I dati sono il futuro della gestione patrimoniale: ma presentano un problema

Indipendentemente dal settore, l’intelligenza artificiale e il machine learning sono ormai di gran moda e la gestione patrimoniale non fa eccezione. Si prevede che entro il 2027 circa il 16% dei gestori patrimoniali lo farà

scomparire a causa di un cambiamento di paradigma nei progressi tecnologici e nelle aspettative degli investitori. Le tecnologie AI e ML vengono utilizzate in vari aspetti del settore finanziario. Si tratta di adottare un approccio basato sui dati anziché il modo tradizionale in cui la gestione patrimoniale avviene da molti decenni.

Non c’è dubbio che gli strumenti di intelligenza artificiale e i big data possano avere un impatto positivo sulla gestione patrimoniale e renderla più efficiente. Ma sicuramente non è la risposta a tutti i tuoi problemi di gestione patrimoniale. Per cominciare, i dati sono ancora considerati una materia prima che può aiutare nel processo decisionale. Non si tratta ancora di una risorsa o di uno strumento strategico chiaramente legato al risultato desiderato. Per integrare realmente l’approccio basato sui dati nella gestione patrimoniale, le aziende devono approfondire e cercare modi per utilizzare i dati in modo onnipervasivo.

Gli strumenti da soli non possono portare a termine il lavoro

Uno dei maggiori problemi legati all’automazione di attività e processi è che la maggior parte delle aziende tende a prendere queste decisioni nel vuoto. Questo è un classico esempio di “seguire la mandria”. Implementare l'automazione solo perché lo fanno tutti gli altri non ti darà un vantaggio competitivo. In realtà, questo può portare a più problemi di quanto si possa immaginare. 

Il settore della gestione patrimoniale segue da decenni uno stile operativo specifico, in cui la performance del mercato è stata il principale motore delle entrate. Per passare a un approccio completamente basato sui dati, è fondamentale disporre di personale qualificato che sia consapevole di come utilizzare questi dati in modo efficace e di integrarli nei sistemi esistenti.

Invece di adottare strumenti di intelligenza artificiale e machine learning solo per il gusto di farlo, le società di gestione patrimoniale devono adottare un approccio scientifico per creare una strategia adeguata. Le basi scientifiche dovrebbero costituire la base per identificare le tendenze del mercato e valutare le esigenze dei clienti. Gli strumenti possono sempre essere costruiti sulla base di tali ipotesi e risultati, ma c’è bisogno di team qualificati per navigare tra questi strumenti e improvvisare di conseguenza. Dopotutto, se i team che utilizzano gli strumenti non sono consapevoli della loro portata, l’intero scopo di migliorare il sistema di gestione patrimoniale viene vanificato. Questo ci porta al punto successivo: il fattore umano.

È necessario un tocco umano

La sinergia tra competenze umane e approccio scientifico è la ricetta perfetta per adottare efficacemente AI e ML nel settore dell’asset management. La gestione patrimoniale spesso implica un processo decisionale complesso che va oltre l’analisi dei dati quantitativi e potrebbe richiedere la considerazione di fattori qualitativi, la comprensione delle dinamiche di mercato e l’interpretazione degli eventi geopolitici ed economici. 

Sebbene strumenti come ChatGPT possano produrre rapidamente una serie di risultati, non sono all'altezza di un approccio umano efficiente o di approfondimenti da parte di professionisti qualificati. Ciò è particolarmente degno di nota considerati i limiti della conoscenza di questo strumento di intelligenza artificiale, ancora “congelati” nel 2021 e incapace di offrire informazioni attuali. I principi di base e la struttura del settore finanziario sono rimasti invariati per molto tempo e probabilmente rimarranno gli stessi nel prossimo futuro. Il tocco umano di gestori patrimoniali esperti garantirà un servizio personalizzato e salvaguarderà i profitti dei clienti.

I piccoli dati non dovrebbero essere ignorati

Con i Big Data che sono al centro dell’attenzione nel contesto dei progressi tecnologici, è essenziale ricordare l’importanza degli Small Data nel settore della gestione patrimoniale. Sebbene i big data siano considerati cruciali per la formazione degli strumenti di intelligenza artificiale e machine learning, piccoli set di dati e storie specifiche di clienti sono spesso all’origine delle strategie di gestione patrimoniale di maggior successo. Quando un determinato approccio su misura ha successo, viene ulteriormente testato e perfezionato con un bacino di clienti più ampio. Alla fine, queste strategie incentrate sull’uomo e approfondite possono essere adattate per soddisfare le esigenze di clienti diversi, indipendentemente dal loro volume di affari.

L’intelligenza artificiale e il machine learning hanno il potenziale per migliorare notevolmente la gestione delle risorse, ma in pratica le aziende devono adottare una combinazione di competenze umane e strumenti di IA/ML. L’intelligenza artificiale e il machine learning possono gestire l’analisi dei dati, il riconoscimento di modelli e alcuni aspetti del supporto decisionale, consentendo agli esseri umani di concentrarsi sulla pianificazione strategica e sul processo decisionale di livello superiore.

Detto questo, non possiamo ignorare che anche il ruolo dell’uomo nella gestione patrimoniale è in evoluzione. Man mano che le tecnologie AI e ML continuano a svilupparsi, i gestori patrimoniali vengono sempre più “potenziati” da questi strumenti, utilizzandoli per migliorare le loro capacità decisionali – nell’analisi predittiva, nel trading algoritmico, nella gestione del rischio e altro ancora. Questo aumento non deve sempre portare ad una sostituzione. La relazione simbiotica tra giudizio umano e intelligenza artificiale sarà probabilmente il futuro della gestione patrimoniale, poiché sfrutta i punti di forza di entrambi per creare strategie su misura e ottenere risultati migliori.

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• Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/25174/data-is-the-future-of-asset-management-but-it-comes-with-a-catch?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs