campo dell'intelligenza artificiale, ad esempio, l'apprendimento automatico è uno strumento eccezionale per supportare il processo decisionale umano, ma risulta carente quando occorre risalire alla logica alla base di una decisione automatica per fornire spiegazioni a un'autorità.

Senza voler celebrare i fallimenti, considerarli un investimento, imparare dagli insuccessi e adattare i modelli di business è fondamentale per realizzare i propri obiettivi, a condizione che siano chiari.

In conclusione

Gli intraprendenti sembrano avere in comune una conoscenza approfondita del proprio business e del kit tecnologico utilizzato. La tecnologia è un mezzo per raggiungere gli obiettivi. Gli intraprendenti condividono un approccio estremamente pratico verso la tecnologia e introducono progressivamente innovazioni caratterizzate da tempi di implementazione rapidi. Ciò non significa che le loro attività sfuggiranno ai radicali cambiamenti previsti dai futurologi, ma piuttosto che il loro approccio consiste nel compiere piccoli passi che, messi insieme, rappresentano un enorme progresso. Provarci e testare accettando gli errori e sperimentando altre soluzioni o fermarsi prima?

 

(1) Dal 1968 al 1971, Pan Am accettò prenotazioni per voli commerciali sulla Luna, ipotizzando un primo volo nel 2000.
(2) Gli effetti di rete sono spiegati da Robert Metcalf, che afferma: “Il valore di una rete è proporzionale al quadrato dei suoi utenti” e David P. Reed, per il quale “L'utilità di una rete ampia può crescere esponenzialmente con la dimensione della rete stessa”.

Head of Strategic Marketing Societe Generale Securities Services
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