L'ascesa dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale
L'intelligenza artificiale sta passando dai margini della gestione patrimoniale al suo cuore operativo. Deloitte ha rilevato che il 60% dei gestori patrimoniali prevede che la tecnologia diventerà un importante fattore di differenziazione competitiva nei prossimi anni. Il suo fascino immediato risiede nella riduzione dei costi e nell'accelerazione delle analisi, ma il cambiamento più significativo riguarda il modo in cui le aziende comprendono i clienti, forniscono consulenza e ripartiscono il lavoro tra tecnologia e consulenti umani.
La gestione patrimoniale si è sempre basata sulle informazioni. I consulenti raccolgono dati relativi al patrimonio, al reddito, alla propensione al rischio, alla situazione familiare e agli obiettivi a lungo termine dei clienti, per poi tradurli in una strategia di investimento.
Fino a poco tempo fa, gran parte di questo processo si basava sulle relazioni personali, sull'esperienza professionale e su modelli finanziari relativamente statici. L'intelligenza artificiale aggiunge un ulteriore livello. È in grado di analizzare grandi volumi di dati relativi al mercato e alla clientela, individuare modelli ricorrenti e aggiornare le raccomandazioni al mutare delle circostanze.
Ciò non sminuisce l'importanza del giudizio umano. Cambia semplicemente il contesto in cui tale giudizio viene applicato.
Dall'automazione alla consulenza
Il settore dei servizi finanziari ha ripetutamente adottato tecnologie che inizialmente sembravano rivoluzionarie e che in seguito sono diventate parte della routine. I bancomat hanno trasformato l'accesso ai servizi bancari. Le piattaforme online hanno ridotto la necessità di recarsi in filiale. Le applicazioni mobili hanno portato le informazioni sui conti e le transazioni nella vita quotidiana.
Nel settore della gestione patrimoniale, la prima ondata tangibile di automazione è arrivata grazie ai robo-advisor. Piattaforme come Betterment e Wealthfront hanno utilizzato algoritmi per costruire e ribilanciare i portafogli a un costo inferiore rispetto ai modelli di consulenza tradizionali.
Il loro principale contributo non è stato la sofisticazione degli investimenti, bensì la portata. Le piattaforme automatizzate erano in grado di servire un gran numero di clienti con un intervento umano relativamente limitato, rendendo accessibile la gestione di base del portafoglio a investitori che in precedenza non avrebbero potuto beneficiare di una consulenza personalizzata.
La fase successiva è più ampia. L'intelligenza artificiale viene utilizzata sempre più spesso anche dalle banche tradizionali e dai gestori patrimoniali, e non solo dai nuovi operatori digitali.
UBS, ad esempio, ha integrato l'intelligenza artificiale in alcuni aspetti delle proprie attività di investimento e di assistenza alla clientela. Questa tecnologia può aiutare i consulenti a prepararsi per gli incontri, analizzare i portafogli e individuare prodotti o informazioni che potrebbero essere rilevanti per un determinato cliente.
L'obiettivo non è semplicemente quello di automatizzare un servizio tradizionale, bensì di rendere la consulenza più reattiva senza che il suo costo diventi proibitivo.
Il vantaggio delle grandi dimensioni
Secondo quanto riportato da PwC, 521 aziende del settore dei servizi finanziari hanno investito nell'intelligenza artificiale nel corso dell'anno precedente. Questo dato riflette un impegno più ampio volto a ridurre i costi delle attività ripetitive e che richiedono un elevato volume di dati.
Il monitoraggio del portafoglio, l'elaborazione dei documenti, la segmentazione della clientela e i controlli di conformità possono richiedere molto tempo al personale. I sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di svolgere parte di queste attività in modo più rapido e coerente, consentendo alle aziende di servire un maggior numero di clienti senza dover aumentare il personale nella stessa misura.
I vantaggi economici sono particolarmente allettanti nel segmento dei clienti con un patrimonio medio-alto. Questi clienti hanno spesso esigenze troppo complesse per un portafoglio automatizzato di base, ma potrebbero non generare ricavi sufficienti a giustificare un rapporto di private banking tradizionale.
La consulenza assistita dall'intelligenza artificiale potrebbe rendere più redditizio servire questo gruppo di clienti. Un consulente umano potrebbe continuare a occuparsi della relazione con il cliente, mentre la tecnologia si occuperebbe della raccolta dei dati, dell'analisi del portafoglio e delle comunicazioni di routine.
Per i clienti più importanti, la proposta di valore è diversa. Le famiglie benestanti non hanno necessariamente bisogno di una consulenza più economica. Hanno bisogno di una visione più chiara dei loro complessi portafogli, di un accesso più rapido alle informazioni rilevanti e di un miglior coordinamento tra banche, valute, classi di attività e giurisdizioni.
La personalizzazione dipende dalla qualità dei dati
L'intelligenza artificiale viene spesso presentata come la chiave per una gestione patrimoniale iper-personalizzata. In linea di principio, un sistema è in grado di analizzare le abitudini di spesa, le esigenze di liquidità, gli aspetti fiscali e le preferenze di investimento prima di proporre un portafoglio su misura per ogni singolo cliente.
La realtà è più complessa. L'affidabilità della personalizzazione dipende interamente dall'affidabilità dei dati su cui si basa.
Molti gestori patrimoniali conservano ancora le informazioni sui clienti in sistemi non integrati tra loro. I dati relativi ai portafogli possono trovarsi su una piattaforma, i documenti relativi all'idoneità su un'altra e la corrispondenza su una terza. Le attività private possono essere registrate in fogli di calcolo o aggiornate solo periodicamente.
Un modello di intelligenza artificiale non è in grado di fornire un quadro affidabile del cliente sulla base di dati incompleti o incoerenti. Prima che le aziende possano promettere una consulenza più personalizzata, devono risolvere le questioni meno appariscenti relative alla qualità dei dati, all'integrazione dei sistemi e alla titolarità dei dati.
I clienti devono inoltre comprendere in che modo vengono utilizzate le loro informazioni. Maggiore è il livello di personalizzazione, più sensibili potrebbero diventare i dati richiesti.
I modelli di rischio diventano più reattivi
L'intelligenza artificiale può rafforzare la gestione dei rischi individuando cambiamenti che i modelli convenzionali potrebbero rilevare solo con un certo ritardo.
I sistemi predittivi sono in grado di analizzare i dati di mercato, le concentrazioni di portafoglio e le correlazioni tra le diverse classi di attività. Possono inoltre integrare informazioni meno strutturate, quali relazioni societarie, notizie di cronaca e variazioni del sentiment degli investitori.
Per i consulenti, ciò potrebbe consentire di individuare tempestivamente le vulnerabilità del portafoglio. Un sistema potrebbe rilevare che l'apparente diversificazione di un cliente è meno solida di quanto sembri, poiché diverse posizioni dipendono dallo stesso fattore economico, settore o mercato geografico.
Questi strumenti sono utili, ma non sono neutrali. I modelli riflettono le ipotesi, i dati di addestramento e gli obiettivi scelti dai loro sviluppatori.
Un sistema addestrato in condizioni di mercato relativamente stabili potrebbe dare risultati insoddisfacenti in caso di shock straordinari. Un algoritmo potrebbe inoltre individuare relazioni statistiche senza chiarire se queste abbiano un significato economico.
Il pericolo non è che l'intelligenza artificiale prenda sempre decisioni peggiori rispetto alle persone. Il pericolo è che i suoi risultati possano essere accettati con maggiore fiducia di quanta ne meritino.
La conformità offre un primo caso d'uso
Il settore normativo è uno dei campi in cui l'adozione dell'intelligenza artificiale risulta più evidente. I gestori patrimoniali devono monitorare le transazioni, tenere aggiornati i dati dei clienti, valutare l'idoneità degli investimenti e redigere la documentazione richiesta dalle autorità di vigilanza.
Questi processi sono costosi e soggetti a errori umani. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono esaminare i documenti, segnalare le informazioni mancanti e individuare le transazioni che richiedono ulteriori approfondimenti.
L'elaborazione del linguaggio naturale può inoltre aiutare le aziende a monitorare le comunicazioni o a confrontare le politiche interne con i requisiti normativi.
I miglioramenti in termini di efficienza potrebbero essere notevoli, ma la responsabilità ricade comunque sull'istituzione. Una società non può attribuire la colpa a un algoritmo per non aver individuato attività sospette o per aver consigliato un investimento inadeguato.
L'intervento umano rimarrà quindi necessario, in particolare nei casi in cui le decisioni incidano sui diritti dei clienti, sugli obblighi legali o sugli adempimenti normativi.
Il ruolo del consulente diventa sempre più impegnativo
Le previsioni secondo cui l'intelligenza artificiale sostituirà i consulenti finanziari non tengono conto della natura stessa della gestione patrimoniale.
I clienti non ricorrono alla consulenza solo perché mancano di informazioni. Potrebbero aver bisogno di aiuto per conciliare priorità contrastanti, pianificare la successione familiare o prendere decisioni in periodi di turbolenza dei mercati.
Queste situazioni richiedono fiducia, capacità di interpretazione e discernimento. Un modello può calcolare l'impatto finanziario della vendita di un'azienda familiare, ma non è in grado di gestire appieno le tensioni personali che accompagnano tale decisione.
L'intelligenza artificiale è destinata a trasformare il ruolo del consulente piuttosto che a eliminarlo. Le attività di preparazione e analisi di routine potrebbero diventare sempre più automatizzate. Ci si aspetterà che i consulenti dedichino più tempo a spiegare le opzioni disponibili, a mettere in discussione i presupposti e a coordinare le decisioni nell'ambito della situazione finanziaria complessiva del cliente.
Ciò potrebbe aumentare il valore dei consulenti più competenti, mettendo al contempo in evidenza quelli meno preparati. Quando le informazioni di base sul mercato e la costruzione del portafoglio saranno ampiamente accessibili, i clienti avranno meno motivi per pagare un sovrapprezzo per servizi che si riducono, in sostanza, alla semplice selezione dei prodotti.
La sicurezza diventa parte integrante dell'offerta
I sistemi di intelligenza artificiale dipendono dall'accesso a grandi quantità di dati relativi ai clienti e di natura finanziaria. Ciò rende la protezione dei dati una questione strategica, piuttosto che un aspetto tecnico secondario.
Le falle nella sicurezza informatica possono comportare perdite finanziarie dirette, sanzioni normative e danni duraturi alla reputazione. I clienti dei servizi di gestione patrimoniale sono particolarmente vulnerabili, poiché i loro dati possono contenere informazioni dettagliate su patrimoni, strutture familiari e transazioni future.
Le aziende devono stabilire a quali dati possano accedere i sistemi di intelligenza artificiale, dove tali sistemi siano ospitati e come vengano archiviati i risultati. Devono inoltre predisporre misure di sicurezza contro la fuga, la manipolazione e l'uso non autorizzato dei dati.
I fornitori di tecnologia di terze parti comportano un ulteriore livello di rischio. Un gestore patrimoniale può esternalizzare parte della propria infrastruttura di IA, ma non può esternalizzare la responsabilità di proteggere le informazioni dei clienti.
La fiducia dipenderà in parte dalla capacità delle aziende di illustrare i propri controlli in termini comprensibili per i clienti.
I vincitori sapranno coniugare tecnologia e intuito
Secondo le previsioni di Gartner, entro il 2025 l'intelligenza artificiale gestirà oltre 1.400 miliardi di dollari di asset. Se tali asset siano effettivamente “gestiti dall'intelligenza artificiale” è una questione soggetta a interpretazione. Nella maggior parte dei casi, la tecnologia supporta la costruzione del portafoglio, il monitoraggio o la comunicazione, piuttosto che assumersi la piena responsabilità delle decisioni di investimento.
La distinzione è importante. L'intelligenza artificiale non è un gestore patrimoniale autonomo. Si tratta piuttosto di un insieme di strumenti in grado di migliorare alcuni aspetti del processo di consulenza.
Nei prossimi tre-cinque anni, questa tecnologia diventerà probabilmente una funzionalità standard delle piattaforme di investimento. Le funzionalità analitiche di base saranno sempre più accessibili, riducendone il valore come elemento di differenziazione.
Il vantaggio competitivo dipenderà invece dall'attuazione concreta. Le aziende avranno bisogno di dati affidabili, infrastrutture sicure e una governance chiara. Dovranno inoltre integrare l'intelligenza artificiale nel lavoro quotidiano dei consulenti, anziché aggiungerla come un servizio digitale a sé stante.
Altrettanto importante sarà l'informazione dei clienti. Gli investitori devono sapere quando interagiscono con un sistema automatizzato, come vengono generati i consigli e in quali casi la responsabilità ricade su un consulente umano.
È improbabile che il modello più avanzato sia interamente gestito da esseri umani o completamente automatizzato. Esso unirà la potenza di elaborazione dell'intelligenza artificiale al giudizio professionale e a un rapporto che infonda fiducia nei clienti nel momento in cui devono prendere decisioni importanti.
L'intelligenza artificiale renderà la gestione patrimoniale più rapida e potenzialmente più accessibile. Il fatto che ciò migliori o meno il settore dipenderà dal modo in cui le aziende utilizzeranno il tempo, le informazioni e le possibilità di espansione che essa offre.
