Sicurezza ICT 2019
Applicazioni
 

05/10/2018

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di Raffaela Citterio

Le nuove frontiere del wealth management

Chi si occupa di servizi finanziari può e deve sfruttare al meglio il potenziale dei dati in proprio possesso. Con nuovi strumenti che integrano tecnologie di machine learning e intelligenza artificiale è possibile farlo in modo semplice, sicuro e veloce.

Sul fronte del Private Banking, o, come si dice oggi, del Wealth Management, vale a dire di quella disciplina che si occupa di gestire i patrimoni di singoli e famiglie, con l’obiettivo di venire incontro alle loro esigenze presenti e future valutando in maniera professionale rischi e opportunità legati agli investimenti finanziari, le tecnologie digitali hanno ormai un ruolo determinante. I cambiamenti in atto nei mercati dei servizi finanziari guidati dalla tecnologia e da un quadro normativo in continua evoluzione stanno infatti ridisegnando processi e modelli operativi di queste strutture, come del resto di tutto il settore finanziario. Sono state queste le tematiche al centro dell’incontro ‘Frontiere dell’intelligenza artificiale: innovare il Wealth Management con la Financial Data Science’ organizzato da GFT Italia, parte del gruppo GFT, partner tecnologico globale per la trasformazione digitale del settore finanziario, e Virtual B, azienda FinTech che nel 2011 ha lanciato la prima piattaforma di robo-advisory in Europa con il marchio AdviseOnly. All’evento hanno partecipato primarie società del comparto bancario, finanziario e assicurativo, pronte a raccogliere le nuove sfide e consapevoli che il FinTech sia più una opportunità che una minaccia.



Quali investimenti

A fronte di una mole di dati - interni ed esterni - in crescita esponenziale con cui ogni giorno le istituzioni finanziarie sono chiamate a interagire e a una costante riduzione dei margini di profitto cresce, tra gli addetti ai lavori, la consapevolezza di dover adottare un approccio data driven per mantenere, e se possibile incrementare, la propria competitività, come è emerso anche dalla veloce indagine in real time organizzata nel corso dell’evento. Alla prima domanda ‘Da 1 a 10 quanto ritieni importante un approccio data-driven all’interno della tua organizzazione?’ il voto più basso è stato infatti 7, mentre la maggioranza (33,3%) ha risposto 8. Alla domanda ‘Dove pensi si concentreranno gli investimenti dell’industria assicurativa, bancaria, finanziaria nei prossimi 5 anni?’ (figura in alto ) il 40,4% delle risposte si è indirizzato su Machine Learning e Intelligenza Artificiale, staccando di quasi 20 punti percentuali la Cyber Security, classificatasi al secondo posto. Dunque in termini di investimento in tecnologie, Machine Learning e Intelligenza Artificiale (cioè la parte più innovativa del mondo della Data Science basata su algoritmi) fanno la parte del leone. Quanto alle aree aziendali che secondo le attese beneficeranno maggiormente di questi investimenti, spiccano quelle più vicino ai clienti, legate al marketing, all’attività commerciale e alla relazione. Stupisce il fatto che secondo i partecipanti all’indagine saranno pochi gli investimenti in tecnologie innovative orientate verso l’area compliance, investita dalla tempesta normativa (figura in basso).



L’era dell’Exponential Banking

“Nel settore bancario è iniziata una nuova era, che ci piace chiamare exponential banking, alimentata dalla sempre più veloce digitalizzazione dei servizi finanziari e dell’evoluzione tecnologica di questi anni - ha commentato Dante Laudisa, direttore marketing & comunicazione di GFT Italia. Dal nostro osservatorio abbiamo identificato quattro pilastri principali per una valida strategia di exponential banking: open banking, augmented banking, automation banking e cognitive banking, che, opportunamente correlati tra loro, possono dare risultati ottimali”.
L’augmented banking migliora la relazione del cliente con la banca fornendo un’assistenza personalizzata e servizi di consulenza come chatbot, robo-advisor o nuovi modi di interagire attraverso la realtà virtuale e aumentata; l’open banking sfrutta le tecnologie esponenziali non solo per conformarsi alle prescrizioni di normative come PSD2 e GDPR, ma anche per esplorare nuovi modelli di business basati su mercati aperti e connessi; il Cognitive Banking consente alle banche di creare soluzioni di intelligenza artificiale basate sull’utilizzo di big data e dati in tempo reale, supportando così previsioni più accurate, una maggiore conoscenza del business e un processo decisionale più completo e consapevole. L’automated banking, infine, deriva dalle necessità di aumentare l’efficienza operativa e la robotizzazione dei processi. Consiste quindi nell’automazione dei processi che attualmente vengono ancora eseguiti manualmente. Secondo le ultime stime, nei prossimi anni tra il 10 e il 25 % dei processi di una banca sarà effettuato da robot.

Il bene più prezioso: la fiducia dei clienti
“Dalle difficoltà e dai vincoli possono nascere opportunità - ha evidenziato a sua volta Serena Torielli, presidente e co-fondatore di Virtual B. Questo vale anche per le isti- tuzioni finanziarie, stretta tra digitalizzazione e regulation. Dopotutto, chi meglio delle banche sa quanti soldi abbiamo, come quando li spendiamo, in che cosa investiamo? Que- ste informazioni, con gli strumenti giusti, possono essere trasformate in una enorme opportunità per il settore. La Data Science non è una novità: gli strumenti statistici esistevano anche in passato, ma il mondo non era pronto. Oggi le condizioni sono cambiate: è aumentata la disponibilità di dati, è sceso il costo della tecnologia e la potenza computazionale è cresciuta a dismisura. Le istituzioni finanziarie sono ben posizionate: godono della fiducia dei clienti, almeno per quanto riguarda la sicurezza dei dati, e siedono su una mole enorme di informazioni che però non utilizzano. Per questo tecnologie quali machine learning e intelligenza artificiale possono essere la ‘pietra filosofale del Wealth Management”.

Profilare al meglio i clienti
La prova di come un approccio sistematico data-driven, potenziato con l’Intelligenza Artificiale, possa guidare l’intero processo di Wealth Management viene dalla piattaforma SideKYC, una soluzione basata su algoritmi di machine learning integrati con i principi della finanza comportamentale sviluppata da Virtual B e portata sul mercato insieme a GFT Italia, presentata nel corso dell’evento. La soluzione raccoglie, analizza ed elabora i dati del cliente e crea quindi un profilo completo dal punto di vista comportamentale, cognitivo ed emozionale aggregando le informazioni dispo- nibili presso l’istituzione finanziaria (di natura transazionale, socio-demografica, regolamentare e digitale) con quelle provenienti da fonti esterne. “Gli algoritmi sono creati da specialisti, ma devono essere al servizio degli operatori del settore per aiutarli a creare valore”, ha concluso Laudisa.

 

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