Esistono ambiti di business in cui crescere e innovare rappresentano inestricabilmente due facce della stessa medaglia: non è possibile, in altre parole, allargare la propria quota di mercato e generare maggiore valore per i clienti e per l’organizzazione senza un costante rinnovamento dei prodotti e dei servizi offerti. Il che implica una continua revisione dei processi operativi sottostanti, che devono garantire un time to market sempre all’avanguardia.
Sono le sfide che deve affrontare per esempio una realtà come ANIMA Sgr, gruppo indipendente specializzato nel risparmio gestito che amministra un patrimonio complessivo di circa 192 miliardi di euro (al 31/12/2023). Proprio per fronteggiare la crescente complessità di un comparto sempre più competitivo, ANIMA ha puntato su un approccio disruptive nello sviluppo di nuove applicazioni basate su machine learning e intelligenza artificiale.
Obiettivo: integrazione
L’attuale posizionamento di ANIMA è frutto di una lunga stagione di merger e acquisizioni, che ha visto un netto cambio di passo nel 2017, quando insieme a Poste Italiane la società ha annunciato un accordo vincolante per rafforzare la partnership nel risparmio gestito.
Nello stesso anno, il gruppo ha perfezionato l’acquisto da Banco BPM del 100% del capitale sociale di Aletti Gestielle SGR, mentre nel 2018 viene presentato al mercato, sempre con BPM, un accordo relativo al trasferimento dei mandati per la gestione in delega di attivi sottostanti a prodotti assicurativi. Risale invece a luglio 2023 l’acquisizione dell’80% di Castello SGR, che ha permesso di espandere la gamma prodotti anche nel mondo real estate.
L’ultima operazione è avvenuta a novembre 2023, quando ANIMA ha sottoscritto un accordo per l’acquisizione del 100% di Kairos Partners SGR, con l’obiettivo di rafforzare la presenza sui segmenti di clientela private e istituzionale negli ambiti dell’asset e del wealth management.
“Operiamo in un settore in cui la concorrenza è serratissima, ed è per questo che abbiamo sempre dovuto essere pronti a far evolvere il business, sia in termini di innovazione di prodotto sia rispetto alla rapidità del time to market”, conferma Francesco Betti, che in qualità di Chief Operating Officer di ANIMA Sgr si occupa di IT e change management. “Oggi, per noi, è centrale il tema dell’integrazione dell’offerta, e per questo, nell’ottica di sostenere lo sviluppo della corporate attraverso le tecnologie di intelligenza artificiale, abbiamo deciso di accelerare l’implementazione dello stack tecnologico a disposizione delle nostre risorse”.
La scelta di ricorrere alla filosofia open source
Betti allude a un substrato IT concepito e installato secondo i dettami della logica open source. “Volevamo un’infrastruttura che risultasse robusta, sicura e adattabile, e che costituisse, almeno per un decennio, un trade off interessante tra efficienza operativa e capacità d’innovazione. Ecco perché abbiamo puntato su Openshift, di Red Hat”, dice il manager. “Si è trattato, col senno di poi, di una scelta lungimirante, visto che è stata la premessa per la creazione di una piattaforma tecnologica estremamente flessibile e adatta a supportare continue nuove integrazioni. Se ci fossimo orientati verso sistemi tradizionali, o addirittura legacy, il sistema sarebbe stato certamente più rigido e con ogni probabilità non avrebbe retto così bene a tutte le acquisizioni che ANIMA ha effettuato negli ultimi anni”.
La platform as-a-service OpenShift, spiega, consente di automatizzare la distribuzione e la gestione dei cluster di risorse, in modo da creare, distribuire, mantenere e scalare le applicazioni in tutti i principali ambienti IT agevolando gli approcci hybrid e multicloud.
ANIMA è così oggi pronta per spiccare il grande salto: approfondendo la collaborazione con lo specialista delle soluzioni open source e affidandosi ai servizi di Extraordy, Premier Training & Business Partner di Red Hat facente parte dell’ecosistema WeAreProject, il gruppo sta ora installando il modulo OpenShift Data Science.
La piattaforma open hybrid di intelligenza artificiale e machine learning aiuta le imprese non solo a sviluppare e testare modelli nel cloud pubblico prima di renderli fruibili in produzione, ma anche a raccogliere informazioni dettagliate dai dati e a creare applicazioni in grado di sprigionare tutto il potenziale dell’AI, fornendo strumenti per creare, addestrare e monitorare rapidamente i modelli di machine learning all’interno dei vari ambienti.
Gli obiettivi del progetto basato su OpenShift Data Science
“La soluzione risponde a due specifiche esigenze”, spiega Betti. “La prima è di natura squisitamente computazionale: da circa tre anni, in ANIMA, opera un team che sviluppa gli algoritmi di AI che costituiscono il nucleo delle applicazioni dedicate all’analisi dei dati finanziari e al supporto decisionale per le consulenze sulle operazioni di investimento. I nostri specialisti hanno bisogno non solo di basi dati solide e aggiornate, ma anche per l’appunto di capacità di calcolo ottimizzate in funzione della componente infrastrutturale. Openshift Data Science ci darà il primo boost per ottenere maggiore potenza in tal senso”.
La seconda necessità è quella di dare vita a una piattaforma unitaria sulla quale verranno poi costruiti ulteriori use case basati sull’AI. “Penso soprattutto ad applicativi da innestare sulla piattaforma OpenShift, che ci consentiranno di incrementare la produttività dei processi antifrode, ottimizzando anche le attività di backoffice e di riconciliazione”. Il team di Betti intende sfruttare le enormi moli di dati di cui l’azienda è già in possesso e che opportunamente elaborati potranno descrivere in modo accurato i comportamenti dei clienti, degli utenti, dei processi e dei sistemi, aumentando la conoscenza della catena del valore. “Gli insight ottenuti ci permetteranno di identificare pattern che attualmente non siamo in grado di riconoscere, aiutandoci a ridurre rischi operativi e costi”.
Il progetto, avviato lo scorso autunno, è ancora in corso ed è nel suo genere talmente innovativo che ha attirato l’attenzione della stessa Red Hat, la quale ha deciso di mettere a disposizione di ANIMA Sgr e di Extraordy il proprio laboratorio di sviluppo oltre che risorse ad hoc. “Stiamo in effetti parlando di qualcosa di realmente disruptive, per certi versi un vero e proprio esperimento, tanto è vero che all’inizio avevamo valutato l’ipotesi di limitarci a creare un proof of concept”, dice Gaetano La Rosa, CEO di Extraordy. “Quando arriveremo al roll out della soluzione, previsto per la seconda metà del 2024, i data scientist di ANIMA saranno in grado di lavorare su alcune componenti di business astraendo gli insight direttamente dalla piattaforma OpenShift, il che rappresenta una novità assoluta. Ecco perché Red Hat ha scelto di entrare in gioco, mettendoci in contatto con il suo migliore specialista della materia a livello globale: se l’esperienza produrrà, come tutti pensiamo, un successo, diventerà un precedente e un punto di riferimento per future implementazioni anche presso altri clienti del vendor”.
Fondamentale, per ANIMA Sgr è stata la scelta di aver adottato, in tempi non sospetti, la filosofia open source per realizzare un’architettura cloud a microservizi. Angelo Palermo, Head of IT Business Analysis and Innovation di ANIMA Sgr, che segue da vicino, sul piano operativo, queste attività, conferma che l’implementazione delle nuove funzioni parte da una base consolidata.
“Quella con Red Hat, d’altra parte, è una collaborazione storica, e l’architettura a microservizi unita alla metodologia DevOps ci ha consentito di essere più flessibili e più rapidi nel soddisfare le richieste che arrivano dal business: il time to value è passato da settimane a poche ore. Da questo punto di vista, il nuovo progetto è destinato a diventare la punta di diamante della nostra struttura che, pur essendo ben avviata, non disponeva ancora delle capabilities necessarie per essere sfruttata appieno. Ora, anche grazie all’interesse diretto di Red Hat, potremo mettere OpenShift Data Science al servizio del team di sviluppatori, che disporranno di tutte le risorse per fare il grande salto: ampliare lo spettro di analisi, ad ora finalizzate alla modellistica finanziaria, per includere nuovi processi di elaborazione che estrarranno dai dati valore per tutti gli ambiti di business, sia sul piano commerciale che su quello operativo”.
