L’integrazione dell’intelligenza artificiale e dell’automazione dei processi nella gestione patrimoniale può indubbiamente snellire i flussi di lavoro dei consulenti, alleggerendoli dalle attività amministrative per concentrarsi al meglio sulla relazione con il cliente.

Un rapporto win-win

Grazie all’AI, inoltre, il consulente conosce in modo più approfondito le esigenze e le preferenze del cliente, per offrire soluzioni su misura e in modo proattivo. «Questo non solo migliora la proposta di valore del consulente, ma rafforza anche la posizione della banca come partner finanziario di fiducia – osserva Portnoy. L’integrazione di componenti di AI negli strumenti tecnologici a disposizione dei consulenti aumenta l’efficienza e l’accuratezza del processo decisionale, per ottenere i migliori risultati in termini di investimento e gestione del rischio. E ne giova la reputazione della banca».

Conquistare la nuova generazione di investitori

Tra le grandi sfide del WM, c’è anche la conquista di segmenti di clientela ancora non pienamente presidiati, come gli affluent e le nuove generazioni. «Per loro la tecnologia è fondamentale: le banche possono mettere quindi a disposizione mobile app e interfacce user friendly e sfruttare AI e algoritmi di apprendimento automatico per analizzare grandi quantità di dati, adattando la loro offerta alle esigenze specifiche di ogni segmento – precisa Portnoy. Anche l’educazione e l’accessibilità finanziaria passano dalle nuove tecnologie: si possono creare piattaforme di investimento accessibili, strumenti interattivi e tutorial per consentire ai clienti di prendere decisioni informate. Importante, soprattutto per le nuove generazioni, è poi l’integrazione dei criteri ESG, per investimenti sostenibili ed etici».

I progetti tecnologici in corso

Nel wealthtech le componenti di intelligenza artificiale offrono nuovi campi di impiego e di innovazione. «Dalla ottimizzazione dei portafogli e del rischio all’interno dei processi di portfolio management – osserva Portnoy – fino alla elaborazione degli ordini dei clienti. Stiamo utilizzando tecnologie di deep learning per gestire i dati non strutturati presenti in diverse tipologie di documenti e comunicazioni, insieme a soluzioni di hyper-automation per la conformità degli investimenti: queste soluzioni accelerano la corretta applicazione delle regole di investimento agli ordini dei clienti, con regole di pre e post negoziazione per l’elaborazione».

Focus su onboarding e assistente virtuale per i consulenti

Inoltre, attraverso l’impiego di Large Language Models, Objectway sta lavorando a soluzioni per migliorare l’onboarding dei clienti. «L’obiettivo è facilitare l’acquisizione e la conversione dei clienti, il fact-finding, la pianificazione finanziaria e l’adeguatezza – chiarisce Portnoy. Mentre per i consulenti, siamo al lavoro su soluzioni di assistenza virtuale che offrono indicazioni e informazioni per definire la next best action. Infine, l’RPA e l’automazione intelligenze dei processi, attraverso framework low code, si inseriranno nelle soluzioni di amministrazione dei fondi e Transfer Agent».