Fintech E BIG DATA - Appunti 4 PDF

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Terzo macrotema...

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FINTECH E BIG DATA Fintech è il mondo delle imprese che usano le tecnologie digitali per realizzare nuovi servizi finanziari oppure per innovare nel modo di distribuire e fornire servizi finanziari esistenti. Fintech è guidato dal paradigma dei big data. ! AMBITI DI APPLICAZIONE DI AI NEL SETTORE FINTECH! • Predictive analysis. Ad esempio la piattaforma di digital reasoning, denominata synthesis, monitora in tempo reale eventi e comportamenti di ogni dipendente dell’istituzione finanziaria (tema della cybersecurity) —> monitoraggio anticrimine, ricerca di correlazioni nascoste con possibili minacce (fughe di dati, tangenti, appropriazioni indebite, ricatti). La fuoriuscita di dati è anche causata da oggetti connessi a internet (sono delle porte aperte). Qual’è il confine tra gli affari dei dipendenti e quelli dell’azienda? Un’altra società che offre servizi di adversary detection e di verifica della conformità alle norme di sicurezza controllando le aree di non compliance è la Versive Security Engine. Il campo del predictive analytics è interessante anche per la finanza personale: è il caso di Money Stream che connette il c/c del cliente a una serie di servizi per prevedere l’impatto degli eventi esterni sulla situazione finanziaria del cliente stesso; tale impatto è rappresentato sotto forma di calendario: l’utente visualizza ciò che può attendersi a livello di fluttuazioni sul proprio conto, mese per mese. ! • Market research & sentiment analysis (analisi di atteggiamenti)! • Search engine! • Quantitative trading che permette di eseguire ordini nel mercato finanziario su larga scala, applicando in modo automatico istruzioni predefinite. Vengono usati per ridurre costi e rischi di errore nell’esecuzione delle operazioni di compravendita. Oggi il 50% degli scambi azionari è supportato da algoritmi a una velocità spaventosa (ATS Automated Trading Systems). Per la comunicazione tra i sistemi di trading algoritmico è sempre più utilizzato il FIX Protocol’s Algoritmic trading definition langauge. Un tipo specifico di trading algoritmico è HFT caratterizzato dall’elevata frequenza delle operazioni di acquisto /vendita. Si parla anche di lowlatency trading, contraddistinto dall’estrema velocità – millisecondi o microsecondi – nell’esecuzione dell’ordine dal momento in cui viene acquisita un’informazione finanziaria. Il low-latency trading si svolge su ultra-low latency networks, che permettono di completare il ciclo in un tempo inferiore ai 10 millisecondi o addirittura a un millisecondo. Si ritiene che HFT abbia contribuito al flash crash del 6 maggio 2010, quando la borsa di NY bruciò circa un trilione di dollari in 36 minuti.! • Blockchain: meccanismo che garantisce la non revocabilità delle transazioni effettuate in bitcoin. Il blockchain lo garantisce attraverso una rete peer to peer dove tutti i nodi sono chiamati a fare i garanti della

transazione. Se almeno il 50% della rete conferma che siamo credibili, la transazione viene eseguita. Il principale difetto è la lentezza perché manca un’infrastruttura robusta e quindi non può essere usato dagli enti che emettono carte di credito. La società Skry (acquisita nel febbraio 2017 da Bloq) fornisce una funzione di analisi in tempo reale delle transazioni finanziarie che si svolgono lungo la blockchain. Il sistema permette di scoprire schemi nascosti attraverso la catena delle transazioni, riducendo il rischio di essere coinvolti in una compravendita con attori pericolosi. Le istituzioni finanziarie possono servirsene per accettare scambi in criptovaluta nel rispetto delle norme imposte dai regolatori nazionali. ! • Debt collection ! • Personal finance bot: assistente artificiale conversazionale. kasisto è leader in questo ambito e il suo punto di forza è di stare nel dominio semantico delle banche. un sistema di voice recognition che si integra nelle app di mobile banking e permette all’utente di interagire con il servizio in modalità conversazionale. Tramite NLP e machine learning il sistema restituisce all’utente l’informazione che sta cercando. A differenza di SIRI, non si tratta di un chatbot generalista. myKAI sfrutta una profonda conoscenza della semantica dei servizi finanziari e del rapporto fra cliente e banca. Altri esempi sono Abe e Trim. ! • Fraud detection! • Credit scoring è il punteggio che si assegna a un debitore. Se è basso il rischio che il debito non venga onorato è alto. Prima si calcolava in base a parametri circoscritti, oggi viene fatto valorizzando una grande quantità di dati ed è interessante che permette di assegnare il punteggio anche a soggetti che prima erano tagliati fuori (Cina / India). Zest finance ha stipulato un accordo con JD.com (operatore di e-commerce) con l’obiettivo di sottoporre a scoring i consumatori non coperti dal China Credit Bureau.! Alcuni esempi: -Better Finance, ha realizzato SmartBiz: un marketplace dei prestiti per piccole e medie imprese (fino a 350 mila dollari) -WeCash, società cinese con uffici anche in Brasile, ha la missione di misurare il rischio del microcredito nei paesi in via di sviluppo. -CreditVidya, società indiana rivolta alle istituzioni che fanno credito ai soggetti senza punteggio CIBIL (80% della popolazione). Aire, elabora un credit score per i consumatori che non hanno una storia di finanziamenti alle spalle, utilizzando dati autocertificati. ! • Risk scoring: è una tecnica che si serve di modelli matematici per quantificare il rischio associato a un’attività o all’intero processo.Software di Intex Solutions che analizza a grande velocità il rischio connesso ai cosiddetti asset-backed security (ABS), ovvero titoli di credito strutturati (“derivati”) molto complessi come le collateralized debt obligation (CDO). Contiene una libreria di parametri relativi agli asset sottostanti e alle regole di cash-flow di oltre 20 mila prodotti finanziari. Analizza il contenuto del prodotto e in meno di 30 secondi elabora il rendimento e l’interesse mensile del titolo di credito. ! • Personal banking...