Il financial data scientist per leggere la complessità dei mercati

Capire ed interpretare la vorticosa miriade di misurazioni nei mercati del credito e dei capitali è uno dei compiti fondamentali del Financial Data Scientist;  una figura professionale di cardinale importanza e proiettata nel futuro prossimo della finanza proprio per la sua capacità di distillare da vaste quantità di dati eterogenei, a volte burrascosi come in queste settimane, suggerimenti utili ai processi decisionali in campo bancario e finanziario.

Di questo si è parlato durante la tavola rotonda "Il Futuro della finanza: tra Fintech e Intelligenza artificiale", di martedì 15 marzo nella sede di Mompiano.

«Finanza e intelligenza artificiale servono per capire dove vanno i mercati finanziari e per suggerire rotte e linee di condotta per gli operatori del settore – spiega Alessandro Sbuelz, docente di finanza quantitativa. Potenziata negli ultimi decenni dallo straordinario sviluppo della tecnologia digitale, l’interazione tra intermediari bancari e finanziari nei mercati del credito e dei capitali produce ogni giorno oceani di dati. Il rischio per chi deve prendere importanti decisioni finanziarie è di esserne travolto comportandosi in modo emotivamente irrazionale sotto la pressione delle tempeste informative. A maggior ragione in un periodo di guerra come questo che rendono la lettura ancora più difficile».

I mercati diventano uno specchio della realtà, ma soprattutto oggetto di dinamiche sempre più complesse e interconnesse.

«Per sviluppare una strategia d’investimento, si deve capire una dinamica di mercato, come coglierla, e come sfruttarla» spiega Federico Mazzorin, chief-Scientist e Co-founder di MDOTM, giovane e dinamica società leader in Europa nello sviluppo di strategie di investimento finanziario che utilizzano Intelligenza Artificiale.

Il metodo scientifico garantisce il processo di formulazione di un'ipotesi e un esperimento, e poi l'elaborazione dei dati. Il mondo finanziario vive una sfida su più fronti: da un lato c’è la necessità di convivere con un'informazione parziale, perché non si può avere tutto costantemente sotto controllo ma, soprattutto, la gestione di portafoglio vive un grande problema di approssimazione. Non sempre si è in grado di svolgere calcoli molto complessi che richiederebbero di avere continuamente a disposizione schiere di analisti. E chi ha le stime più affidabili, ha un vantaggio.

La finanza, e in particolare il mondo degli investimenti, ha bisogno di nuove lenti per mettere a fuoco le decisioni e queste si trovano sempre più nell’utilizzo congiunto del pensiero scientifico, unito a saper usare, ove possibile, data science e Intelligenza Artificiale come supporto alle decisioni d’investimento. I metodi che utilizza l’Intelligenza Artificiale permettono di adattarsi e imparare a gestire situazioni impreviste e quindi, sempre sotto la supervisione umana, mantenere i nervi saldi e soprattutto avere una visione chiara e oggettiva dei driver che muovono i mercati finanziari».

Nella rivoluzione tecnologica degli ultimi anni, Big Data e Intelligenza Artificiale hanno trasformato gli strumenti che usiamo per comprendere i fenomeni complessi in costante evoluzione. Ma c’è anche una profonda trasformazione in atto sul ruolo che ha il fattore umano nell’equazione tecnologica. 

«Viviamo, senza dubbio, un’epoca in cui la trasformazione è sotto gli occhi di tutti - precisa  Camilla Stefani, HR Manager di MDOTM. Siamo oggi inevitabilmente chiamati a confrontarci sul mondo lavorativo con una complessità nuova, mai vista prima d’ora. Questi cambiamenti stanno avendo degli effetti disruptive nel mondo del lavoro, specialmente sotto il profilo di come il fattore umano si coniughi, intrecciandosi, con un uso sempre più ampio della tecnologia nei processi aziendali. Ma se da un lato sempre più tecnologia apre a una nuova spinta sotto il profilo della produttività aziendale, piuttosto che della qualità e dell’efficienza complessiva della catena del valore, bisogna ricordare come la loro supervisione sia sempre una responsabilità che è in ultima battuta sempre delle persone».

Fintech è studiare e adattarsi in un mondo che cambia come ha fatto l’ateneo con la laurea magistrale in Applied data science for banking and finance, attivato ormai da due anni dalla feconda collaborazione della Facoltà di Scienze matematiche, fisiche e naturali e da Scienze bancarie, finanziarie e assicurative.

Il nostro corso in Applied Data Science for Banking and Finance è una sapiente ibridazione fra le competenze tipiche del filone “Data Science” e quelle del filone “Banking and Finance” – spiega Daniele Tessera, coordinatore del Corso di Laurea Magistrale in Applied Data Science for Banking and Finance.  Questo lo rende davvero innovativo e distintivo nel panorama universitario nazionale, con l’ambizione concreta di formare il Financial Data Scientist, una figura professionale di respiro internazionale e particolarmente apprezzata nell’attuale mercato del lavoro.