Una società di consulenza finanziaria si è rivolta a noi per sviluppare nuovi strumenti di analisi per le attività legate al calcolo di rischio sugli investimenti. La richiesta era di rinnovare il sistema di analisi in uso (fondato su funzioni statistiche tradizionali), per trasformarlo in un sistema più sofisticato e accurato, appoggiato sulle potenzialità della Data Science.

Il sistema esistente, basato su metodi statistici convenzionali, aveva limitazioni significative in termini di precisione e capacità di adattamento ai rapidi cambiamenti del mercato finanziario.

La necessità di migliorare l'accuratezza delle previsioni e di ottimizzare la gestione del rischio era fondamentale per la società, che gestiva un portafoglio diversificato di investimenti per conto dei propri clienti.
L’intrinseca complessità dei mercati finanziari e l'aumento della volatilità rendevano evidente la necessità di un approccio più dinamico e intelligente alla valutazione del rischio.

Inoltre, il sistema tradizionale richiedeva un notevole impegno di tempo e risorse per l'elaborazione dei dati e la generazione degli indici di rischio, rallentando il processo decisionale.

Un altro problema significativo era l'incapacità del sistema esistente di identificare in modo tempestivo eventi fuori dalla norma e variazioni anomale nei dati, che potevano indicare l'emergere di potenziali rischi o opportunità di crescita impreviste. La mancanza di un meccanismo efficace per il rilevamento delle anomalie aumentava il rischio di perdite finanziarie e riduceva la capacità dell'azienda di reagire prontamente alle dinamiche del mercato.

Per rispondere alla richiesta del cliente, abbiamo sviluppato un sistema di indici di rischio fondato sull'IA.
Il sistema si basa sull’integrazione di diversi algoritmi di Machine Learning. Questi ponderano molteplici variabili, relative al singolo investimento: asset, evoluzioni e caratteristiche intrinseche - poi classifica e clusterizza ogni investimento e ne deriva, in tempo reale, la possibilità di successo o fallimento.
A questa funzione di analisi, l’IA sviluppata affianca delle attività di rilevamento anomalie che si concentrano sull’individuazione di variazioni ed eventi fuori dalla norma, che potrebbero indicare l’emergere di potenziali rischi o opportunità di crescita impreviste.

Grazie all’utilizzo di tecniche come l'apprendimento non supervisionato e a un vasto addestramento su dati storici, il software ha preso ad identificare pattern e trend che potrebbero influenzare i risultati futuri. Questo approccio consente al sistema di adattarsi dinamicamente ai cambiamenti del mercato e di offrire previsioni più accurate e tempestive.

L’altra componente fondamentale è l'integrazione di un sistema di analisi predittiva per prevedere i rischi e fornire raccomandazioni strategiche su come mitigarli. Gli utenti possono ricevere suggerimenti personalizzati basati su scenari simulati e prendere così decisioni informate e proattive. La piattaforma offre anche visualizzazioni intuitive dei dati, rendendo più semplice per gli utenti comprendere le analisi complesse e agire di conseguenza.

Inoltre, la soluzione è progettata per essere altamente scalabile e adattabile. Può essere integrata con i sistemi esistenti del cliente, garantendo una transizione senza interruzioni e una rapida implementazione. La modularità del sistema consente di aggiungere o aggiornare componenti specifiche in base alle esigenze del cliente, assicurando che la soluzione possa evolvere con il loro business e rimanere rilevante nel tempo.

La sicurezza dei dati è un altro aspetto centrale dello sviluppo. Tutti i dati raccolti e analizzati sono protetti da avanzate misure di sicurezza, inclusi crittografia end-to-end e protocolli di autenticazione multi-fattore. Questo garantisce che le informazioni sensibili siano sempre al sicuro e accessibili solo agli utenti autorizzati.