Groupama AM fa affidamento sull’intelligenza artificiale e sugli alternative data per rafforzare le proprie strategie di gestione

 

 

 

 

 

 

 

 

Durante l’AM Tech Day 2020, Groupama Asset Management ha partecipato a una tavola rotonda dedicata ai nuovi usi dell’intelligenza artificiale e dei dati nell’asset management.

In questo contesto Selim Boughalem, equity manager, e Romain Faure, data scientist, hanno potuto testimoniare l’approccio di Groupama Asset Management e le modalità di applicazione dell’IA.

Qual è il punto di partenza e quali sono gli obiettivi?

I progetti di intelligenza artificiale (AI) in Groupama AM sono stati avviati nel 2017 con la volontà di rafforzare il know-how e le pratiche operative dei team, facendo affidamento in particolare sul potenziale degli alternative data.

La società persegue due principali tipologie di obiettivi:

• Rafforzare le strategie di gestione attraverso:
  • La ricerca di nuove sorgenti di alfa (generazione di segnali autonomi),
  • La generazione di arbitraggi (acquisizione di informazioni su società in portafoglio),
  • La generazione di nuove idee di investimento
• Aumentare la produttività dei manager, in particolare evidenziando le informazioni rilevanti all’interno di volumi informativi in costante crescita

Quali i casi pratici?

I casi presi in esame mirano ad arricchire i processi decisionali con informazioni aggiuntive e migliorare la produttività di manager e analisti, in linea con gli obiettivi definiti.

Nella pratica si valuta sia la dimensione esplorativa che l’aspetto “test & learn”, che mirano a:

1. Testare alternative data, più precisamente indicatori di sentiment, basati su contenuti testuali (notizie, trascrizioni) riguardanti entità diverse (aziende, paesi o temi macroeconomici, ecc.), grazie alla collaborazione di tecnologie fintech
2. Sviluppare indicatori economici basati sull’analisi algoritmica del sentiment di specifici contenuti testuali, grazie alla collaborazione della ricerca interna

Quale strategia?

Per raggiungere gli obiettivi, la strategia della Società è stata:

• scegliere tra i dati alternativi quelli che coprono al massimo le tipologie di gestione, tenendo conto dei loro costi di utilizzo (acquisizione, elaborazione, restituzione …)
• acquisire know-how nel data-science, al fine di approfondire la conoscenza sulla produzione e sull’utilizzo di questi dati, e quindi reclutare una risorsa specializzata
• adottare una soluzione semi completa, ovvero né dati grezzi né indicatori finalizzati direttamente utilizzabili, in quanto la produzione degli indicatori finali comporta scelte strutturali che ne impattano la qualità.
• fare affidamento su un gruppo di lavoro trasversale (diversi profili) e agile (in evoluzione).

Quale organizzazione?

L’approccio di Groupama AM è strutturato intorno al binomio data scientist + professionista (manager, analista, economista, ecc.), sotto la supervisione di un comitato multidisciplinare, assicurando che il reparto IT sia coinvolto nelle varie fasi dei progetti.

Si tratta di massimizzare la complementarità tecnica e la professionalità dei team, di ancorare le iniziative alla realtà operativa quotidiana, innescando così una forma di fertilizzazione incrociata.

In termini di dati alternativi, abbiamo dovuto mappare l’offerta, che è molto eterogenea per tipologia di dati, fornitori, ma anche modalità di accesso. Ad esempio, Bloomberg BEAP oggi fa riferimento a un’offerta di oltre 500 diversi set di dati di dati alternativi.

Dal punto di vista tecnologico, il linguaggio Python si è progressivamente affermato, affidandosi in particolare all’iniziativa BQuant di Bloomberg. Abbiamo anche iniziato a esplorare il campo dei database NoSQL, in particolare i database orientati ai documenti, come MongoDB.

Inoltre, ci siamo rivolti alla fintech francese SESAMm (specializzata nell’analisi del sentiment di dati testuali). Questa collaborazione ci ha permesso di seguire l’intero corso della filiera, partendo dai dati testuali per arrivare agli indicatori di sentiment.

Quali sono i prossimi passi?

Le idee per il futuro non mancano, ma la nostra priorità a breve è portare a termine le iniziative più avanzate ed entrare in produzione, per portare valore aggiunto ai professionisti. Durante la fase di industrializzazione deve essere messa in atto una strategia di miglioramento continuo.

Potremmo continuare la nostra esplorazione e testare il contributo di altri tipi di dati alternativi, come i dati satellitari, la ricerca di Google Trends e così via.

Infine, al di là della selezione di dati alternativi, si tratterà di determinare dove e come Groupama AM desidera migliorare e differenziarsi con le soluzioni appropriate.

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