Come spiegheresti il tuo lavoro a tua nonna?

Le direi che estraggo informazioni dai dati per provare a comprendere il passato e di conseguenza anche potenzialmente il futuro nel contesto della nostra banca. I campi di applicazione sono svariati: dalla gestione dei rischi bancari alla gestione dell’offerta del prodotto, come la determinazione dei prezzi.

La tua app preferita?

Playtomic. Sono un appassionato di padel e questa app mi permette di organizzare partite con gli amici o trovare altre partite a cui unirmi. La app prevede anche un sistema di valutazione a livelli che ti motiva migliorarti.

La storia d’impresa migliore di sempre, secondo te.

Una storia imprenditoriale cui sono particolarmente affezionato è quella di Hugging Face. È una piattaforma in cui la community di machine learning collabora su modelli, set di dati e applicazioni. Lo scopo è quello di democratizzare l’accesso ai modelli che generalmente sono monopolio delle grandi aziende. È invece molto importante che tutti i player del mercato possano mettere mano alla tecnologia per ottimizzarla.

Se AideXa ti prestasse 100.000 € per lanciarti in un nuovo business, cosa faresti?

Li investirei in un progetto che unisca health analytics e tech, che significa applicare modelli di machine learning nel mondo della salute. Le potenzialità in questo campo sono ancora troppo poco sviluppate, ma l’impatto sarebbe enorme. Basti pensare che utilizzando i dati dei pazienti si potrebbero ad esempio sviluppare modelli che predicano l’evoluzione della loro malattia. 

Trasformare i dati in decisioni: il ruolo del Data Scientist

Cosa significa nel concreto essere un Data Scientist in una banca fintech? Impiegare la tecnologia della data science e dell’AI per rispondere ad un bisogno di business della banca.

"Per farlo utilizziamo i dati del nostro data lake (una sorta di magazzino in cui vengono conservati i dati grezzi provenienti dalle fonti più varie) da cui partiamo a ricercare i possibili modelli che potrebbero funzionare per raggiungere l’obiettivo prefissato" inizia Guglielmo. Una volta sviluppato il modello dai dati, i data scientists si trasformano in machine learning engineers, per capire come prendere decisioni in base a quello che è emerso dal modello.

In Banca AideXa l'intelligenza artificiale è usata per velocizzare e automatizzare le richieste di prestito. Dal punto di vista del cliente questo significa che gli imprenditori possono avere risposte in real time nella valutazione di una richiesta di finanziamento.  

Ma dal punto di vista dell’utilizzo dei dati, cosa ha il modello di AideXa di così rivoluzionario nel credito alle PMI? Guglielmo spiega che la parte che differenzia Banca AideXa dagli altri istituti sono gli algoritmi di intelligenza artificiale sviluppati internamente, che permettono alla banca di raccogliere informazioni e sviluppare delle valutazioni già mentre il cliente sta facendo la richiesta online.

I nostri algoritmi sono in grado di elaborare delle risposte in pochi secondi. Quando un cliente finisce la richiesta online, noi abbiamo raccolto i dati sufficienti per avere una valutazione quasi completa del suo profilo creditizio.

Certo, è sempre necessario un parallelo e continuo controllo umano per colmare possibili aree di grigio, ma il lavoro è decisamente più rapido e affidabile.

Prima di approcciarsi al mondo della data science Guglielmo segue un percorso da matematico puro, specializzandosi in probabilità e statistica, per poi avvicinarsi alla scienza del dato. Dopo un dottorato a Padova in teoria dei giochi, segue una fellowship ad Edimburgo, dove alla teoria dei giochi unisce anche l’AI.

Al suo ritorno in Italia entra nel mondo della consulenza finanziaria dove si occupa di modelli di data science. A fine 2021 entra a far parte del team di Data Scientists di Banca AideXa.

A convincerlo è proprio la modalità all’avanguardia nell’utilizzo dei dati applicata al settore finanziario, combinata all’ambiente lavorativo, che permette al Data Scientist di seguire end to end il design della soluzione fino alla messa a terra.

Credo che a livello di complessità degli algoritmi, l’esempio di AideXa sia davvero unico in Italia

Dalla matematica al biliardo

I Data Scientists in AideXa non si annoiano mai: a disposizione c’è tutta la filiera del dato e ogni attività viene svolta collaborando con gli altri team, dal prodotto all’IT. L’area di attività è davvero ampia e diversificata.

“Per essere un Data Scientist devi essere curioso intellettualmente” su questo Guglielmo non ha esitazioni. Leggere, informarsi e tenersi al passo con i trend nel mondo della data science è fondamentale. Tra le sue letture preferite, la newsletter LaCulturaDelDato di Stefano Gatti, con cui settimanalmente si tiene aggiornato sul mondo dei dati e degli algoritmi attraverso link di approfondimento e news, e il sito di Arxiv.org, archivio open access di pre pubblicazioni articoli scientifici.

Appassionato di matematica e scienza anche nel privato, non a caso uno dei film preferiti di Guglielmo è A Beautiful Mind, che approfondisce la vita del matematico Nash e di come abbia dato vita alla teoria dei giochi. “In generale mi affascinano tutti quei personaggi storici che hanno applicato la ricerca scientifica al mondo dell’industria o dell’economia” sostiene Guglielmo.

Non solo film e teorie matematiche. Guglielmo è anche un giocatore di biliardo americano, una passione che lo ha portato a raggiungere anche i campionati regionali ed eventi a livello nazionale. Quando molla la stecca da biliardo e la racchetta da padel? Afferra i bastoncini da montagna e parte per qualche camminata in mezzo alla natura, che sia tra le montagne di Lecco oppure nella zona dei Castelli Romani, a Roma, la sua terra d’origine.