Finanza & Natura: l’intelligenza artificiale per il mondo finanziario

In sintesi:

• L’utilizzo dell’intelligenza artificiale (AI) può ampliare in modo significativo la capacità degli istituti finanziari di valutare gli impatti e le dipendenze legate alla natura, ma tradurre in azioni concrete le analisi più accurate rimane una sfida che spetta all’uomo;

• La maggior parte delle realtà finanziarie ha effettuato valutazioni dell’impatto sulla Natura, ma quest’ultima rimane un elemento secondario piuttosto che un fattore determinante nell’allocazione del capitale o nella determinazione del rischio;

• L’intelligenza artificiale sta accelerando la valutazione in cinque ambiti: mappatura della catena di approvvigionamento, precisione geospaziale, quantificazione dell’impatto fisico, valutazione dell’esposizione a livello di asset e generazione di un portafoglio di opportunità;

• La sfida climatica offre un precedente che fa riflettere: nonostante dati più solidi e anni di pressioni normative, l’integrazione nelle decisioni di investimento e di credito ha subito una battuta d’arresto;

• Le funzioni dedicate alla sostenibilità hanno sviluppato una solida capacità analitica, ma spesso non dispongono del collante necessario per tradurla in azione, laddove operino in compartimenti stagni rispetto ai team che si occupano di rischio e di aspetti commerciali;

• Le realtà finanziarie front-runner sono in grado di integrare la sostenibilità a pieno titolo, grazie ad una governance condivisa, team multidisciplinari e criteri legati alla Natura incorporati nei flussi di lavoro relativi alle decisioni di investimento.

L’intelligenza artificiale sta ampliando in modo significativo la capacità del settore finanziario di valutare gli impatti e le dipendenze legate alla Natura. Trasformare analisi più accurate in una gestione del rischio più efficace e in opportunità commerciali concrete rimane, ancora e soprattutto, una sfida umana. 

Il mondo Finance e la Natura

In tutto il settore finanziario, banche, assicuratori, gestori patrimoniali e investitori istituzionali hanno compiuto progressi concreti in materia di Natura negli ultimi anni. Molti istituti finanziari hanno condotto valutazioni di impatto e dipendenza, che vanno da analisi approfondite su singoli settori o più ampie, a livello dei portafogli, mentre attori maggiormente all’avanguardia hanno iniziato a collegare tali risultati ai processi di gestione del rischio. Tuttavia, anche laddove i progressi sono più evidenti, la Natura rimane una considerazione marginale piuttosto che un fattore integrante nelle modalità di allocazione del capitale o di determinazione del prezzo di rischio. A nostro parere il lavoro rimane incompleto lungo queste tre dimensioni : 

• Impatti e dipendenze: framework quali TNFD ed ENCORE, insieme a realtà quali WWF, WRI Aqueduct e altri, hanno offerto alle istituzioni finanziarie un linguaggio comune e hanno contribuito a una certa standardizzazione delle valutazioni relative alla Natura. Tuttavia, tradurre tutto ciò in approfondimenti granulari e specifici per ciascuna località, in particolare per i portafogli complessi, rimane tecnicamente impegnativo.

• Integrazione del rischio: anche per quanto riguarda il Clima, nonostante anni di sviluppo alle spalle, la piena integrazione nelle decisioni di investimento e di credito è rimasta in gran parte in stallo. Lo stesso ostacolo strutturale si presenta anche per i rischi ambientali: senza che soggetti esterni di validazione completino il ciclo di determinazione del prezzo del rischio ambientale, non si concretizza ancora la giustificazione economica interna a favore dell’integrazione quantitativa. Questo richiederebbe un coordinamento a livello di settore tra istituzioni finanziarie, autorità di regolamentazione, agenzie di rating e imprese, ben oltre l’ambito di questo articolo.

• Opportunità: in linea di principio, è unanimemente condivisa la convinzione circa necessità di finanziare la resilienza, l’adattamento e la mitigazione in materia di Clima e Natura. In pratica, però, rimane difficile creare un portafoglio di progetti credibile. La fattibilità economica di tali iniziative è limitata dall’assenza di un segnale di prezzo relativo alla perdita di Natura, dal numero esiguo di operazioni finanziabili e dall’insufficiente sostegno politico volto a migliorare la redditività dell’adattamento e del ripristino.

L’intelligenza artificiale potrebbe contribuire a superare alcuni di questi ostacoli, ma è ben lungi dal risolverli tutti. 

L’intelligenza artificiale e la valutazione

Da diversi anni l’intelligenza artificiale sta facendo progredire l’analisi ambientale, e il suo impatto sulla “finanza verde” (green finance) è ormai tangibile. La sua capacità di elaborare grandi volumi di dati non strutturati e di operare rapidamente su scala di portafoglio la rende particolarmente adatta ad affrontare alcune delle sfide più complesse in materia di dati in questo settore. Pensiamo in particolare a quattro casi d’uso: 

• Mappatura delle catene di approvvigionamento: gli agenti basati sull’intelligenza artificiale sono in grado di estrarre dati da rapporti pubblici, notizie e comunicati, ampliando in modo significativo la visibilità sui legami tra fornitori e clienti e facilitando un’attività che in passato risultava complessa e dispendiosa in termini di tempo, pur essendo essenziale per la valutazione dei rischi. L’utilizzo dell’AI può far crescere la visibilità sulla catena del valore sia in materia di operazioni dirette che dicatene di approvvigionamento, sia per le grandi aziende che, sempre più spesso, per le PMI.

• Geolocalizzazione degli asset: gli agenti possono effettuare la scansione di database GIS, piattaforme e servizi web per consentire agli istituti finanziari di comprendere con maggiore precisione l’ubicazione dei siti produttivi e delle attività all’interno del proprio portafoglio clienti. Questa pratica consente di effettuare una valutazione del rischio specifica per ubicazione, a livello territoriale e di asset, abbandonando le approssimazioni generiche basate sul settore o sottosettore.

• Comprensione dei servizi ecosistemici: l’intelligenza artificiale sta trasformando le immagini satellitari e i dati raccolti da sensori a terra in un sistema di monitoraggio su larga scala della biosfera, alimentando i modelli che prevedono quando un servizio ecosistemico compromesso provocherà ripercussioni negative sulle operation. L’abbinamento della precisione geospaziale dei dati di produzione aziendali con set di dati GIS ambientali aperti (WWF Water Risk Filter, WRI Aqueduct, Global Forest Watch) consente valutazioni dei rischi più mirate e precise a livello aziendale e di asset.

• Individuazione di segnali di opportunità: analizzando su larga scala dati non strutturati (quali livelli di esposizione al rischio, relazioni aziendali, comunicati stampa, ecc.), l’intelligenza artificiale può anche aiutare a individuare controparti che potrebbero necessitare di ingenti spese in conto capitale per garantire la resilienza, che potrebbero già essere impegnate nello sviluppo di piani di adattamento. Questa analisi collega la valutazione del rischio a un percorso di coinvolgimento dei clienti e di generazione di lead, fornendo ai team commerciali e di gestione delle relazioni strumenti indispensabili per coinvolgere le controparti nel finanziamento richiesto.

Oltre all’analisi, l’intelligenza artificiale può fornire ai team che si occupano di sostenibilità anche strumenti di visualizzazione dinamica: dashboard interattive che rendono i rischi legati alla Natura più comprensibili e convincenti per i team di gestione dei rischi, i comitati di credito e i professionisti degli investimenti che in precedenza non disponevano degli strumenti necessari per intervenire in merito. 

L’intelligenza umana e la scelta

Disporre di dati di migliore qualità è una condizione necessaria per migliorare i finanziamenti a favore della Natura, ma non è sufficiente. Quello della sfida climatica è il precedente più illuminante: nonostante la disponibilità di dati molto più solidi e anni di pressioni normative, l’integrazione di tali dati nelle decisioni di investimento e di credito ha subito una battuta d’arresto. La precisione non è mai stata l’unico ostacolo. 

Parte della spiegazione è di natura sistemica, come descritto sopra. Ma una parte significativa risiede all’interno delle istituzioni, nel modo in cui è stata organizzata la competenza in materia di sostenibilità. Nell’ultimo decennio, la maggior parte degli istituti finanziari ha sviluppato una solida competenza ambientale, orientata principalmente alla rendicontazione e alla misurazione, all’interno delle proprie funzioni Sostenibilità. Gli stessi temi sono stati affrontati in parallelo dai team di gestione del rischio e dai team di investimento o commerciali, spesso senza una visione d’insieme condivisa. 

Il risultato è che gli istituti finanziari hanno spesso accumulato capacità analitiche senza disporre del “tessuto connettivo” necessario per tradurle in azioni concrete. I team dedicati alla sostenibilità non parlano ancora in modo coerente la stessa lingua dei gestori di portafoglio, dei sottoscrittori e dei responsabili del credito su cui devono esercitare la propria influenza. Inoltre, con la crescente attenzione rivolta al ROI della sostenibilità, le scelte dei CSO sono sottoposte a una pressione sempre maggiore per dimostrare quanto il loro lavoro contribuisca alla generazione di ricavi e sostenga la mitigazione dei rischi. 

L’intelligenza artificiale si farà carico di una parte maggiore del lavoro analitico, liberando risorse che altrimenti verrebbero reimpiegate in ulteriori attività di misurazione e rendicontazione. La domanda da porsi ora è come reindirizzare queste risorse in modo mirato verso la collaborazione interfunzionale e il coinvolgimento dei clienti, evitando di correre di nuovo il rischio di lavorare in silos. 

Colmare il divario tra sostenibilità, rischio e finanza: una sfida che mette al primo posto l’umano

Le realtà finanziarie che stanno compiendo i maggiori progressi in materia di sostenibilità, ed integrazione tra Rischio, Clima e Natura sono quelle che hanno iniziato a considerare la sostenibilità come una disciplina integrata, lavorando quindi lungo tre dimensioni organizzative: 

• Mandato e governance: una direttiva strategica e che parta dalla leadership, che attribuisca a tutte le funzioni un obiettivo comune in materia di Clima e Natura, integrato nella definizione della strategia, negli indicatori di performance e nelle strutture di incentivazione, può evitare che gli sforzi a livello di singola funzione rimangono frammentati.

• Risorse Umane e organizzazione: creazione di team multidisciplinari che uniscano competenze ambientali a padronanza finanziaria. Suggeriamo di integrare profili di esperti di sostenibilità nelle business line e nei team di investimento, e profili commerciali nei team di riporto al CSO. I meccanismi di coordinamento, che si tratti di gruppi di lavoro congiunti, task force trasversali o distacchi, possono fornire a tutte le funzioni una visione comune. Altrettanto fondamentale è il potenziamento delle competenze del personale in prima linea: i gestori di portafoglio, i relationship manager, i responsabili del credito e gli asset manager devono essere preparati a coinvolgere le controparti su tematiche di mitigazione e adattamento e sulle opportunità legate al tema Natura.

• Integrazione di processi e strumenti: incorporare i criteri ambientali nei flussi di lavoro che presidiano le decisioni di investimento, i comitati credito, i mandati di investimento, i criteri di sottoscrizione e la costruzione dei portafogli. L’utilizzo di dashboard basati sull’intelligenza artificiale può rendere tutto questo più gestibile, mettendo a disposizione dei decisori informazioni che in passato rimanevano confinate all’interno della funzione sostenibilità, consentendo loro scelte informate.

L’intelligenza artificiale accelera quello che sarebbe comunque stato un progetto umano. Allevia l’onere analitico che per anni ha rallentato i progressi e può produrre risultati concreti (profili di rischio dei clienti, dashboard settoriali, note informative per i gestori) che forniscono ai team di sostenibilità, rischio e business un linguaggio comune su cui basare il proprio lavoro. Ma gli strumenti contano solo se esiste una governance in grado di metterli in pratica. Le istituzioni che avanzeranno più rapidamente saranno quelle che utilizzeranno le analisi più avanzate e l’AI come catalizzatore per riorganizzare il modo in cui i propri team collaborano, in modo da trasformare la misurazione in azione.