Auto d’epoca e farina di soia, vini pregiati e arte contemporanea: l’intelligenza artificiale individua i “capricci” del mercato per democratizzare l’accesso ad asset alternativi
È possibile investire in oggetti che quotidianamente utilizziamo, compriamo per diletto o che ci stanno semplicemente attorno, attraverso un approccio scalabile e sistematico? La risposta è sì ed è ciò che sta costruendo l’intelligenza artificiale di Kellify in settori quali l’arte, i beni da collezione, il vino, le materie prime e gli eventi sportivi.
Kellify è una startup che punta a rivoluzionare il mondo degli investimenti democratizzando l’accesso ad asset alternativi grazie all’intelligenza artificiale. Con Kellify è possibile investire in beni e oggetti della vita di tutti i giorni cogliendone le caratteristiche di massima liquidità e rivendibilità, in modo quantitativo e sistematico, guidato dall’intelligenza artificiale e non dalle emozioni che caratterizzano settori intrisi di passione e gusto.
Un aiuto per fare il giusto investimento
Fondata nel 2017 da Francesco Magagnini, CEO & Product Architect e Fabrizio Malfanti, Chief Math Officer, Kellify è basata a Genova e a Malmo; è composta da un team eterogeneo di fisici, data scientist, economisti e product architect.
Si tratta di un robo-advisor con un approccio bottom-up che mette a disposizione dei migliori trading desk mondiali una selezione di asset class alternative selezionate grazie ad algoritmi di machine learning e reti neurali artificiali.
“La nostra intelligenza artificiale ci consente di far emergere la futura rivendibilità di opere d’arte, di auto d’epoca, di vini pregiati o di qualsiasi asset, purché ci siano dati disponibili per un approccio quantitativo, consentendo, nel presente, di compiere i corretti investimenti” spiega Malfanti.
Approccio sistematico e scalabile
Gli algoritmi messi a punto da Kellify, basati su tecnologie di artificial intelligence, quali machine learning (il campo di studio che dà ai computer l’abilità di apprendere e realizzare un compito senza essere esplicitamente programmati a farlo), deep learning, reti neurali artificiali (che lavorano imitando il funzionamento delle cellule neurali umane) selezionano un’enorme quantità di dati sul comportamento di case d’asta, investitori e performance di artisti, opere e beni da collezione, e sono in grado di sfruttare la collective intelligence dei player che quotidianamente operano, perdono o performano allo scopo di individuare quegli asset che non solo aumentino il loro valore nel tempo, ma che continuino a rimanere vendibili.
“La conoscenza del reale futuro valore di un bene ci consente di ribaltare l’approccio del collezionista (trasformare denaro in beni da collezione) e di stabilire se e quanto investire in un ambiente competitivo in cui non siamo gli unici acquirenti, trasformando sistematicamente i beni da collezione in nuovo capitale” aggiunge Magagnini.
Il medesimo approccio è utilizzato dall’AI di Kellify per sfruttare big data e l’intelligenza collettiva degli operatori nei differenti Livestock Markets (bestiame), Gold Markets (oro) e di ogni altra materia prima. Il mercato della farina di soia come la casa d’aste, i trader di future sul vino o i bookmaker sportivi.
