L'intelligenza artificiale e la trasformazione della gestione patrimoniale
L'intelligenza artificiale si sta diffondendo nel settore della gestione patrimoniale, dall'analisi dei portafogli e la rendicontazione ai clienti fino alla conformità normativa e al supporto ai consulenti. Secondo Deloitte, il 60% delle società di gestione patrimoniale utilizza già l'IA per migliorare i processi di investimento e i risultati per i clienti. La tecnologia promette costi inferiori e una consulenza più pertinente, ma il suo effetto più ampio potrebbe essere quello di mettere in luce quali parti del servizio tradizionale giustificano ancora commissioni elevate.
La gestione patrimoniale si è sempre basata su due elementi fondamentali: l'informazione e la fiducia. I consulenti raccoglievano dati sulle finanze dei clienti, interpretavano l'andamento dei mercati e consigliavano una linea d'azione.
Quel modello non è scomparso. Ma il contesto economico che lo circonda sta cambiando.
I sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di elaborare dati di mercato, dati relativi ai clienti e analisi di investimento su una scala che nessun consulente individuale può eguagliare. Sono in grado di monitorare i portafogli in modo continuo, redigere rapporti e individuare eventuali cambiamenti che richiedono attenzione.
Il vantaggio immediato è l'efficienza. Il cambiamento più significativo è invece una ridistribuzione del lavoro tra tecnologia e persone.
I robo-advisor hanno aperto la strada
La prima ondata tangibile di automazione è arrivata con i robo-advisor all'inizio degli anni 2010.
Le piattaforme digitali utilizzavano questionari per valutare la propensione al rischio e assegnare i clienti a portafogli modello. Il ribilanciamento e altre attività di routine potevano quindi essere gestiti in modo automatico.
Ciò ha reso la gestione di base degli investimenti più economica e accessibile. Gli investitori che non soddisfacevano i requisiti minimi richiesti da una banca privata tradizionale potevano ottenere un portafoglio diversificato tramite un servizio digitale.
I primi sistemi erano relativamente semplici. Si basavano su regole predefinite e su categorie generiche di clienti, piuttosto che su una comprensione approfondita delle circostanze individuali.
La loro importanza, tuttavia, andava oltre i portafogli che gestivano. I robo-advisor hanno dimostrato che alcuni aspetti della gestione patrimoniale potevano essere standardizzati e offerti su larga scala.
Hanno anche cambiato le aspettative. I clienti si sono abituati a commissioni trasparenti, all'accesso digitale e a una gestione più rapida dei conti.
L'intelligenza artificiale opera dietro le quinte del consulente
La fase successiva è meno evidente.
Anziché sostituire il gestore patrimoniale con una piattaforma digitale autonoma, l'intelligenza artificiale viene sempre più spesso integrata nei sistemi utilizzati da consulenti, gestori di portafoglio e team di conformità.
È in grado di sintetizzare i risultati delle ricerche, confrontare le posizioni, individuare le concentrazioni del portafoglio e preparare il materiale necessario prima di un incontro con il cliente. Gli strumenti automatizzati possono inoltre verificare se un portafoglio ha superato i limiti di rischio concordati.
Ciò consente ai consulenti di dedicare meno tempo alla raccolta delle informazioni e più tempo alla loro interpretazione.
La differenza è importante. Molti clienti non vogliono che sia un algoritmo a gestire ogni decisione finanziaria. Si aspettano invece che il loro consulente si presenti preparato, abbia una visione completa del portafoglio e reagisca prontamente quando le circostanze cambiano.
L'intelligenza artificiale acquista valore quando rafforza il rapporto, anziché aggiungere un'ulteriore interfaccia tra il cliente e l'azienda.
BlackRock illustra il vantaggio delle infrastrutture
La piattaforma Aladdin di BlackRock viene spesso citata come esempio di gestione degli investimenti basata sull'intelligenza artificiale.
Aladdin integra in un unico ambiente l'analisi dei portafogli, il monitoraggio dei rischi, le operazioni di trading e i dati operativi. Consente ai team di investimento di esaminare le esposizioni nelle diverse classi di attività e di valutare come i portafogli potrebbero reagire alle variazioni dei mercati.
La piattaforma non rende superflua la figura dei gestori di portafoglio. La sua importanza risiede nel fatto che offre loro una visione più completa del rischio.
Gli strumenti di apprendimento automatico possono integrare questo approccio individuando modelli, anomalie o relazioni che l'analisi convenzionale potrebbe trascurare.
Le dimensioni di BlackRock rappresentano un vantaggio significativo. L'azienda dispone di una vasta quantità di dati, di personale specializzato e del capitale necessario per realizzare e gestire infrastrutture complesse.
La maggior parte dei gestori patrimoniali non svilupperà internamente sistemi simili. Acquisiranno strumenti analitici da fornitori esterni o integreranno funzioni di intelligenza artificiale nelle piattaforme esistenti.
Ciò riduce gli ostacoli all'adozione, ma rende anche le aziende più dipendenti da soggetti terzi i cui modelli e dati potrebbero non essere pienamente sotto il loro controllo.
Il mercato cresce grazie alla personalizzazione
Si prevede che il mercato globale dell'intelligenza artificiale nel settore della gestione patrimoniale raggiungerà 1,2 trilioni di dollari entro il 2026.
La domanda è in parte trainata dalla prospettiva di una consulenza più personalizzata.
I modelli tradizionali di gestione patrimoniale spesso classificano i clienti in grandi categorie in base all'età, al patrimonio e alla propensione al rischio. L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare una serie di fattori più dettagliati, tra cui i flussi di cassa, le passività, l'esposizione fiscale e gli impegni finanziari futuri.
Un sistema potrebbe rilevare che l'apparente propensione al rischio di un investitore sia in contrasto con il suo fabbisogno di liquidità. Potrebbe inoltre individuare che diversi investimenti detenuti su conti diversi creino una concentrazione indesiderata.
Per le famiglie benestanti, questa tecnologia può anche aiutare a gestire il patrimonio distribuito tra banche, società, trust e giurisdizioni diverse.
La sfida sta nel fatto che la personalizzazione dipende da informazioni complete e accurate. Il valore dei beni privati può essere stimato solo sporadicamente. Le preferenze dei clienti potrebbero essere documentate in modo inadeguato o cambiare in periodi di stress.
Un algoritmo può generare un consiglio estremamente preciso anche a partire da dati poco attendibili. Tuttavia, la precisione da sola non basta a rendere il consiglio adeguato.
La riduzione dei costi modifica il panorama competitivo
Si prevede che gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale consentiranno di ridurre i costi operativi fino al 30%.
I risparmi possono derivare dall'automazione della rendicontazione dei portafogli, dell'elaborazione dei documenti, dei controlli di conformità e della preparazione delle riunioni. Le aziende possono servire un maggior numero di clienti senza dover aumentare il personale nella stessa misura.
Ciò è particolarmente rilevante nel segmento dei clienti con un reddito medio-alto.
Questi clienti potrebbero avere esigenze troppo complesse per un semplice portafoglio digitale, ma non generano ricavi sufficienti a sostenere il modello tradizionale di private banking. Una consulenza assistita dall'intelligenza artificiale potrebbe renderli più interessanti da seguire.
Questa tecnologia potrebbe quindi ampliare il mercato, anziché limitarsi a ridurre i costi.
L'implementazione, tuttavia, comporta dei costi. Le aziende hanno bisogno di dati puliti, sistemi sicuri e dipendenti in grado di utilizzare gli strumenti. Le piattaforme legacy possono risultare difficili da integrare, mentre i fornitori esterni comportano costi di licenza e dipendenze operative.
L'intelligenza artificiale consente di risparmiare eliminando le duplicazioni. Se viene implementata in un'organizzazione frammentata, potrebbe semplicemente aggiungere un altro centro di costo.
Gli investitori più giovani alimentano le aspettative
Secondo quanto riportato, circa il 70% dei millennial preferisce ricevere consigli di investimento generati dall'intelligenza artificiale.
Il dato va interpretato con cautela. Il fatto che si preferiscano gli strumenti digitali non implica necessariamente il desiderio di eliminare del tutto la figura del consulente umano.
I clienti più giovani spesso si aspettano un accesso immediato alle informazioni, servizi digitali intuitivi e prezzi trasparenti. Sono meno disposti a tollerare le pratiche burocratiche e i ritardi nelle risposte solo perché questi aspetti hanno tradizionalmente fatto parte del private banking.
Potrebbero comunque aver bisogno di una consulenza da parte di un esperto quando si tratta di questioni relative all'eredità, ai beni immobili, agli obblighi familiari o alla volatilità dei mercati.
La domanda probabile non riguarda quindi una consulenza completamente automatizzata, bensì un servizio in cui la tecnologia si occupi delle analisi di routine, mentre le persone rimangano disponibili per le decisioni più importanti.
Le aziende che continuano a seguire un modello prevalentemente manuale possono apparire lente e costose. Quelle che automatizzano ogni interazione rischiano di trasformare un'attività basata sulle relazioni in un prodotto di massa.
Una maggiore potenza di elaborazione non garantisce la capacità di prevedere il futuro
L'intelligenza artificiale è in grado di elaborare una quantità di dati notevolmente superiore rispetto a un consulente umano. L'affermazione secondo cui è in grado di analizzare una quantità di informazioni 50 volte superiore illustra la differenza di scala.
Il confronto è meno significativo di quanto possa sembrare a prima vista.
I mercati generano più informazioni di quante un investitore possa utilizzare in modo proficuo. La sfida non consiste solo nell'elaborare i dati, ma anche nel distinguere un segnale duraturo dal rumore di fondo temporaneo.
Un modello è in grado di analizzare in pochi secondi l'andamento dei prezzi, i bilanci, i dati economici e il sentiment delle notizie. Tuttavia, può comunque interpretare erroneamente un evento o attribuire un'importanza eccessiva a una correlazione statistica destinata a svanire in breve tempo.
Anche il comportamento dei mercati cambia. Le strategie elaborate sulla base di periodi caratterizzati da bassa inflazione o abbondante liquidità potrebbero rivelarsi meno affidabili in circostanze diverse.
L'intelligenza artificiale può ampliare il campo di analisi. Non può però garantire che sia stata individuata la variabile più importante.
Spetta comunque al consulente o al gestore del portafoglio decidere a quali risultati prestare attenzione.
La soddisfazione del cliente dipende dalla pertinenza
Gli istituti finanziari che utilizzano l'intelligenza artificiale segnalano un aumento della soddisfazione dei clienti pari a circa il 30%.
Una tempistica più azzeccata e una maggiore pertinenza possono spiegare in parte tale aumento.
I clienti apprezzano i rapporti che riflettono la loro effettiva posizione di portafoglio piuttosto che generici commenti di mercato. Apprezzano un consulente in grado di avere una visione d'insieme del portafoglio e di individuare eventuali problemi prima del prossimo incontro in programma.
L'intelligenza artificiale potrebbe inoltre consentire alle aziende di comunicare in modo più mirato. Un cliente non ha bisogno di ricevere ogni singolo aggiornamento di mercato, ma solo delle informazioni che incidono sui suoi obiettivi o sulla sua esposizione al rischio.
Una personalizzazione mal gestita può sortire l'effetto opposto. I messaggi automatici possono risultare invadenti o ripetitivi. I consigli basati su dati incompleti possono minare la fiducia.
L'esperienza del cliente migliora quando la tecnologia riduce gli ostacoli e favorisce dialoghi più consapevoli. Si deteriora quando l'automazione sostituisce l'attenzione.
I consulenti devono soddisfare standard più elevati
È improbabile che l'intelligenza artificiale renda superflui i consulenti patrimoniali. Renderà però meno rilevanti alcuni dei loro compiti tradizionali.
La preparazione di una sintesi del portafoglio, il calcolo della performance o il recupero di informazioni di mercato possono essere sempre più automatizzati. I clienti avranno meno motivi per pagare commissioni elevate per attività che un software è in grado di svolgere rapidamente.
Il ruolo del consulente deve orientarsi maggiormente verso l'interpretazione, la valutazione e il coordinamento.
Una famiglia che vende un'azienda potrebbe aver bisogno di assistenza per trovare un equilibrio tra liquidità, fiscalità, successione e priorità personali. Un cliente prossimo alla pensione potrebbe dover decidere quale livello di rischio sia ancora appropriato. In caso di ribasso del mercato, gli investitori potrebbero aver bisogno di una consulenza che tenga conto tanto del comportamento quanto dei rendimenti.
Queste questioni non possono essere risolte solo con i dati.
L'intelligenza artificiale può illustrare i pro e i contro. Il consulente deve aiutare il cliente a scegliere tra le diverse opzioni.
Ciò potrebbe andare a vantaggio dei professionisti più esperti. Sarà invece meno agevole per coloro il cui lavoro consiste principalmente nella selezione dei prodotti e nella redazione di rapporti periodici.
I dati diventano la vera risorsa strategica
L'utilità dei sistemi di intelligenza artificiale dipende interamente dalle informazioni di cui dispongono.
Molti gestori patrimoniali conservano ancora i dati dei clienti in sistemi separati. I dati relativi ai portafogli possono essere archiviati in un luogo, la documentazione di conformità in un altro e le informazioni sui beni privati in fogli di calcolo.
Questa frammentazione limita la qualità dell'analisi.
Prima che le aziende possano offrire consigli realmente personalizzati, devono disporre di una visione d'insieme coerente del patrimonio del cliente. I dati devono essere aggiornati, classificati in modo uniforme e accessibili secondo regole di governance chiare.
Questo lavoro è più difficile che lanciare un assistente basato sull'intelligenza artificiale. Ma è anche più prezioso.
Man mano che strumenti analitici simili diventano disponibili sul mercato, la tecnologia proprietaria potrebbe garantire solo un vantaggio temporaneo. Le aziende che dispongono di dati di qualità superiore saranno in grado di utilizzare gli stessi modelli in modo più efficace.
Il vantaggio competitivo non risiede quindi nell'intelligenza artificiale di per sé, bensì nella combinazione tra tecnologia e informazioni affidabili.
È la fiducia a stabilire il limite
I dati relativi alla gestione patrimoniale sono estremamente sensibili. Possono rivelare il patrimonio di un cliente, la sua situazione familiare, la sua posizione fiscale e le transazioni future.
L'intelligenza artificiale necessita dell'accesso a queste informazioni per produrre analisi personalizzate. Ciò accresce l'importanza della sicurezza informatica, delle autorizzazioni e della sovranità dei dati.
Le aziende devono sapere dove sono archiviate le informazioni, chi può accedervi e se i fornitori esterni utilizzano i dati dei clienti per addestrare altri sistemi.
Devono inoltre chiarire in quali casi il cliente ha a che fare con un servizio automatizzato e in quali casi è un consulente in carne e ossa a occuparsene.
Un sistema può generare una raccomandazione, ma l'istituzione rimane responsabile della sua adeguatezza. Gli obblighi normativi e fiduciari non vengono trasferiti a un algoritmo.
I clienti potrebbero accettare un maggiore ricorso alla tecnologia quando i suoi vantaggi sono evidenti. Non accetteranno però l'incertezza su chi controlli le loro informazioni o prenda decisioni in merito al loro denaro.
Le previsioni di PwC vanno oltre il settore finanziario
Secondo le stime di PwC, entro il 2030 l'intelligenza artificiale potrebbe far crescere il prodotto economico globale di ben 15,7 trilioni di dollari.
Il dato riguarda l'economia in senso lato, piuttosto che limitarsi alla sola gestione patrimoniale. Ciononostante, illustra la portata delle aspettative in termini di investimenti e produttività legate a questa tecnologia.
Il settore dei servizi finanziari è in una posizione favorevole per trarne vantaggio, poiché molte delle sue attività comportano l'elaborazione, la classificazione e la previsione dei dati.
Non tutti gli investimenti nell'intelligenza artificiale genereranno valore. Alcune aziende acquisteranno sistemi che i dipendenti non utilizzano o che non possono essere integrati con le piattaforme esistenti. Altre potrebbero automatizzare processi che avrebbero dovuto essere prima riprogettati.
I progetti più credibili partono da un problema ben definito. È possibile quantificare la riduzione del tempo necessario per consolidare un portafoglio. È possibile verificare il miglioramento dell'accuratezza dei controlli di conformità. Un'ambizione generica come quella di “trasformare la gestione patrimoniale” è più difficile da valutare.
L'intelligenza artificiale dovrebbe essere considerata un investimento con rendimenti, costi e rischi previsti, non come un segno di modernità.
La trasformazione sarà disomogenea
Nei prossimi tre-cinque anni, l'analisi predittiva e l'assistenza clienti automatizzata diventeranno probabilmente caratteristiche standard delle piattaforme di gestione patrimoniale.
Il divario tra le aziende non dipenderà esclusivamente da chi adotterà per primo l'intelligenza artificiale.
Alcune istituzioni lo utilizzeranno per potenziare la consulenza, migliorare la qualità dei dati e semplificare le operazioni. Altre integreranno nuovi strumenti nei vecchi processi e definiranno il risultato come una trasformazione.
Il modello più efficace unirà l'automazione al giudizio umano responsabile. La tecnologia si occuperà delle analisi ripetitive, del monitoraggio dei portafogli e dell'organizzazione delle informazioni. I consulenti interpreteranno i risultati e aiuteranno i clienti a prendere decisioni che comportano incertezze, emozioni e priorità contrastanti.
L'intelligenza artificiale può rendere la gestione patrimoniale più rapida, più scalabile e più attenta alle esigenze individuali.
Non può stabilire quali obiettivi debbano essere raggiunti con il patrimonio del cliente, quali interessi familiari debbano avere la precedenza o quale livello di incertezza sia accettabile.
La trasformazione del settore dipenderà dalla capacità delle aziende di utilizzare la tecnologia per rispondere a tali domande in modo più intelligente, anziché fingere che sia la tecnologia stessa a poterle risolvere.
