Intelligenza artificiale per il wealth management: cosa significa?
Utilizzare l’intelligenza artificiale nel wealth management significa trasformare il modo in cui i consulenti finanziari e le banche private gestiscono i patrimoni dei propri clienti. L’Intelligenza artificiale consente di passare da un approccio standardizzato a un modello fortemente personalizzato, basato sull’analisi di grandi moli di dati, sulle previsioni predittive e sull’automazione dei processi.
Intelligenza artificiale per la profilazione degli investitori
Un primo ambito di applicazione riguarda la profilazione degli investitori: grazie al machine learning, è possibile elaborare in tempo reale le preferenze, la propensione al rischio, gli obiettivi di lungo termine e persino i comportamenti digitali dei clienti. Questo permette di creare portafogli su misura, che evolvono dinamicamente in base alle condizioni di mercato.
Come gestire meglio i rischi con l’intelligenza artificiale
L’AI ha anche un ruolo chiave nel risk management. Gli algoritmi possono identificare correlazioni nascoste tra asset, prevedere scenari di volatilità e segnalare tempestivamente anomalie o rischi sistemici e affrontare in modo innovativo la gestione del rischio. Per i consulenti significa disporre di strumenti più accurati per proteggere il patrimonio dei clienti e migliorare la resilienza degli investimenti.
Sul fronte operativo, srumenti innovativi come i robo-advisor rappresentano l’esempio più visibile di come le piattaforme digitali, attraverso l’intelligenza artificiale, possano proporre strategie di investimento automatiche a costi ridotti. Tutti strumenti che i ogni caso non sostituiscono la consulenza umana, ma la integrano, consentendo ai professionisti di concentrarsi sulle decisioni a maggior valore aggiunto.
Nuove possibilità per una gestione predittiva dei rapporti con i clienti
Un ulteriore vantaggio è la gestione predittiva della relazione con il cliente. L’AI, analizzando dati transazionali e comportamentali, suggerisce il momento migliore per contattare un investitore, anticipa i suoi bisogni e personalizza la comunicazione. In questo senso, l’AI diventa un alleato nel rafforzare la fiducia, elemento centrale del wealth management.
L’Intelligenza Artificiale nella gestione patrimoniale: una necessità competitiva
Con l’evoluzione delle aspettative dei clienti, l’aumento delle pressioni sui costi e il crescere delle regolamentazioni, le aziende di gestione patrimoniale e degli asset stanno adottando l’Intelligenza Artificiale per stimolare la crescita, migliorare l’efficienza e arricchire le esperienze dei clienti. Secondo Info-Tech Research Group, l’AI, inclusi il Machine Learning e l’AI Generativa, sta già producendo benefici misurabili, dalla crescita della produttività dei consulenti all’aumento degli asset gestiti. Il blueprint recentemente pubblicato dal gruppo di ricerca globale, “Build and Select AI Use Cases for Wealth and Asset Management”, offre librerie dettagliate sui casi d’uso dell’AI e un framework pratico per aiutare le aziende a identificare, prioritizzare e implementare iniziative che offrano valore aziendale.
Sfide e opportunità per l’adozione dell’Intelligenza artificiale nel wealth management
La ricerca di Info-Tech evidenzia che l’integrazione dell’AI sta già migliorando la gestione dei portafogli fornendo consigli sugli investimenti personalizzati, ottimizzando le operazioni di trading e aumentando l’engagement dei clienti. L’Intelligenza artificiale aiuta anche le aziende a semplificare la conformità normativa, migliorare la rilevazione delle frodi e aumentare l’efficienza operativa. Tuttavia, Info-Tech sottolinea che sfide comuni come una strategia AI poco chiara, competenze interne limitate e capacità dei dati immature possono spesso ritardare l’adozione.
Un framework strutturato per selezionare e implementare casi d’uso di Intelligenza artificiale nel wealth management
L’approccio strutturato di Info-Tech per la selezione e l’implementazione dei casi d’uso dell’AI prevede vari passaggi chiave:
- Identificare i casi d’uso dell’AI – Coinvolgere stakeholder trasversali per rivedere gli obiettivi aziendali e le mappe delle capacità, valutare le principali opportunità AI e costruire una lista di potenziali casi d’uso allineati al business.
- Prioritizzare i casi d’uso dell’AI – Utilizzare uno strumento di scoring strutturato per identificare le opportunità ad alto valore con bassa complessità di implementazione, posizionandole su una griglia di valore/fattibilità.
- Prepararsi all’implementazione – Assicurarsi che sistemi e dati siano pronti per l’AI, affrontare i requisiti di sicurezza e conformità ed evitare la condivisione di dati sensibili su piattaforme cloud pubbliche.
Sei aree di riferimento per misurare l’efficiacia dell’intelligenza artificiale nel wealth management
Info-Tech identifica sei aree principali dove l’AI può fornire un valore misurabile nel wealth management: miglioramento dell’esperienza cliente, aumento dell’efficienza operativa, riduzione dei rischi, crescita del fatturato e ottimizzazione dei costi. Adottando un approccio allineato agli obiettivi misurabili e priorizzando i casi d’uso ad alto valore e fattibilità elevata, le aziende possono accelerare l’adozione dell’AI assicurando un’attuazione responsabile, conforme e sostenibile.
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