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L’AI nell’industria del wealth management: applicazioni e casi d’uso

N.  Febbraio 2021
        

a cura di Carmen Camarca 
Analyst, The Innovation Group 

Per il settore del wealth management le principali sfide da affrontare nei prossimi anni saranno la crescente pressione competitiva e la necessità di soddisfare i bisogni di una clientela sempre più esigente, contesto in cui un’importante strategia di differenziazione per i diversi player del settore potrebbe essere l’applicazione dell’AI allo svolgimento delle proprie attività. È quanto emerge da una ricerca di Accenture dal titolo “From experimental to exponential – AI: Built to Scale in Wealth Management” basata su un sondaggio condotto su 100 dirigenti che si occupano di strategia digitale e tecnologia all’interno di società di wealth management operanti negli Stati Uniti e in Canada.

In particolare, secondo lo studio, sono cinque i principali benefici che il mercato del wealth management potrebbe ottenere dall’implementazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale, ovvero: 1) coinvolgimento del cliente, 2) migliore prodotto e prezzo, 3) esperienza del cliente, 4) efficienza e 5) ottimizzazione dei costi. In riferimento a quest’ultimo aspetto si rileva come, sebbene la maggioranza degli intervistati ritenga che i risparmi basati sull’Intelligenza Artificiale saranno inferiori al 20% nel primo anno, nel lungo periodo sono comunque attese notevoli riduzioni sui costi.

Fonte: Accenture, 2020

Lo studio si sofferma altresì sugli impatti del Covid-19 nell’ambito del wealth management: se da un lato la crisi pandemica ha provocato l’accelerazione dello sviluppo di alcuni fenomeni già in essere nel periodo pre-Covid, dall’altro la forte spinta alla digitalizzazione a cui si è assistito rappresenta per gli attori del settore un’opportunità da cogliere anche in futuro che richiederà un significativo cambiamento di strategia. Tuttavia, il report rileva come la maggior parte dei manager a livello globale non preveda allo stato attuale particolari modifiche alle proprie attività (tra cui, appunto, l’implementazione dell’IA per ridurre costi e tempi – soprattutto nei processi di acquisizione della clientela).

In questo contesto quali sono, dunque, i principali ambiti di applicazione dell’AI?

Secondo Accenture, al primo posto rientra il servizio clienti (espresso nel 53% dei casi), seguito da operazioni commerciali (47%) e vendite e marketing (44%). Soffermando l’attenzione sul prossimo anno, inoltre, si rileva come per il 77% e il 51% del campione l’AI avrà un ruolo importante rispettivamente in relazione alla customer experience e sulle raccomandazioni di investimento.

Prospettive interessanti si rilevano, inoltre, in relazione alle attività di Front e Back office. In particolare, con riferimento al Front Office la ricerca parla di attività e strategie di marketing basate sull’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale: oltre che per i processi di onboarding e per attività di cross/up selling, progetti simili potrebbero essere applicati anche per la profilazione/micro-segmentazione della clientela così da creare soluzioni tailor-made non basate più sui tradizionali dati demografici dei clienti ma sui loro comportamenti e sulle loro effettive preferenze.

È tuttavia nei processi di Back Office che è possibile individuare i principali benefici derivanti dall’applicazione di soluzioni basate sull’utilizzo dell’AI. Al riguardo lo studio parla di attività volte ad analisi dei dati, creazione di CRM di qualità oltre che di automazione e funzionamento intelligente dei processi operativi e dei servizi core, progetti il cui corretto funzionamento incide positivamente anche sulle attività di Front Office.

Come già precisato, tali dati fanno riferimento al contesto americano. Ma qual è lo stato dell’arte del mercato italiano?

Anche in Italia l’industria del risparmio gestito sta affrontando notevoli cambiamenti. In particolare, tra i principali trend del mercato si rileva:

  • una forte accelerazione nell’adozione di soluzioni e strumenti digitali (anche in questo caso il mercato era già pronto) che ha comportato una modifica, oltre che nella tradizionale relazione consulente-cliente anche nelle modalità di operare dei dipendenti (si pensi, ad esempio, allo smart working). Complice l’assetto emergenziale, si è assistito ad un progressivo passaggio dalla comunicazione “face to face” a quella virtuale con caratteristiche differenti da quella precedente; fenomeno che richiede lo sviluppo di percorsi formativi ad hoc per i dipendenti.
  • In coerenza con il contesto internazionale si assiste ad una crescita dell’attenzione verso la necessità da parte della clientela di disporre di offerte personalizzate. Al riguardo assumono rilevanza progetti ed attività basate sull’utilizzo di analytics sui dati raccolti relativi alle abitudini dei clienti che consente di conoscerli meglio e disegnare prodotti più vicini alle loro reali esigenze.
  • Anche in Italia si assiste ad una costante trasformazione dei processi e delle attività di back office. Il fenomeno, a cui in precedenza avevano iniziato ad approcciare poche realtà, ha conosciuto una più ampia diffusione soprattutto sotto la spinta accelerativa del Covid-19 e al verificarsi di alcuni fattori (ad esempio, l’impossibilità di avere tutto il personale a disposizione, l’urgenza di estendere il remote working alla maggior parte – o alla totalità – dei dipendenti e il potenziamento nell’utilizzo dei canali digitali per garantire la continuità operativa e nelle interazioni con i clienti). In questo contesto per le banche si avverte ancora di più la necessità di adottare metodologie agile e mostrarsi resilienti di fronte ad eventuali ulteriori shock esterni: l’infrastruttura IT deve essere trasparente, è necessario automatizzare i processi aziendali end-to-end, disporre di informazioni dettagliate trasversali su tutta l’azienda nonché agire per migliorare l’esperienza dei clienti.
  • Il potenziale dei sistemi di AI viene apprezzato anche nel contesto italiano. In particolare, tali soluzioni vengono utilizzate per interpretare e apprendere dati, intendendo, dunque, l’applicazione dell’AI come un’evoluzione dei processi di data analytics.

Dei cambiamenti che stanno impattando l’industria del wealth management e delle sfide che devono affrontare (e sempre più saranno chiamati a fare) i financial advisor se ne è parlato ieri, 23 febbraio, all’evento TIG “Digital Wealth Management – Le diverse “facce” del prossimo digital financial advisor” in cui, tra le altre cose, si è cercato appunto di comprendere come le tecnologie digitali stanno modificando il modello di business del settore e soprattutto le modalità di interazione con i clienti.

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