AI nel wealth management: ora le banche fanno sul serio

Le banche hanno superato la fase delle sperimentazioni: l'intelligenza artificiale è ormai impiegata “su scala” in una serie di attività, inclusa la consulenza finanziaria e il wealth management. “Le evidenze suggeriscono che il settore bancario europeo sia entrato nella fase di industrializzazione dell’adozione dell’intelligenza artificiale”, si legge in un nuovo studio pubblicato da Morningstar DBRS. “Oggi i benefici più visibili si concentrano nella compliance e nella gestione dei rischi, nello sviluppo software, nel servizio alla clientela e nella produttività dei dipendenti. Inoltre, l’AI viene utilizzata sempre più spesso per migliorare il coinvolgimento dei clienti, sostenere la generazione di ricavi e accelerare più ampi programmi di modernizzazione tecnologica”. Insomma, l’AI bancaria sta passando dalla sperimentazione alla produzione, ma non ha ancora raggiunto una diffusione uniforme e trasversale all’interno degli istituti, come rileva S&P in una nuova survey condotta su 179 istituzioni finanziarie globali. “Solo l’8% dei progetti di AI è pienamente integrato all’interno delle organizzazioni” nell'area Emea e in Nord America. Per ora, l’industrializzazione dell'AI in banca è già iniziata, ma procede per “isole” operative e il wealth management e il relationship management sono fra le aree in cui emergono già casi concreti. AI nel wealth: più produttività e servizi estesi al mass market “Oltre alla riduzione dei costi, l’intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata per migliorare il coinvolgimento dei clienti, la produttività commerciale e la generazione di ricavi. I relationship manager utilizzano l’AI generativa per preparare gli incontri con i clienti, ricavare insight sulla clientela, individuare opportunità di prodotto e automatizzare le attività amministrative”, ha rilevato Morningstar DBRS. “I team di wealth management utilizzano l’AI per sintetizzare le interazioni con i clienti, analizzare i portafogli e formulare raccomandazioni più personalizzate. Nell’investment banking, le tecniche di machine learning vengono utilizzate per individuare potenziali target di acquisizione, mettere in contatto acquirenti e venditori e identificare opportunità di sviluppo commerciale”. L'obiettivo di questa implementazione è duplice: avere più tempo a disposizione per i clienti già esistenti e “aumentare il numero di clienti seguiti e migliorare l’efficacia commerciale”. Entrambe le leve sono già visibili, ma sul piano economico Morningstar DBRS ritiene che, almeno per ora, il contributo principale arriverà dall’efficienza: “ci aspettiamo che la riduzione e il contenimento dei costi abbiano un impatto proporzionalmente maggiore sulla redditività rispetto alla crescita dei ricavi”. Del resto, gli assistenti AI interni stanno già producendo guadagni di produttività generalmente compresi tra il 5% e il 15% nelle grandi banche europee. In BBVA, per esempio, i dipendenti risparmiano in media due-tre ore alla settimana grazie all'assistenza dell'intelligenza artificiale. Morningstar DBRS ha raccolto anche alcune evidenze specifiche sul wealth management. In NatWest Group i wealth manager dedicano circa il 30% di tempo in più ai clienti grazie all’automazione del lavoro amministrativo. In UniCredit, “Buddy AI aiuta i relationship manager a migliorare il coinvolgimento dei clienti e la rapidità di risposta”. In BBVA, “gli strumenti di AI che assistono i banker forniscono raccomandazioni personalizzate e supportano il personale a diretto contatto con la clientela”. Ma non è tutto. Poter contare sull'intelligenza artificiale per fare check-up di portafoglio e individuare opportunità commerciali renderà i servizi di consulenza personalizzata economicamente sostenibili anche per una fascia di clientela molto più ampia e meno patrimonializzata rispetto al passato. “L’espansione dei ricavi trainata dall’intelligenza artificiale sostiene la nostra opinione secondo cui il settore offrirà sempre più analisi personalizzate dei portafogli di investimento basate sull’AI, consentendo ai consulenti di seguire un maggior numero di clienti e supportando la gestione del risparmio della clientela mass affluent, che senza l’intelligenza artificiale non sarebbe economicamente conveniente”, ha affermato S&P. “Questo cambiamento sarà particolarmente rilevante per i portafogli retail, che potrebbero evolvere dalla semplice facilitazione delle operazioni a una consulenza d’investimento alimentata dall’AI”. L'AI passa al front office L'AI, spiega ancora S&P, “si sposta dall’automazione verso attività a diretto contatto con il cliente”. Come? Sfruttando “analytics in tempo reale basati sull’AI per comprendere meglio le esigenze dei clienti”, così da essere “meglio posizionati per effettuare attività di cross-selling”. Per il momento, comunque, il banker completamente “assistito” da agenti che svolgono sequenze di attività è una frontiera in avvicinamento, non ancora lo standard. “L’indagine mostra che le istituzioni finanziarie stanno utilizzando e sperimentando l’AI agentica principalmente come livello di produttività e automazione dei flussi di lavoro”, scrive S&P. “In questo ruolo, l’agente opera come un ‘assistente’ piuttosto che come un ‘operatore autonomo’, garantendo che l’essere umano rimanga nel processo e mantenga la responsabilità per le attività eseguite dall’AI”, come l’assistenza clienti, l’orchestrazione delle attività operative, il supporto al credito e alla gestione dei rischi.

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di Alberto Battaglia

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