Nella consulenza patrimoniale, la crescente diffusione dell’intelligenza artificiale sta ridefinendo il rapporto tra tempo, processi decisionali e relazione. Questa trasformazione emerge con particolare evidenza nella costruzione dei portafogli, dove la domanda sempre più elevata di personalizzazione si confronta con la necessità di mantenere efficienza e adeguatezza. Il vero vantaggio competitivo non risiede solo nella possibilità di mantenere il portafoglio in frontiera, ovvero nel punto di rischio-rendimento ottimale, ma soprattutto nella capacità di coniugare personalizzazione, conformità normativa e scalabilità operativa all’interno di modelli di consulenza evoluti.
Dal modello teorico all’operatività quotidiana
Un esempio significativo di questa evoluzione arriva dall’esperienza di Fineco, che ha progressivamente arricchito il proprio servizio di consulenza per dotare i propri advisor di tool avanzati e migliorare la qualità del servizio offerto ai clienti.
Alla base di questo percorso vi è il motore di ottimizzazione dei portafogli di Objectway con le personalizzazioni e configurazioni di Fineco e innestato nella soluzione di advisory della banca. Il tool consente di trasformare analisi complesse in proposte di portafoglio immediatamente fruibili, gestendo simultaneamente i contributi del cliente, i parametri finanziari, i criteri di adeguatezza, i parametri di sostenibilità, le regole di asset allocation e i requisiti operativi.
Per ciascun profilo possono essere generate molteplici configurazioni di portafoglio, costruite sulla base delle diverse funzioni di ottimizzazione e dei parametri definiti dal professionista.
Gli algoritmi di ottimizzazione dei portafogli sono parte della piattaforma front-to-back di wealth management di Objectway e possono essere integrati dalla banca direttamente nei sistemi di consulenza già presenti (come nel caso del progetto con Fineco).
Perché il motore non basta
L’esperienza maturata sul mercato evidenzia un aspetto spesso trascurato nel dibattito sull’intelligenza artificiale applicata agli investimenti: la qualità dell’algoritmo rappresenta soltanto una parte della soluzione. Un altro elemento distintivo è la capacità di integrare il motore di ottimizzazione all’interno di un processo end-to-end che accompagni il consulente lungo tutto il percorso di advisory.
Nel caso di Fineco, infatti, la collaborazione con Objectway ha riguardato non soltanto gli aspetti dell’ottimizzazione dei portafogli ma, ancor prima, il rispetto dei requisiti normativi e la progressiva evoluzione della piattaforma di advisory, attraverso l’integrazione delle soluzioni Objectway e il progressivo arricchimento delle funzionalità AI-augmented a disposizione dei consulenti.
L’adeguatezza come componente nativa dell’ottimizzazione
Questo aspetto assume particolare rilevanza in un contesto normativo sempre più articolato.
Molte delle soluzioni che oggi utilizzano algoritmi avanzati o componenti di intelligenza artificiale concentrano l’attenzione su variabili quali rischio, rendimento atteso e orizzonte temporale.
Nella realtà operativa, tuttavia, la costruzione di un portafoglio richiede di considerare simultaneamente una pluralità di variabili che comprendono preferenze di investimento specifiche del cliente, sostenibilità, concentrazioni e limiti su categorie di strumenti o asset class, costi e benefici, esposizione valutaria, asset allocation e regole di governance interne.
L’approccio adottato da Objectway integra tali elementi direttamente nel processo di ottimizzazione, consentendo di generare soluzioni che nascono già coerenti con il modello operativo dell’intermediario e con le regole che governano il servizio di consulenza.
Il prossimo passo: dall’ottimizzazione alla conversazione
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale sta aprendo una nuova fase anche nel mondo della consulenza patrimoniale.
Le prime esperienze di assistenti conversazionali mostrano come l’accesso alle informazioni e alle funzionalità di advisory possa diventare sempre più immediato e naturale. In prospettiva, il consulente potrà interrogare direttamente i sistemi di ottimizzazione attraverso il linguaggio naturale, ottenendo indicazioni contestualizzate rispetto allo specifico cliente, al portafoglio, al contesto di mercato e a numerose altre variabili applicabili.
Ma la qualità delle risposte continuerà a dipendere dalla robustezza dei modelli sottostanti, dalla gestione puntuale dei dati e dalla capacità di interpretare correttamente il contesto operativo in cui la richiesta viene formulata.
La centralità della competenza specialistica
È per questo che, nell’era dell’intelligenza artificiale generativa, il ruolo di partner competenti, capaci di affiancare l’istituzione finanziaria, diventa ancora più rilevante.
Le interfacce conversazionali saranno sempre più efficaci nel sintetizzare informazioni complesse e renderle immediatamente fruibili. La capacità di produrre indicazioni realmente affidabili continuerà però a dipendere dalla competenza di chi costruisce i modelli, definisce le variabili, governa i dati e traduce esigenze normative e di business in logiche operative.
“Fineco ha scelto da sempre di investire su tecnologie all’avanguardia per affiancare i propri consulenti nella relazione con il cliente, anticipando una tendenza che oggi sta vivendo una nuova accelerazione. Il nostro modello di consulenza evoluta rappresenta la risposta ideale alla richiesta dei risparmiatori di soluzioni efficienti e trasparenti: per i nostri professionisti, la possibilità di avere a disposizione strumenti sempre più avanzati rappresenta un indubbio vantaggio competitivo, perché consente di offrire un servizio di maggiore qualità a una platea di clienti in continuo aumento”, ha sottolineato Ruggiero Gambino, Head of Investing presso la banca.
La prossima frontiera della consulenza non sarà quindi determinata soltanto dalla potenza dell’AI, ma dalla capacità di combinare tecnologia, competenza specialistica e modelli di servizio in un unico ecosistema integrato. Ed è proprio questa combinazione che rende oggi possibile un livello di personalizzazione che fino a pochi anni fa sarebbe stato difficilmente scalabile.
Verso la personalizzazione su scala: il modello SMA
L’evoluzione della consulenza sta infatti progressivamente avvicinando il mercato a modelli tipici dei Separately Managed Account (SMA), nei quali il portafoglio viene personalizzato in funzione delle caratteristiche specifiche dell’investitore anziché attraverso approcci standardizzati.
Nella strategia di Objectway, il motore di ottimizzazione di portafoglio può innestarsi all’interno della soluzione dedicata alle gestioni patrimoniali per supportare l’implementazione di modelli di servizio ispirati alla logica degli SMA.
Grazie alla capacità di individuare il miglior equilibrio possibile all’interno di un insieme articolato di variabili e condizioni operative, l’ottimizzatore consentirà infatti di coniugare personalizzazione e scalabilità. Come ha spiegato Nicola Pepè, Business Development Director di Objectway, “la personalizzazione su scala richiede l’integrazione degli algoritmi di ottimizzazione come componente effettiva dei modelli di wealth management. È questo approccio end-to-end che consente di trasformare la complessità in processi governabili e scalabili: l’AI elabora le soluzioni, la piattaforma le innesta nei processi e l’advisor garantisce che la proposta sia coerente con il contesto in cui opera e le esigenze del cliente”.
Un approccio che permette di dare al cliente risposte personalizzate, mantenendo la centralità del consulente e beneficiando delle sue competenze e delle potenzialità rese disponibili dall’AI.
