Alberto Grisoni

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#define banking · L’algoritmo non basta: il ritorno all’analisi fondamentale · 4 Jun 2026 podcast

In questo quadro c'è qualcosa che rischia di andare perso. matched

Un modello statistico, anche se molto sofisticato, ragionerà sempre sul passato. matched

Confronta e legge numeri. matched

Ma non sa leggere il contesto, non conosce la storia soggettiva di un imprenditore e può faticare a capire i momenti di crisi come quelli che viviamo ormai continuamente da qualche anno. matched

Momenti in cui i dati storici non sono necessariamente così affidabili. matched

Ecco perché oggi torniamo a. matched

A parlare di analisi fondamentale insieme a Ivan Fogliata, executive partner di In Finance. matched

Ivan, benvenuto. matched

Allora, partiamo dal titolo di questo episodio: L'algoritmo non basta, il ritorno dell'analisi fondamentale. matched

Siamo in un momento in cui l'intelligenza artificiale, lo sappiamo, è protagonista dell'informazione e sappiamo che nel mondo del credito c'è molta voglia di automazione. matched

Perché l'algoritmo non basta? matched

È una sorta di effetto nostalgia, o c'è effettivamente qualcosa che un buon analista riesce a vedere e l'algoritmo per quanto matched

intelligente e potente no. matched

Come il peggiore dei liceali, esatto, ma che matched

Abbiamo spulciato un po' di articoli su questo tema e c'è una critica frequente che, tra l'altro, ho citato nell'introduzione. matched

Cioè i modelli AI sono ottimi quando il contesto è stabile, ma falliscono nei momenti di discontinuità. matched

Cito giusto qualche esempio di momento di discontinuità a caso degli ultimi anni: pandemie, shock energetici, guerre commerciali. matched

È effettivamente. matched

E così, cioè quando la situazione è discontinua, l'umano funziona meglio. matched

Abbiamo parlato prima già degli elementi qualitativi che possono ribaltare, se vogliamo, la valutazione dell'algoritmo dove l'umano può fare meglio. matched

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