Open innovation e sostenibilità

Open innovation e sostenibilità

Donato Guarino, membro del Global Fixed-Income Research team di Citigroup, vince il “Premio Manager dei Dati” 2020

Data Manager ha assegnato il “Premio Manager dei Dati” 2020 a Donato Guarino, membro del Global Fixed-Income Research team di Citigroup, per aver coniugato strumenti tecnologici innovativi, conoscenza del mercato e sensibilità verso i temi della finanza sostenibile e inclusiva a sostegno dell’economia reale, come indicato negli SDGs dell’ONU. La costruzione di un nuovo futuro ha bisogno di un modello di “open innovation” per favorire la generazione di nuove idee, per creare efficienze di sistema e aumentare la cultura della sostenibilità. Il ruolo del business è fondamentale sia per abbandonare pratiche che minano il raggiungimento degli obiettivi sia per creare proattivamente soluzioni che risolvano le sfide esistenti. «Un cambio di paradigma porta con sé un cambio di governance» – spiega Donato Guarino. «Il rischio più grave che stiamo correndo è quello di tornare alle vecchie abitudini».

Cambio di paradigma

Secondo Donato Guarino – «la pandemia è un altro tassello nel processo di de-globalizzazione che stiamo vivendo. Ma non può essere un alibi per nascondere le debolezze strutturali. Marzo è stato il peggior mese di sempre per gli hedge fund equity di tutto il mondo e il mercato non era mai sceso tanto velocemente. Io credo che ci sarà una V-shape recovery per i settori industriali, mentre alcuni settori dell’economia non recupereranno il terreno perduto altrettanto velocemente. Per esempio, quello turistico con tutta la sua filiera di servizi. Nel lungo periodo, ci saranno dei cambiamenti radicali». L’industria finanziaria rappresenta il settore di ricerca e applicazione più avanzato su intelligenza artificiale e machine learning. «La tecnologia sta già sconvolgendo il settore finanziario. A Wall Street, in alcune banche ci sono già più programmatori che a Facebook. Le fintech company stanno raccogliendo enormi capitali. Intelligenza artificiale e machine learning sono le tecnologie alla base di questo cambiamento. Le imprese finanziarie utilizzano il machine learning per testare combinazioni di investimenti». Negli ultimi 20 anni, il lavoro dell’analista finanziario ha dovuto adattarsi alla miriade di informazioni disponibili. «In questo processo – spiega Guarino – la tecnologia è stata essenziale. Il modo con cui i risparmi vengono gestiti ha avuto un impatto importante nella nostra professione. Inoltre, la tecnologia ha favorito l’espansione di passive funds, cambiando il ruolo degli analisti che di solito servono gestori di portafogli “attivi”. Come punto finale, la regolamentazione che ha imposto molte restrizioni per limitare i rischi che si sono verificati durante la crisi finanziaria del 2008. Negli ultimi cinque anni, abbiamo sviluppato tecnologie di web scraping, per fare previsioni macroeconomiche su inflazione nei paesi emergenti e tradurle in strategie di investimento. Le banche si sono già da tempo avviate nel processo innovativo che la tecnologia fornisce. Gli analisti non saranno rimpiazzati dall’intelligenza artificiale, ma il loro numero senza dubbio diminuirà nel prossimo futuro. Nei prossimi cinque anni, la trasformazione digitale cambierà completamente il panorama bancario».

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Come governare la complessità

La complessità in un mondo iperconnesso si governa mantenendo il controllo degli asset. Non possiamo tagliare il ramo su cui siamo seduti. «Le imprese, soprattutto quelle quotate, devono creare valore da distribuire agli stakeholder» – afferma Guarino. «Le imprese non sono organizzazioni empatiche. La competizione ha alla radice il significato di convergenza verso il medesimo obiettivo. Nel sistema dei beni esclusivi e delle quote di mercato, la logica non è mai veramente win-win. Anche il mercato dovrà evolvere verso una finanza sostenibile per l’economia reale come indicato negli SDGs dell’ONU, secondo una logica di ecosistema e piattaforma». Gli algoritmi nella finanza tracciano un mondo invisibile, non sempre trasparente, qualche volta addirittura illecito, come nei casi di spoofing, pinging, quote stuffing, tutte operazioni che simulano proposte o ordini di vendita con il solo fine di generare informazioni fittizie e orientare le contrattazioni. «È il lato oscuro della finanza speculativa che utilizza la stessa potenza di fuoco degli algoritmi utilizzati per sferrare attacchi malware» – spiega Guarino. «La MiFid2 ha imposto regole più stringenti per i trader mitraglia e sta determinando comportamenti più corretti perché il rischio non è solo quello economico della sanzione, ma soprattutto reputazionale».

È il momento di fare una distinzione netta tra prezzo e valore. «Il prezzo di un’azione è dato dal rendimento. Il suo valore è determinato da quello che c’è dietro quel prezzo in termini di know-how, qualità, rispetto delle norme, sostenibilità» – avverte Guarino. «Nell’era della turbofinanza, il ruolo degli analisti è distinguere tra prezzo e valore, cosa che i boot non possono fare. Certo, anche prima della turbofinanza, ci sono stati molti casi di false notizie con l’obiettivo di creare turbolenze sui mercati. Un rischio che diventa ancora più alto nei momenti di emergenza. Alla base, ci sono gli algoritmi di machine learning, gli stessi che si utilizzano anche per prevedere come si diffonderanno le epidemie, per fare previsioni sul tempo o la diffusione dell’inquinamento ambientale, per la valutazione dei curricula, per concedere un prestito o aumentare il premio dell’assicurazione».

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I fondamentali dominano

Gli algoritmi di machine learning imparano dai dati. «La vera domanda è cosa imparano, come e da chi» – afferma Guarino. «Il rischio è di trasferire gli stessi “bias” e comportamenti scorretti anche alle macchine. La catena delle interferenze è sempre più difficile da tracciare. L’ecosistema ipertecnologico delle Borse può essere terra di conquista e indurre gli operatori a prendere posizione su informazioni non corrette, con un rischio altissimo di manipolazione del mercato. Una moltiplicazione di realtà parallele che però inizia dalla fisica dei comportamenti umani. Dalle reazioni istintive dettate dalla paura e dalla gestione del rischio. Gli agenti economici e finanziari non sono completamente razionali, non agiscono in un ambiente di piena informazione. Gli algoritmi non giudicano, imparano. Ma possono pre-giudicare, perché il bias parte prima dalla nostra testa poi arriva alle macchine». L’educazione finanziaria è un asset fondamentale per lo sviluppo di un paese. «Bisognerebbe insegnare educazione finanziaria fin dalla scuola primaria come l’ABC» – spiega Guarino. «Nelle classifiche internazionali, l’Italia è sempre al di sotto della media degli altri Paesi, anche se alcune classifiche, a mio parere, esagerano un po’. Oltre al problema di educazione finanziaria, gioca un ruolo importante anche il senso di sfiducia e insicurezza verso il futuro che è direttamente proporzionale ai fondamentali strutturali di un paese, le cui debolezze emergono proprio nei momenti di emergenza».

Il mercato è più razionale o emotivo? «Nel passaggio progressivo dal modello quantitativo classico a un altro guidato dall’intelligenza artificiale – risponde Guarino – si tratta di leggere i comportamenti umani nelle serie storiche, generalizzare l’apprendimento e scoprire costanti in questi comportamenti. In pratica, gli algoritmi imparano da noi e, non sempre, è una buona notizia». Per il momento – «gli algoritmi non sono completamene predittivi ma forniscono dei segnali di riconoscimento del rischio di calo generalizzato del mercato, riconoscendo rapporti di causalità non lineari, che però hanno bisogno di una supervisione umana per evitare di andare fuori strada. Quindi la lezione fondamentale è che il mercato non è un luogo astratto ma è la derivata dei nostri comportamenti non sempre razionali». Sono i comportamenti che fanno il mercato, la pandemia, la politica. «Nel breve periodo, le emozioni sono importanti, ma nel lungo periodo, i fondamentali dominano».

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Donato Guarino

Membro del Global Fixed-Income Research team di Citigroup con sede a New York. Analista finanziario, specializzato nel mercato obbligazionario area America Latina. Consulente per emissione titoli e derivati a vari governi, inclusi Messico, Brasile e Colombia. Nel 2019, secondo Institutional Investor Magazine, è risultato “top-three” nella classifica mondiale degli analisti finanziari area America Latina. In precedenza, ha lavorato a Londra in Credit Suisse e Barclays.

We ChangeIT Award

La missione del Premio “Manager dei Dati” è di segnalare e valorizzare le eccellenze professionali che hanno saputo innovare prodotti, servizi, processi e metodi di lavoro all’interno delle loro organizzazioni, coniugando capacità manageriali, creatività e scienza dei dati. La procedura di selezione è stata condotta dalla direzione e dalla redazione di Data Manager sulla base delle informazioni pubbliche dei candidati e delle segnalazioni ricevute nel corso dell’anno.