I big data hanno già trasformato i servizi finanziari in tutto il mondo. Per comprenderne appieno l’importanza dei dati nella finanza moderna bisogna analizzare i diversi utilizzi fatti dalle istituzioni finanziarie, dai nascenti player mondiali della fintech e dalle autorità deputate ad assicurare la sicurezza ed evitare frodi e reati di ogni tipo, senza scordare il framework legislativo e la compliance a normative come il regolamento Dora.
Del resto, l’utilizzo dei big data è di sicuro interesse per molti settori industriali che possono beneficiare dei dati raccolti, soprattutto se combinati con le tecniche di intelligenza artificiale.
Big data e banche, gli aspetti di sicurezza
I soggetti che trattano informazioni finanziarie (banche, assicurazioni, fondi di investimento, autorità finanziarie e fiscali, servizi e applicazioni del settore fintech) raccolgono da decenni una quantità di dati di persone ed aziende che, per loro natura, sono sensibili e soggetti alla massima riservatezza.
E soprattutto, quando si valutano i dati per un singolo soggetto in realtà la platea dei soggetti su cui si raccolgono informazioni si allarga in maniera ampia, ad esempio, laddove bisogna concedere un semplice mutuo per l’acquisto di una casa si analizzerà il soggetto che chiede il finanziamento ma anche l’azienda presso cui lavora, il proprietario dell’immobile e tutti i soggetti che potenzialmente rientrano nella transazione. Stesso dicasi per la fornitura di credito ad una società: oltre all’imprenditore ed ai suoi rappresentanti saranno raccolti dati dei propri clienti e fornitori, scenari di mercato, informazioni sui concorrenti e così via. Tutti dati da validare e preservare e, non a caso, gli investimenti nella cybersecurity dei sistemi informativi dei settori finanziari sono tra i più alti.
Il ruolo dei governi
Anche i governi stanno sempre più esplorando nuovi modi per utilizzare i big data raccolti dal settore finanziario per ottenere un quadro migliore del sistema finanziario nel suo complesso e dell’economia in generale. Nonostante i suoi vantaggi, l’uso più ampio dei big data ha sollevato preoccupazioni relative alla privacy dei consumatori, alla sicurezza dei dati, alla discriminazione, all’accuratezza dei dati e alla concorrenza. Pertanto, i decisori politici hanno iniziato a regolamentare e monitorare l’uso dei big data da parte delle istituzioni finanziarie e a pensare a come utilizzare i big data a vantaggio di tutti.
Le fonti dei big data per le banche
Oggi vengono raccolti dati da varie fonti, tra cui le transazioni bancarie, attività di trading, dati di mercato, social media e persino dati provenienti dai dispositivi IoT.
Secondo i ricercatori Facundo Abraham, Sergio L. Schmukler e José Tessada della banca mondiale, le banche centrali utilizzano tipicamente queste informazioni per attività di Nowcasting e Forecasting per le previsioni a breve e medio termine dell’evoluzione dell’economia locale, stress testing sui modelli di analisi, monitoraggio e contrasto al riciclaggio di danaro, rilievo e prevenzione delle frodi e miglioramento delle tecniche di cybersecurity.
Big data, banche e fintech: gli obiettivi
L’utilizzo dei dati da parte delle banche centrali è quindi orientato soprattutto alla valutazione delle evoluzioni macroeconomiche e assicurare il rispetto delle norme contrastando i reati più comuni ma anche più insidiosi.
Ben più ampio è invece l’uso che ne fanno le altre istituzioni finanziarie nella gestione delle proprie aziende, della clientela e del mercato. Negli ultimi anni si alimentano moderni data-lake con dati strutturati e dati non strutturati quali notizie, social media, e-mail e rapporti aziendali, per ottenere una visione più completa e tempestiva dei mercati finanziari e dei comportamenti dei clienti e degli investitori.
Al contempo le tecnologie di sicurezza avanzate, come la crittografia dei dati finanziari e l’analisi comportamentale, vengono utilizzate per proteggere i dati finanziari sensibili.
Big data per le banche, a cosa servono
Vediamo qualche uso dei Big Data oggi.
- Analisi dei rischi: i dati finanziari in tempo reale e storici sono analizzati per identificare rischi e anomalie, migliorando la gestione del rischio finanziario. Ciò include la valutazione del credito, la rilevazione delle frodi, l’identificazione dei modelli di comportamento rischiosi e la valutazione della stabilità del mercato.
- Modelli di previsione: l’analisi dei big data consente di sviluppare modelli di previsione avanzati per il mercato azionario, i tassi di interesse, i prezzi delle materie prime e altre variabili finanziarie. Questi modelli aiutano gli investitori e le istituzioni finanziarie a prendere decisioni informate e a sviluppare strategie di investimento.
- Personalizzazione dei servizi: i big data consentono alle istituzioni finanziarie di comprendere meglio i loro clienti e di offrire servizi personalizzati. Attraverso l’analisi dei dati dei clienti, è possibile identificare le preferenze, le esigenze finanziarie e le propensioni all’investimento, consentendo alle istituzioni di fornire prodotti e servizi su misura.
- Trading algoritmico: l’analisi dei big data viene utilizzata per sviluppare algoritmi di trading che esaminano i dati di mercato in tempo reale, identificano modelli e opportunità di arbitraggio, e possono eseguire operazioni automaticamente in base a determinate condizioni.
- Ricerca e sviluppo di prodotti finanziari: i big data possono essere utilizzati per identificare trend di mercato, modelli di comportamento degli investitori e opportunità emergenti. Queste informazioni possono essere utilizzate per sviluppare nuovi prodotti finanziari, come fondi di investimento o strumenti di gestione del rischio.
- Efficienza operativa: l’analisi dei big data permette alle istituzioni finanziarie di ottimizzare le loro operazioni interne. Attraverso l’automazione dei processi e l’uso di algoritmi avanzati, le banche possono ridurre i costi operativi, migliorare l’efficienza e aumentare la produttività.
Blockhain, AI e big data
Negli ultimi anni, all’opportunità dei Big Data combinata con l’intelligenza artificiale, si è affiancata la blockchain che aggiunge sicurezza a tutte le transazioni, efficienta i processi ed apre il mondo finanziario alle tecnologie delle fintech moderne che siano esse le criptovalute o i più svariati sistemi di pagamento o di tracciamento degli asset.
L’insieme delle tecnologie che si sono palesate negli ultimi anni nel settore finanziario hanno contribuito alla nascita di un settore finanziario parallelo a quello tradizionale, e del tutto legittimo, che opera in maniera più efficiente e rapida e si rivolge ad un pubblico evoluto trasformando il modo in cui la finanza viene fruita, basti pensare alle piattaforme di lending peer-to-peer o strumenti di gestione patrimoniale automatizzati, ad esempio.
Dunque i dati, anche nel settore finanziario, si confermano l’asset più importante per generare valore per tutti gli stakeholder che ruotano intorno a qualsiasi transazione finanziaria, siano essi clienti che istituzioni, enti regolatori che enti deputati a preservare il corretto funzionamento del mercato. Investire ed innovare nella raccolta, nell’analisi e nell’utilizzo corretto dei dati è il futuro della finanza e l’opportunità della finanza tradizionale di affiancare il settore fintech portando tutta l’esperienza di un settore di fondamentale importanza sociale.
