La trasformazione digitale big data e ruolo del depositario

Un percorso avviato da decenni e accelerato dalla crisi pandemica. Anche il World Economic Forum, in un recente report, sottolinea come negli ultimi anni le istituzioni fi nanziarie abbiano iniziato ad approcciare la trasformazione digitale con un “livello di urgenza” inedito. E in questo scenario si assiste all’evoluzione di tecnologie, studi e competenze in ambito digitale, che vanno dall’implementazione di processi di intelligenza artifi ciale (AI) e machine learnig, alla defi nizione di nuovi strumenti di raccolta, archiviazione e gestione dei dati. Il dato, appunto, atomo primo di una rivoluzione che investe ambiti e discipline. Il settore del risparmio gestito fa i conti con l’evoluzione in atto, e mentre le piattaforme di scambio e gestione dei dati diventano un imperativo per le SGR, le banche depositarie affi ancano l’impulso digitale mettendo a punto servizi e tecnologie di ausilio alla trasformazione.

Una serie di elementi per la defi nizione del perimetro del settore arriva da una recente analisi condotta da Assogestioni in partnership con Consob,

Classifi cazione dell’universo investibile (defi nizione asset classes)

Asset allocation strategica e ottimizzazione

Asset allocation tattica e ribilanciamenti

Selezione singoli strumenti (stock/bond picking)

Gestione del rischio ADVANCED ANALYTICS TECHNIQUES MACHINE LEARNING NATURAL LANGUAGE PROCESSING INTELLIGENT / ROBOTIC PROCESS AUTOMATION SENTIMENT ANALYSIS

Fonte: “L’utilizzo di tecniche di intelligenza artifi ciale nell’asset management”. Consob - Assogestioni 2021.

BENEFICI PIÙ RILEVANTI RISCHI PIÙ RILEVANTI

Performance dei processi di investimento

Posizione competitiva

Sviluppo di strategie di gestione innovative

Effi cienza operativa Scarsa comprensibilità di output e/o algoritmi

Controlli inadeguati

Distorsioni nei dati e negli algoritmi

60% 80% 100% 0% 50% 100%

Fonte: “L’utilizzo di tecniche di intelligenza artifi ciale nell’asset management”. Consob - Assogestioni 2021.

presentata in occasione del Salone del Risparmio 2021. Lo studio “L’utilizzo di tecniche di intelligenza artifi ciale nell’asset management” si propone di raccogliere informazioni sul grado di diffusione dell’utilizzo di strumenti di IA nel settore e le opinioni sui risultati raggiunti e attesi, e parte da una survey che ha coinvolto otto SGR italiane rappresentative di oltre il 50% delle masse in gestione a fi ne 2020. Per la maggioranza dei rispondenti lo sviluppo di sistemi di IA è una “priorità strategica” e la metà utilizza tali sistemi nell’ambito della gestione dei dati (alcuni già con piena applicazione, altri solo in fase di sperimentazione).

Per quanto riguarda i processi di investimento, gli ambiti in cui le nuove tecnologie trovano maggiore applicazione sono quelli dell’asset allocation (sia strategica sia operativa), con una prevalenza dell’utilizzo di machine learning seguito dall’advanced analytics. Le tecnologie utilizzate sono di origine mista, in parte interna e in parte esterna all’azienda. Le motivazioni alla base dell’outosourcing e delle partnership con soggetti esterni dipendono da tempi di ingegnerizzazione e implementazione all’interno troppo lunghi e mancanza di adeguate professionalità interne ad alcuni ambiti. Un altro aspetto di forte interesse è la percezione di benefi ci e rischi attesi dall’applicazione dei sistemi

di IA. I primi riguardano soprattutto il mantenimento della performance dei servizi di investimento e una posizione competitiva, mentre tra i rischi emerge la scarsa comparabilità di output e/o algortimi.

Come detto, le depositarie svolgono una funzione centrale di supporto per le SGR, in particolare in ambito di analisi e gestione dei dati. Secondo Denis Dollaku, country head, State Street International Bank – GmbH, succursale Italia, nonostante la quantità di dati disponibili generi “l’opportunità di differenziare la propria offerta”, tuttavia gli asset manager spesso affrontano diffi coltà nel processo di gestione ed estrazione di valore dai loro dati, in quanto “vincolati da base dati funzionalmente dedicate e da tecnologie ormai obsolete, che rendono molto complesse, e talvolta ineffi cienti, le attività legate alla governance, alla cura e all’accesso dei dati stessi”. Con i sistemi tradizionali, inoltre, “le spese operative per cogliere appieno la profondità e l’ampiezza della gestione dei dati nelle fasi di front, middle e back su tutta la fi liera erano spesso proibitive”. Per far fronte a queste ‘falle nel sistema’, i provider di servizi di investimento si sono orientati verso la gestione dei dati basata su cloud, “eliminando la necessità in capo ai gestori di ospitare

“LE INFORMAZIONI ARRIVANO AL DEPOSITARIO DA PERCORSI DIFFERENTI. OCCORRE FORNIRE UN SERVIZIO CHE RISPETTI IL COSIDDETTO ‘VALORE AGGIUNTO’”.

e mantenere al proprio interno i data center poiché i data cloud forniscono scalabilità per le aziende che si espandono in nuove aree geografi che, che lanciano nuovi prodotti o che devono consolidare acquisizioni”.

Altro tema importante nel perimetro della digitalizzazione è quello legato al machine learning e all’IA con l’obiettivo di progettare portafogli potenzialmente in grado di fornire rendimenti meglio correlati al rischio. Ebbene, questi processi “richiedono grandi volumi di dati storici di elevata qualità”, di conseguenza, conclude Dollaku, “le possibilità offerte dal cloud di elaborare grandi masse di dati permettono ai professionisti dell’investimento di creare modelli che costituiscono la base di portafogli più solidi e diversifi cati”.

Per Giorgio Solcia, direttore generale e responsabile dell’attività di depositario di Caceis Bank, Italy Branch, “se in passato digitalizzazione e Big Data potevano rappresentare un’opportunità di business per il settore, oggi sono un’esigenza”. Solcia sostiene che il fenomeno caratterizzerà sempre più l’attività del depositario. “La gestione dei dati, dalle transazioni alle informazioni dei clienti, è sempre stata parte della nostra attività. Il tema degli ultimi anni è come metterli insieme, digitalizzarli, archiviarli e gestirli”. A questo proposito il DG cita la strategia dell’istituto (“la divisione ‘3D: Digital, Data, Dissemination’) indicando come tra le azioni messe a punto ci sia stata quella di strutturare l’archiviazione dei dati in un unico data lake. Sul fronte del rischio connesso alla gestione, poi, individua due temi: la certifi cazione della qualità del dato e la cyber security, e a questo proposito richiama la necessità di un “rafforzamento della cooperazione internazionale dal punto di vista legale e governativo per trovare regole di certifi cazione di fornitura dei dati digitali, privilegiando un mercato unico digitale piuttosto che la concentrazione di dati raccolti autonomamente da singoli player”.

Anche per Maurizio Tacchella, direttore banca depositaria BFF Bank, la pandemia ha portato un’accelerazione nella gestione dei dati. Di fatto, afferma Tacchella, a fronte della necessità di un ‘contenitore unico’ in cui convogliare tutte le informazioni che la banca depositaria riceve nell’ambito delle attività di controllo, regolamento e custodia, “è emerso un vantaggio competitivo alla luce di una scelta operata negli anni passati: quella di individuare un applicativo in grado di raccogliere, archiviare e gestire tutte le informazioni e, ove possibile, riconciliarle”. Il direttore ricorda, infatti, come le informazioni arrivino al depositario seguendo percorsi differenti, dalle società di gestione o dalla movimentazione contabile che i clienti effettuano in capo ai fondi per i quali BFF svolge attività di depositaria. “A partire da questa base dati, abbiamo cercato di fornire un servizio che rispettasse il cosiddetto ‘valore aggiunto’ ossia: una volta effettuati i controlli necessari e previsti dalla normativa e dal regolamento, i dati potevano ritornare al cliente sotto forma di servizio”.