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Estrarre conoscenza dai dati ESG grazie al Machine Learning. Un White paper della Banca d’Italia

Come l’Intelligenza Artificiale può contribuire alla costruzione di portafogli più performanti. Il report “Mind the gap! Machine learning, ESG metrics and sustainable investment” di Ariel L. Enrico Bernardini e Ivan Faiella nella collana “Questioni di Economia e Finanza” della Banca d’Italia

23 Gen 2021

Mauro Bellini

Direttore Responsabile ESG360.it e Direttore testate verticali Network Digital360

C’è ancora molto scetticismo da superare nelle prospettive di sviluppo dell’ESG. Per superare i dubbi e le perplessità (assolutamente legittime) in merito al valore e alla affidabilità dei rating relativi al ruolo delle aziende in termini di Environmental, Social e Governance (e alla loro capacità di produrre performance in termini di generazione di valore) serve prima di tutto e soprattutto “produrre conoscenza”, testare, sperimentare e misurare per poi consolidare dati e prospettive in numeri e scenari.

E proprio come un contributo di conoscenza arriva il White paper, o per la precisione Occasional Paper: “Mind the gap! Machine learning, ESG metrics and sustainable investment” di Ariel Lanza, Enrico Bernardini e Ivan Faiella nella collana “Questioni di Economia e Finanza” della Banca d’Italia.

Il documento è la testimonianza di una sperimentazione con la quale si punta a superare le “critiche” di incongruenze nell’ambito ESG utilizzando tecniche e soluzioni di Machine learning. Questa sperimentazione lavora sui dati ESG allo scopo di “setacciare” e individuare gli indicatori che meglio si prestano alla costruzione di portafogli efficienti e performanti.

Il Machine learning, come si evince dal documento, permette di esplorare nuove metodiche rispetto agli approcci tradizionali e permette di estrarre valore in termini di knowledge dalla crescente mole di dati proveniente dal mondo ESG. Grazie al ML è possibile disporre di una maggiore quantità di informazioni rispetto a quelle offerte dai dati ESG “grezzi”, ma soprattutto è possibile identificare le componenti delle metriche ESG che possono contribuire meglio alla identificazioni di valori aziendali che uniscono gli obiettivi legati ai benefici collegati all’impatto ambientale e sociale con il miglior ritorno dal punto di vista degli investimenti e dunque possono rappresentare la scelta migliore per costruire portafogli più performanti.

Mind the gap! Machine learning, ESG metrics and sustainable investment” è accessibile direttamente dal sito della Banca d’Italia QUI

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