Intelligenza artificiale: valore aggiunto anche nel wealth

L'intelligenza artificiale - definita dall' Osservatorio Artificial Intelligence del Polimi come quel "ramo della computer science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di specifiche capacità tipiche dell'essere umano (interazione con l'ambiente, apprendimento e adattamento, ragionamento e pianificazione), capaci di perseguire autonomamente una finalità definita, prendendo decisioni che fino a quel momento erano solitamente affidate alle persone" - sta assumendo un ruolo sempre più centrale, cambiando le regole del gioco e rivoluzionando diversi settori. Anche nel wealth management, questa tecnologia può rappresentare un grande valore aggiunto. We Wealth ha intervistato sul tema Marco Alò, cfo e co-founder di Premoneo, startup che utilizza l'AI per migliorare redditività e margini delle aziende con strumenti di pricing, forecasting e segmentazione.

Quanto è diffuso l'utilizzo dell'intelligenza artificiale in Italia rispetto agli altri paesi?

Secondo i dati diffusi quest'anno dal Polimi, il peso degli investimenti e dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale nel nostro Paese continua a crescere. Parliamo di un mercato che nel 2019 aveva superato i 200 milioni di euro di valore tra software, hardware e servizi correlati. Le aziende hanno acquisito una maggiore consapevolezza sulla necessità di accedere a queste tecnologie per poter competere e quasi il 30% delle aziende italiane dichiara di aver già avviato progetti di AI. La sensazione che ho, parlando con le imprese, è che però ci sia ancora distanza tra le intenzioni e le azioni.

Quali sono i settori in cui viene maggiormente utilizzata questa tecnologia?

L'AI ha ormai applicazioni trasversali disponibili sul mercato. Tra i diversi settori, in Italia queste tecnologie sono diffuse in particolare nella finanza, nella manifattura, nelle utility e nel mercato assicurativo. Stiamo osservando una decisa crescita di interesse e consapevolezza da parte di settori come il retail e il turismo. Le applicazioni oggi più diffuse riguardano data processing e analisi predittiva, raccomandazione, assistenti virtuali e chatbot, image e language processing, robot e guida autonoma, applicazioni per l'Iot.

Come viene applicata in particolare nel mondo del Wealth Management?

In questo ambito, in Italia, possiamo trovare strumenti di intelligenza artificiale già nell'onboarding dei clienti per le attività di profilazione, nella creazione di proposte di investimento in cui si utilizzano strumenti di simulazione o robo-advisor, nella gestione dei portafogli e negli strumenti di reporting. L'intelligenza artificiale ha ampi margini di efficientamento, specialmente nel rapporto con i clienti, che spesso si trovano di fronte ad un'offerta poco personalizzata e non sempre adatta alle proprie esigenze.

Quali sono i benefici concreti dell'utilizzo dell'AI?

L'AI, a differenza dell'essere umano, è in grado di analizzare in profondità grandi moli di dati in breve tempo, permettendo, a chi ne può beneficiare, di prendere decisioni oggettive in tempi rapidi. In un mercato come questo, in cui la tempestività è un aspetto fondamentale, il supporto dell'AI può diventare strategicamente rilevante, nella riduzione degli errori operativi, nel miglioramento delle performance e anche nella riduzione dei costi. Ma queste tecnologie non potranno mai sostituire l'uomo. Anzi, automatizzare processi che oggi richiedono un grande dispendio di tempo ed energie consente all'essere umano di concentrarsi sulla costruzione di relazioni di valore con i propri clienti.

Premoneo durante il lockdown ha sviluppato un software cloud per digitalizzare le attività di pricing, forecasting e segmentazione. Di cosa si tratta?

La piattaforma Premoneo è basata su una tecnologia proprietaria e consente di utilizzare strumenti di machine learning come algoritmi di clustering o deep neural network per ottenere accurati forecasting a partire dai dati di vendita e da fonti terze, per orientare le azioni commerciali segmentando la clientela in base a diverse necessità, disponibilità di spesa e comportamento di consumo, oppure per ottenere suggerimenti di prezzo in tempo reale per ogni prodotto o per ogni tipologia di cliente, sulla base delle variabili in grado di definire prodotto e cliente nel mutevole contesto di mercato.

Come si traduce nel mondo bancario?

La nostra tecnologia può essere utilizzata in diversi ambiti, dal portfolio management al credit scoring, ma quello di cui vedo estremo bisogno e in cui le banche hanno maggior difficoltà ad essere efficienti oggi è la creazione di offerte mirate sia per il mercato retail, sia per le pmi, in cui solo una piccola parte delle offerte è effettivamente ottimizzata sulle caratteristiche del cliente. Poter analizzare i profili e le movimentazioni consente di identificare a quali soggetti e in quale momento offrire determinati prodotti e individuare per ognuno la giusta proposizione commerciale.