NUOVE TECNOLOGIE

L’intelligenza artificiale va a rilento

Analisi algoritmica e robo-advisory sono già utilizzati ma manca il salto all’ultimo livello

di Andrea Gennai

Analisi algoritmica e robo-advisory sono già utilizzati ma manca il salto all’ultimo livello


3' di lettura

Nuove tecnologie e private banking. Una sfida che corre sul filo tra innovazione e rapporto umano. L’ultima frontiera, quella dell’intelligenza artificiale, stenta ancora a decollare. «L’intelligenza artificiale - spiega Roberto Malnati, risk manager di Ten Sigma Sagl di Lugano - viene da tempo impiegata all’interno delle banche italiane con modalità specifiche che consentono di acquisire e classificare un flusso sempre maggiore di notizie che riguarda il cliente, sia da fonti dirette che indirette, in modo da ottimizzare il rapporto con l’istituto. Con il suo impiego, solo per fare alcuni esempi, è possibile definire in maniera puntuale il range di credito che viene concesso al cliente. Il mondo bancario rimane invece carente nell’impiego dell’intelligenza artificiale per quanto riguarda le strategie di allocazione dinamica del portafoglio, soprattutto per i grandi patrimoni. Spesso quando i soggetti attivi nel mondo dell’advisoring istituzionale, come noi, si presentano al mondo bancario, trovano una forte resistenza verso questi nuovi approcci, anche se i risultati non mancano». Secondo l’esperto, l’approccio si rivela molto più utile per i grandi patrimoni o per l’impiego all’interno di veicoli collettivi di investimento, che consentono di massimizzare la diversificazione e di ridurre il costo per operazione.

Ancora oggi non viene spesso percepito il confine tra analisi algoritmica, robo-advisory e intelligenza artificiale applicata alle gestioni. Gli algoritmi sono semplici formule applicate a serie storiche finanziarie. Il robo-advisory applica in maniera sistematica queste ed altre regole proponendo una grande varietà di selezioni che supportano il processo decisionale. L’intelligenza artificiale invece “pensa da sola” e si preoccupa anche di verificare se le convinzioni collettive alla base dell’analisi algoritmica abbiano una solida base statistica. Questo salto ancora stenta.

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La conferma arriva da Antonio De Negri, Founder e CEO di Cirdan Capital. «Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale - spiega - viene fatto ancora in maniera pallida in Italia nel campo del wealth management. È un approccio basico, che risulta più di classificazione che non di analisi dell’andamento dei mercati. Diverso invece il discorso del roboadvisory, che è una forma ammodernata attraverso una app oppure online e fa leva su modelli di portafogli efficienti che esistono dagli anni 70 con diversi profili di rischio differenziati e multiasset con l’utilizzo di Etf o fondi. Si basa su un meccanismo di causa effetto tradizionale. Ritengo che la vera innovazione, già in atto con molti gestori e strutture wealth, sia il fornire indici sistematici che usano l’intelligenza artificiale e approcci multi asset long e short».

Gli operatori del private banking vogliono utilizzare le innovazioni ma senza perdere il rapporto umano.«Tendiamo ad avere - sottolinea Paolo Giorsino, Direttore Commerciale di Banca Patrimoni Sella & C - un processo di ottimizzazione che si cala molto sui bisogni del cliente, e preferiamo non avere approcci troppo standardizzati. Per quello che riguarda l’intelligenza artificiale, al momento non la applichiamo. Non la vediamo, tuttavia, da utilizzare nel processo di investimento, piuttosto per customizzare i clienti, ovvero utilizzare i big data per ottimizzare il rapporto con la clientela, nel pieno rispetto anche del delicato versante della privacy. Non vediamo, invece, grande valore aggiunto dall’utilizzo dei big data nelle strategie di investimento».

Viene anche rilevata una sostanziale differenza tra consulenza patrimoniale e consulenza finanziaria. «Per quanto riguarda la consulenza patrimoniale - conclude Giorsino - presuppone un’attività di relazione e specialistica molto forte, ed è difficile sostituire questo modello con algoritmi ed intelligenza artificiale. La valenza del banker si gioca sulla personalizzazione. Nella consulenza, invece, puramente finanziaria si possono vedere linee di gestione targettizzate in base ai dati in possesso della banca e quindi utilizzare l’intelligenza artificiale per associazioni di prodotti».

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