Columbia Threadneedle Investments

Negli investimenti l’intelligenza umana va aumentata, non sostituita

Columbia Threadneedle Investments mette l'intelligenza artificiale al servizio dei gestori per aumentarne la capacità di analisi di dati non strutturati e trovare ricorrenze

11 Maggio 2021 07:50

financialounge -  Columbia Threadneedle Investments gestione attiva intelligenza artificiale Morning News smart
In un mondo dove le informazioni sono istantanee e le comunicazioni aziendali regolamentate, è raro ottenere un vantaggio negli investimenti scoprendo qualcosa prima del mercato. Ma l’enorme aumento del volume di dati e della potenza di calcolo permettono di acquisire un vantaggio tramite un’interpretazione più rapida e accurata delle informazioni. Estrapolando informazioni puntuali e ricorrenti si può acquisire una migliore comprensione di trend come l’evoluzione del sentiment nei confronti di un titolo o dei comportanti di consumo, attraverso diverse forme di analisi dei dati. Le più avanzate sono l’apprendimento cognitivo e la soluzione dei problemi con l’intelligenza artificiale.

GESTIONE ATTIVA DEL PROPRIO DNA


Alessandro Aspesi, Country Head Italia di Columbia Threadneedle Investments, spiega che, con la gestione attiva nel proprio DNA, la casa d’investimento adotta uno specifico approccio, mettendo la potenza di calcolo nelle mani dei suoi gestori per consentire loro di analizzare dati non strutturati e acquisire una migliore comprensione delle vicende di un’azienda. Quasi tre anni fa, Columbia Threadneedle Investments ha creato un team di scienza dei dati dedicato non solo a raccogliere dati in modo più efficiente, ma anche ad estrarre nuove conoscenze. L’intelligenza Artificiale è solo uno dei tanti strumenti nell’arsenale, ma uno molto potente per trovare schemi ricorrenti e anomalie.

INTELLIGENZA AUMENTATA CHE AIUTA I GESTORI


In Columbia Threadneedle Investments l’IA è chiamata “intelligenza aumentata”, essendo utilizzata come una fonte supplementare di informazioni che aiuta i gestori a prendere decisioni d’investimento. All’IA manca l’intelligenza generale tipica degli umani, che serve per capire la natura complessiva di un’azienda. Per questo il team di scienza dei dati di Columbia Threadneedle Investments aiuta a estrarre informazioni da diverse fonti, in particolare quelle che gli analisti stessi hanno difficoltà a manipolare, ad esempio dati non strutturati o di grandi dimensioni. La casa sviluppa anche processi per estrarre informazioni in modo molto più efficiente, dando più tempo per concentrarsi sull’analisi che non sulla raccolta di dati.

PARTE DI UN AMPIO ARSENALE


Questo modo di utilizzare l’IA, come parte di un più ampio arsenale di strumenti, riflette la natura di Columbia Threadneedle Investments quale società di gestione attiva, in cui l’analisi fondamentale è usata per identificare imprese growth di alta qualità. In gestori più specializzati nell’analisi quantitativa, è probabile invece che l’IA abbia un ruolo più centrale. Tra gli esempi di come impiega l’IA per assistere i gestori, Columbia Threadneedle Investments cita l’elaborazione del linguaggio naturale, un ramo dell’apprendimento automatico utilizzato per identificare mutamenti del sentiment nei confronti di determinate aziende a partire dai feed dei social media o dai report finanziari.

I GESTORI DETTANO L’USO DELL’IA


Columbia Threadneedle Investments sfrutta l’IA anche per migliorare la costruzione dei portafogli, valendosi di algoritmi di ottimizzazione. In Columbia Threadneedle Investments, comunque, sono i gestori e gli analisti che dettano l’uso dell’IA, impiegandola per valutare più accuratamente il vantaggio competitivo di una società o eventuali mutamenti del sentiment verso il titolo o i suoi prodotti. L’importanza della scienza dei dati negli investimenti sembra inevitabilmente destinata ad aumentare e via via che gli analisti acquisiscono familiarità sarà sempre più importante. Anche se tutti si lasciano prendere dall’entusiasmo per l’apprendimento automatico e l’IA, Aspesi sottolinea in conclusione che sono invece la quantità e la qualità dei dati a fare la maggiore differenza.

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