Nel percorso di innovazione che sta trasformando l’industria del risparmio gestito, l’intelligenza artificiale si afferma come uno strumento sempre più strategico a supporto dei processi decisionali. In questa intervista, Davide Elli,

condirettore generale e responsabile dell’Investment center di Fideuram – Ispb, racconta come l’Ai sia stata integrata in modo trasversale a fianco dei team macro, degli strategist e degli specialisti di asset class.

Dalla gestione delle reporting season all’analisi della documentazione societaria, fino al monitoraggio degli indicatori di mercato e alla costruzione di scenari macro e tematici, l’Ai consente di filtrare e sintetizzare un volume crescente di informazioni, migliorando velocità, copertura e qualità delle analisi. Un supporto particolarmente efficace nelle attività data-intensive – dall’equity al credito, dall’obbligazionario al multi asset – che permette di intercettare segnali deboli e pattern emergenti nei dati.

Resta però centrale il ruolo dei professionisti: l’ultima parola, sottolinea Elli, spetta sempre al giudizio umano, in un modello “human-in-the-loop” in cui tecnologia e competenze lavorano in sinergia a servizio delle scelte di investimento e di gestione.

Il vostro team di analisti utilizza l’intelligenza artificiale? Quanto è importante e quanto influisce nei vostri report?

«L’intelligenza artificiale è integrata a supporto trasversale dei team macro, degli strategist e delle analisi sulle asset class. Il contributo principale sta nella capacità di gestire e filtrare un volume informativo in continua crescita, accelerando così l’attività di analisi, di sintesi e di classificazione delle fonti, ad esempio durante le reporting season, nella lettura e nell’analisi di documentazione societaria, nel sintetizzare il materiale di ricerca. Viene così resa più efficiente l’elaborazione di report a supporto delle scelte di investimento e di gestione. L’Ai può aiutare a intercettare segnali deboli e/o pattern nei dati che meritano approfondimenti. Nella fase finale il giudizio e la decisione rimangono in capo ai nostri professionisti»

Ci sono campi o settori nei quali le risposte sono più efficaci?

«Oggi l’uso dell’Ai risulta particolarmente efficace nelle attività data-intensive: in tal senso è un utilizzo trasversale alle differenti asset class, come analisi di documentazione societaria, in particolare sull’equity, news e dati di mercato, monitoraggio di indicatori e supporto a scenari macro e tematici (in modo particolare sul credito e l’obbligazionario), aggregazione tematica sul multi asset. In generale, dove la complessità e la quantità di informazioni sono elevate, l’Ai migliora velocità, copertura e qualità del processo, rimanendo sempre human-in-the-loop».

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