Road to Forum Banca 2019: Axyon AI

Incontra le migliori startup fintech che stanno trasformando l'industria finanziaria con innovazione e tecnologia a Milano durante Forum Banca.
axyon ai

Axyon AI è una startup che utilizza il deep learning per i prestiti sindacati. Vengono detti sindacati perché erogati congiuntamente, alle stesse condizioni e con un unico contratto da più banche. L'intelligenza artificiale aiuta a migliorare la gestione dei rischi incorporando set di dati più ampi e migliorandone l'elaborazione. Abbiamo avuto modo di intervistare Daniele Grassi, CEO di Axyon AI 

Ciao Daniele, che parole utilizzeresti per spiegare Axyon ad una zia anziana?

Ciao e grazie per lo spazio. Ad Axyon AI, cerchiamo di rendere più efficienti e meno rischiosi alcuni processi finanziari molto importanti per il funzionamento dell’economia, come il finanziamento a debito delle grandi imprese e la gestione dei patrimoni. 

Tutto questo utilizzando l’intelligenza artificiale per estrarre valore dalle grandi quantità di dati a disposizione degli operatori del settore, consentendo loro di avere una visibilità più chiara dei rischi connessi alle loro attività.

Parlaci un po' del vostro team, come vi siete conosciuti e come vi è venuta in mente questa idea?

Axyon AI nasce dalla convinzione, cresciuta tra il 2015 e il 2016, che gli impressionanti sviluppi nel mondo dell’intelligenza artificiale avrebbero creato opportunità notevoli nel mondo della finanza, in particolare nelle sue aree più sofisticate. 

Nel 2016 abbiamo quindi spinoffato Axyon AI dall’azienda di sviluppo software che ho fondato più di dieci anni fa, durante il periodo universitario. I miei co-founder, compagni di viaggio in Axyon, sono Giacomo, che conosco dalle scuole superiori e che oggi si occupa dello sviluppo commerciale della società, e Jacopo, conosciuto ormai più di 4 anni fa e responsabile per lo sviluppo di tutta la tecnologia di intelligenza artificiale nella nostra azienda. 

Oltre a loro, fanno parte del nostro team Frank, CCO basato ad Amsterdam, e sei tra fantastici ingegneri machine learning e sviluppatori software, più personale di supporto tra cui devops e un analista.

Che tipo di problemi risolve la vostra soluzione? Vi rivolgete solo a banche e assicurazioni?

Ci occupiamo di due settori in particolare: capital markets e asset management. 

Nel mondo del capital markets, forniamo una soluzione, Axyon SynFinance, che consente di prevedere la liquidità che troverà sul mercato l’emissione di prestiti sindacati o di corporate bond. Questo software utilizza intelligenza artificiale per prevedere il comportamento degli investitori in questi mercati, fornendo ai desk di sindacazione visibilità su quali condizioni di liquidità potrebbero trovare le emissioni su cui stanno lavorando. 

Nell’asset management offriamo Axyon IRIS, che fornisce predizioni sulle performance future di pool di asset finanziari, personalizzabili sulla base del cliente. I clienti sono fondi, grandi aziende e società di consulenza, che possono utilizzare il nostro software per ottimizzare la gestione del rischio, l’allocazione del capitale e/o migliorare strategie di trading o di hedging.

Cos'è e come funziona il deep learning? 

Il deep learning è una particolare forma di machine learning che utilizza reti neurali particolarmente sofisticate, ispirate al funzionamento del cervello umano. Questa tecnologia è alla base dei modelli predittivi che sono inclusi nei nostri prodotti software. 

Possiamo dire che il deep learning, al momento, è la tecnologia che, in presenza di grandi quantità di dati, garantisce le performance migliori in termini di accuratezza dei modelli predittivi.

Con la PSD2, si parla sempre più spesso di nuove forme di collaborazione tra banche e imprese fintech. Come si inserisce Axyon in questo contesto?

La normativa PSD2, tra le varie azioni che la compongono, va nella direzione di formalizzare e semplificare la condivisione di dati di pagamento tra banche e applicazioni di terze parti, previo il consenso degli utenti. 

Questo ha un impatto molto forte soprattutto nel settore retail, ma apre opportunità anche ad aziende come Axyon che fanno dell’estrazione di valore da grandi quantità di dati la loro forza.

Se domani aveste la possibilità di esprimere tre desideri incontrando il genio della lampada, cosa gli chiederesti per Axyon? 

Uno dei challenge più duri per le startup nel mondo fintech B2B sono i cicli di vendita, in quanto si interagisce con player per cui è normale far passare dai 6 ai 18 mesi per arrivare ad un pilot dal primo contatto con un potenziale partner. Ovviamente questo è killer per una startup. Quindi, primo desiderio: avere la formula magica per tagliare queste tempistiche.

Al momento Axyon si rivolge principalmente ad operatori europei, e spesso rileviamo una scarsissima abitudine da parte dei grandi player a lavorare con startup. Il secondo desiderio sarebbe quindi avere un mercato europeo molto più simile a quello americano, in cui la capacità di collaborazione con le startup fintech è vista inequivocabilmente anche dalle grandi istituzioni finanziarie come un punto di forza che crea vantaggio competitivo.

Terzo desiderio, in parte collegato al secondo, è l’accesso al capitale. E qui i numeri dell’Italia sono impietosi! Se guardiamo il numero di round di finanziamento e gli importi degli investimenti raccolti è evidente quanto siamo indietro rispetto non solo agli Stati Uniti, ma anche rispetto ad altri paesi europei. Vorrei quindi che l’Italia raggiungesse i livelli degli altri paesi più avanzati da questo punto di vista. 

Quali sono gli obiettivi con i quali partecipate al Fintech Smart Village e cosa vi aspettate da Forum Banca?

Ritengo che il Fintech Smart Village sia un’iniziativa molto interessante per il panorama fintech italiano, in quanto dà spazio a realtà emergenti all'interno di una ricorrenza ormai consolidata come Forum Banca.

Il nostro obiettivo è creare contatti con player operanti nell’asset management e in capital markets, interessati al miglioramento dei loro processi attraverso l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale già testati sul mercato.