24 risme da 12.000 fogli al giorno*. È questa la quantità stimata di supporto cartaceo necessario per contenere i report redatti dai migliori team di ricerca finanziaria. Una mole ingente di informazioni la cui gestione rischia di complicare non poco la quotidianità lavorativa degli esperti degli investimenti e di compromettere le loro scelte. È proprio per aiutarli a districarsi nel mare impervio dei dati che State Street ha lanciato il Quantextual Idea Lab, un laboratorio che unisce il potere del machine learning con la conoscenza apportata dagli esperti per aiutare i professionisti del settore a interpretare i lunghi report di ricerca e applicare solo i risultati rilevanti per le loro strategie d’investimento.
L’ultima soluzione di intelligent client di nuova generazione sviluppata da State Street Global Exchange, ramo di State Street per lo studio e l’analisi dei dati, utilizza algoritmi di machine learning per processare i complessi report di ricerca, suddividerli per temi d’investimento e asset, oltre a suggerire materiali nuovi e rilevanti, basati sulle esigenze specifiche dell’utilizzatore finale, sulle sue preferenze e le sue abitudini di lettura. La soluzione, poi, sovrappone attentamente l’esperienza e la conoscenza di mercato del team di ricerca di Quantextual al fine di migliorare costantemente la performance e l’accuratezza degli algoritmi.
“Al giorno d’oggi, la velocità, la sofisticatezza e la mole di informazioni ha di gran lunga superato la nostra abilità nell’analizzarle”, ha affermato Stephen Lawrence, responsabile Quantextual Research di State Street Global Exchange. “Un utilizzo efficiente delle ricerche è essenziale per identificare le opportunità di investimento e gestirne i rischi. Avendo a disposizione poco tempo, gli investitori potrebbero perdere o cancellare importanti spunti di ricerca. Solo coloro che sono in grado di comprendere velocemente una grande quantità di informazioni riusciranno a superare i competitor”.
Le principali caratteristiche di Quantextual Idea Lab sono:
- la classificazione automatica dei documenti, in grado di accelerare la velocità di acquisizione della ricerca. Grazie all’accesso a ricerche identificate e riassunte automaticamente, i professionisti del settore degli investimenti possono impiegare il loro tempo per sviluppare nuove strategie e prendere decisioni sulla base delle informazioni ottenute;
- contenuti e conclusioni curati dall’uomo provenienti dalle ricerche che preservano la loro natura accademica o il loro tono economico;
- competenze di ricerca avanzate, che includono tag e ricerca di parole chiave, oltre al tradizionale linguaggio per la ricerca dotato di una funzione domanda-risposta intuitiva, capace di rispondere immediatamente alle domande legate agli investimenti, restituendo le ricerche più importanti e gli approfondimenti collegati alla ricerca impostata;
- strumenti di social collaboration che permettono agli utenti di commentare i report e condividerli con i colleghi, caratteristiche che possono aiutare gli user a indirizzare le idee più significative ai decisori.
“Grazie a Quantextual, siamo riusciti a creare un processo che permette di trasformare idee studiate attentamente in azioni decisive e strategiche”, ha aggiunto Lawrence. “Con l’incremento del numero di imprese che iniziano a utilizzare un modello capace di escludere i costi di ricerca dal conto economico, Quantextual apporta un ulteriore beneficio rappresentato dal fatto che consente alle aziende di rivedere sistematicamente i consumi e di ottimizzare i costi legati alla ricerca”, ha concluso l’esperto.
* Volumi stimati in base alla grandezza media dei documenti e al volume di contenuti misurato, Steve Lawrence, maggio 2016.
