Il rapido sviluppo di ChatGPT dimostra il grande potenziale dell'intelligenza artificiale nel settore finanziario. Come mostra una ricerca di finews.com, c'è un’interessante opportunità, in particolare per gli operatori di dimensioni contenute, di fare grandi passi in avanti.

Anche Sergio Ermotti è intervenuto sul tema in questi giorni. La scorsa settimana, in occasione di un evento di settore, il CEO di UBS, che è completamente assorbito dall'integrazione del Credit Suisse, ha parlato del potenziale dell'intelligenza artificiale (AI).

Il numero uno del gestore patrimoniale che presto raggiungerà i 5.000 miliardi di dollari, ha spiegato a grandi linee come la tecnologia possa essere utilizzata per offrire una migliore qualità del servizio ai clienti.

Reto Ringger, CEO di Globalance, banca svizzera di asset management focalizzata sulla sostenibilità, è più esplicito. «L'intelligenza artificiale sarà dirompente per il nostro settore», ha dichiarato in un'intervista a finews.ch. I plug-in di ChatGPT sono già in grado di impostare portafogli di investimento individuali in pochi secondi. «Questa tecnologia migliorerà rapidamente. Chi mai sarà ancora disposto a pagare alla propria banca 100 punti base per lo stesso servizio?» si chiede Ringger.

«Globana» è solo l'inizio

Ma Ringger non vuole aspettare che i clienti si rispondano da soli, ed afferma che all'interno della banca ogni divisione dell'azienda deve saper cogliere il potenziale della nuova tecnologia.

Globalance si è cimentata con una prima applicazione lanciando «Globana» il suo collaboratore AI, un avatar che fornisce informazioni con dei brevi video, sul potenziale della tecnologia dal punto di vista di un investitore. Ringger ammette tranquillamente che si tratta più che altro di un gioco. Ma è rimasto sorpreso dalla rapidità e dai bassi costi che sono stati necessari per mettere in funzione Globana, e sta già pensando di svilupparlo ulteriormente. Il futuro collaboratore AI potrebbe assicurare ai clienti le giuste informazioni in base ai loro interessi, si augura il CEO.

In generale, Ringger ritiene che i piccoli operatori siano favoriti nelle applicazioni di IA. La velocità di implementazione di queste tecnologie è molto più elevata, contemporaneamente i costi stanno diminuendo, aiutando a stare al passo con i veloci sviluppi.

Due schieramenti in campo

Secondo Sandro Schmid e Nourdine Abderrahmane, partner della società di consulenza tecnologica Brm LPA, nel panorama finanziario Svizzero ci sono attualmente diverse posizioni. «C'è una fazione che è molto favorevole alle nuove possibilità: vedono un’opportunità per ridurre i costi e migliorare l'esperienza dell'utente attraverso l'AI», dice Abderrahmane, che aggiunge: «L'AI generativa è anche un ottimo strumento per gestire meglio la mole di dati sugli investimenti».

Dall’altra parte, gli scettici sottolineano che nel private banking il rapporto si basa sulla relazione personale con il cliente.

«Crediamo che i due punti di vista non si escludano a vicenda. L'intelligenza artificiale è ideale per aiutare il consulente umano. Da un punto di vista aziendale, questo strumento non dovrebbe essere escluso a priori», afferma Schmid. Ciò è tanto più importante in quanto l'argomento sta prendendo piede anche tra le autorità, tra cui l'Autorità svizzera di vigilanza sui mercati finanziari (Finma). «C’è interesse a che le banche affrontino apertamente la questione. Sarebbe fatale per la Svizzera non approfittare di questa opportunità», sottolinea Schmid.

In Svizzera mancano i dati

Selma Finance, uno dei primi gestori patrimoniali digitali del settore finanziario svizzero, non può certo essere accusata di questo. A giugno, la fintech ha raccolto circa 1,3 milioni di franchi svizzeri (1,4 milioni di dollari) tramite il crowdfunding, per adeguare la consulenza finanziria digitale all’era Chat GPT.

Patrik Schaer, CEO di Selma, spiega che l'azienda sta attualmente testando delle applicazioni di questa tecnologia. Un esempio è l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per determinare come coniugare le pensioni private del 3˚ pilastro con altri obiettivi di investimento.

Tuttavia, ci sono degli ostacoli da superare. Mancano dati accessibili sulle pensioni in Svizzera da cui una macchina potrebbe imparare, e la costruzione di un'applicazione AI da zero senza plug-in esistenti è costosa, spiega Schaer.

Basta con la taglia unica

Secondo Schmid e Abderrahmane, le prime applicazioni dell'AI nel settore bancario non saranno nella gestione degli asset, ma nella compliance. In questo ambito, strumenti di questo tipo sono già in uso nella lotta contro il riciclaggio di denaro e nelle applicazioni KYC. Anche la gestione del rischio è un importante terreno per la tecnologia, insieme all'automazione dei processi.

I due esperti sostengono che processi migliori vadano anche a vantaggio del cliente e che gli algoritmi possano aiutare ad avere approcci più mirati, aumentando così il legame tra il cliente e l'istituto. In questo modo, le banche potranno dire addio al modello «taglia unica».

Per quanto riguarda gli investimenti, Abderrahmane e Schmid vedono grandi opportunità nell'ottimizzazione del portafoglio. «I modelli stanno migliorando sempre di più e, allo stesso tempo, una quantità molto maggiore di dati può essere semplicemente resa accessibile ed elaborata in un modo che abbia senso per il consulente».

L’analisi del rischio è «overnight»

Questi approcci sono tranquillamente in uso da anni presso UBS. «UBS Advice» è uno strumento utilizzato nella gestione dei mandati d’investimento che verifica ogni notte il rischio del portafoglio d'investimento e fornisce suggerimenti ai clienti.

L'approccio «Next Best Action», operativo presso UBS Svizzera dal 2021, è più recente: analizza il comportamento dei clienti e lo traduce in raccomandazioni che i consulenti della banca possono portare ai loro clienti. Stando a quanto riferito, però, sembra essere un modello relativamente semplice che fa un uso solo marginale dell'apprendimento automatico.

Focus sull’efficienza

Non è un caso che UBS classifichi i suoi sforzi in quest'area sotto la voce «AI e automazione». Se sta investendo in macchine intelligenti, è per rendere i processi più efficienti per clienti e dipendenti, rendendo fruibili grandi volumi di dati.

Ma considerando che la nuova UBS dovrà risparmiare circa 8 miliardi di dollari entro il 2027, con costi di integrazione previsti fino a 10 miliardi di dollari, è probabile che lo spazio per gli esperimenti di intelligenza artificiale sarà piuttosto limitato.