Big data analysis, quale l’esperienza del Forex di Banca Imi-Gruppo Intesa Sanpaolo

1. “Abbiamo capito che l’evoluzione del mercato dei cambi, che si muove sui principi della teoria del caos, con un numero elevatissimo di variabili che interagiscono in modo non predefinibile e con correlazioni che si creano e si disfano in un tempo così breve da non poter costruire un modello statistico-econometrico classico, rendeva necessari strumenti tecnologici non convenzionali”.

Gian Marco Salcioli, Responsabile FX Sales di Banca Imi, l’investment bank del Gruppo Intesa Sanpaolo

Così esordisce Gian Marco Salcioli, Responsabile FX Sales di Banca Imi, l’investment bank del Gruppo Intesa Sanpaolo, parlando della genesi di una soluzione concepita appunto per aiutare a capire un mondo così complicato, dice, “da rendere difficile perfino spiegare ex-post i motivi che hanno portato alla variazione di una valuta rispetto ad un’altra”.

Si tratta quindi, continua Salcioli, “In primis di capire il mercato e di spiegarlo ai nostri clienti, e in una fase successiva anche di capire quali siano le variabili che possono portare a fare delle previsioni in modo da poterci porre come trusted advisor nei confronti della nostra clientela”. Che in Banca Imi è principalmente composta da istituzioni finanziarie (fondi di gestione del risparmio e simili) e da grandi aziende che operano sui mercati globali. Le prime, in conformità ai loro compiti istituzionali, hanno nei confronti del Forex (il mercato valutario Foreign Exchange – vedi riquadro) un approccio d’investimento speculativo. Le seconde invece agiscono soprattutto al fine di ridurre al minimo il rischio finanziario in modo da potersi meglio dedicare al loro core business.
Lo “strumento tecnologico non convenzionale” cercato da Salcioli a supporto delle attività sul Forex doveva quindi rispondere a questi tre punti:

1. stabilire correlazioni tra eventi complessi, sia capaci d’influire sul mercato sia relativi al comportamento dei clienti;
2. evidenziare anomalie negli schemi abituali degli ordini di valuta delle varie categorie di clienti (fondi, imprese…) preavvisando possibili problemi;
3. fornire un’interfaccia utente in grado d’illustrare lo stato e le tendenze del mercato, arricchita con informazioni dal web e dalle reti sociali utili alle analisi sui rischi e sulle prestazioni.

La soluzione di Altilia, è stata suggerita a Salcioli dalla struttura di scouting creata all’interno del Gruppo bancario per monitorare, appunto, quei vendor It che si segnalano per capacità e innovazione nelle aree applicative giudicate d’interesse primario. In questo caso l’area era quella delle analisi predittive su big data, strutturati e non strutturati, dove Altilia offre la propria piattaforma Mantra specificamente indirizzata alle banche. Questa è stata quindi proposta, considerata e ritenuta adatta al problema. Ma oltre alla tecnologia, ciò che più ha pesato sulla bilancia a favore della giovane società italiana (fondata nel 2010) è stata la perfetta comprensione delle peculiarità del Forex e dei problemi dell’Istituto. Tanto che, ricorda Salcioli: “…alla dimostrazione del ‘proof of concept’ avevo la sensazione di trovarmi davanti a un collega”.

Un asset strategico a pronto rendimento

La soluzione di big data analytics realizzata da Altilia per Banca Imi è vista dal Gruppo Intesa Sanpaolo come un asset strategico sul quale tenere il massimo riserbo, specie considerando che sulle analisi predittive lavorano tutti gli operatori Forex. Non possiamo quindi esporne in dettaglio l’architettura e la logica di funzionamento. Possiamo però dire che è stata creata sull’offerta ‘base’ di smart banking del vendor della quale mantiene le caratteristiche fondamentali e della quale sono stati sviluppati soprattutto gli aspetti di workflow contestuale all’acquisizione dei dati, di analisi sulle attività dei clienti e di classificazione delle fonti e dei documenti usati per le analisi.
L’installazione, il testing e la messa in produzione del software sono avvenute senza particolari problemi. Avviato il progetto nel giugno di quest’anno, in soli tre mesi la soluzione era operativa presso gli utenti. E senza bisogno di attività di formazione, altro vantaggio non trascurabile, oltre che indice della qualità dell’interfaccia grafica.
Soprattutto, non vi sono stati problemi né dal punto di vista organizzativo né da quello, delicato, dell’accettazione da parte degli utenti, tutti analisti di grande esperienza.

“Si tratta di uno strumento – spiega Salcioli – talmente innovativo e che, per così dire, vola così alto rispetto ai metodi econometrici e quantitativi tradizionali, da non dare alcun fastidio”. Al contrario, si è colto il valore di ‘empowerment’ per il consulente finanziario derivante dalla possibilità di analizzare, oltre alle cause influenti sui mercati, anche, a posteriori, i flussi dei clienti a fronte di determinati input.
Un obiettivo per i prossimi sviluppi è quello di dare ai clienti migliori un report periodico, a cadenza almeno settimanale, con analisi sulle variabili che hanno causato spostamenti di marcato per ogni singolo scambio di valuta. Il tutto esposto in modo grafico e facile da leggere. Inoltre, l’applicazione delle tecnologie di cognitive computing, di cui la piattaforma Altilia è dotata, permetterà di elaborare analisi capaci di valutare convenienza e rischi di un’operazione non solo in funzione delle dinamiche di mercato ma anche secondo i criteri e le abitudini del cliente stesso.
Non è facile poter stabilire il rendimento di uno strumento che non ha precedenti, che è entrato in linea da poco e che agisce in modo indiretto rispetto all’operatività della banca (non dimentichiamo che l’analista consiglia e propone ma è sempre e solo il cliente che decide e fa). “Si può però avvertire – sostiene Salcioli – come sia cresciuta presso i clienti la percezione della nostra banca come trusted advisor”.

E questo in un gioco dove gli altri player sono Citybank, Goldman Sachs, J.P.Morgan e così via non è poco. Inoltre, numero di clienti, quote di mercato e profitti sono cresciuti con un ritmo che si è accelerato nella seconda metà dell’anno, cioè dopo la messa in linea delle analytics.

“Ci piace quindi pensare – conclude Salcioli – che ciò di cui si parla abbia giocato un ruolo importante, anche se non isolato, nella crescita dell’offerta della banca nei confronti della sua clientela.