L'amica del fund manager
Connubio sempre più stretto fra risparmio gestito e intelligenza artificiale
La storia di Axyon AI, società del Fintech che ha fatto scorta di capitali
A cura di Andrea Barzaghi
Asset management e intelligenza artificiale. E' un connubio che sta attirando sempre più investimenti come dimostra il recente fundraisimng di Axyon AI, società italiana fintech specializzata proprio nel settore dell'intelligenza artificiale che ha da poco completato una iniezione di capitale per 3,9 milioni di euro. Daniele Grassi, ceo e co-founder di Axyon AI spiega gli obiettivi dell'operazione e l'impatto che l'intelligenza artificale avrà negli anni a venire sull'asset management.
- Possiamo riassumere gli obiettivi dell'ultima vostra operazione di fundraising recentemente annunciata? Più in generale, quali sono oggi gli obiettivi di sviluppo e crescita di Axyon AI?
Il recente round di finanziamento da 3,9 milioni di euro, guidato dal VC statunitense Montage Ventures con il supporto di Techshop SGR e altri angel investors, segna un punto di svolta per Axyon AI, rafforzando la presenza commerciale e lo sviluppo tecnologico nel settore dell'intelligenza artificiale applicata all'asset management. Questo investimento ci consentirà di consolidare la nostre leadership nel mercato puntando al rafforzamento della nostra posizione all’estero, offrendo soluzioni ancora più innovative e avanzate per l'analisi predittiva e la gestione degli investimenti. L'obiettivo principale è quello di spingere i confini dell'innovazione, sfruttando la nuova liquidità per espandere ulteriormente le offerte di indici ottimizzati, strategie modello e ranking di asset per rispondere alle necessità dei nostri clienti.
- Dalla vostra nascita nel 2016, dal vostro punto di vista, com’è cambiato l’approccio degli asset manager nei confronti dell’intelligenza artificiale?
Dall'inizio della nostra attività nel 2016, abbiamo notato una significativa evoluzione nell'uso dell'intelligenza artificiale (AI) nella gestione degli investimenti. Inizialmente percepita più come una novità futuristica (o, al contrario, come un tradizionale approccio statistico con una nuova veste) che uno strumento pratico, l'AI ha guadagnato terreno per l'analisi dati, la previsione delle tendenze di mercato e l'ottimizzazione delle strategie d'investimento. I progressi tecnologici e la crescente disponibilità di dati hanno spinto questa transizione, insieme alla ricerca di efficienza e performance sotto una forte pressione competitiva settoriale. Inoltre, negli ultimi due anni, la diffusione dell’uso di modelli LLM - come chatGPT- ha contribuito a suscitare un grande interesse per l’ AI in gerenale. Se fino a pochi anni fa utilizzare tecniche di AI era visto come un’attività di nicchia per specialisti, ora è considerata un must-have per rimanere competitivi.
- Possiamo dare qualche numero sul vostro business? (ricavi, organico, tasso di crescita)
Axyon AI è una realtà in crescita nel mondo dell'intelligenza artificiale. Il team attualmente comprende 29 professionisti, di cui oltre il 70% proviene da background STEM. Guardando al futuro, il 2024 si profila come un anno di crescita, con piani per un’ulteriore espansione dell'organico. L'azienda conta su una solida base clienti con oltre 10+ clienti attivi e negli ultimi 3 anni, ha segnato una notevole crescita nei ricavi ricorrenti annuali. La capacità di Axyon AI nel mantenere la fidelizzazione del cliente nonostante un processo di vendita relativamente lungo, è un indicatore della fiducia e soddisfazione nell'azienda e nelle sue soluzioni.
- Oggi c'è un intenso dibattito sull'applicazione dell'IA all'asset management. Quali opportunità offre questa tecnologia per l'evoluzione del risparmio gestito? È ipotizzabile un futuro in cui l'IA sostituisca completamente il lavoro umano del gestore attivo?
L'impiego dell'AI nell'asset management offre oggi nuove possibilità per generare performance. Grazie alla capacità di processare vasti volumi di dati, ben oltre le capacità umane, l’AI consente la creazione di modelli avanzati in grado di estrarre valore predittivo da pattern di mercato complessi, superando i limiti dei metodi quantitativi tradizionali. Le predizioni così generate (ad esempio relative alla probabilità di un asset di over/under-performare il suo indice di riferimento) possono poi essere utilizzate per migliorare la costruzione di strategie di investimento. Tutto questo non è esente da complessità e sfide importanti, tra cui la qualità del dato (una problematica spesso trascurata) e la gestione di eventi di mercato anomali che portano al limite le capacità predittive dei modelli. A seconda dell’approccio alla gestione degli investimenti, l’AI può diventare un prezioso alleato per i gestori attivi, fornendo una visione del mercato basata esclusivamente sui dati (quindi scevra da emotività), aumentando l’angolo di visione e di analisi classico.
La riproduzione è stata autorizzata. Originariamente pubblicato da Asset Class.