Di Maurizio Primanni, CEO del Gruppo Excellence, per il mensile Advisor
Dalle colonne di questa testata (Advisor) abbiamo spesso ricordato quanto sia importante per il consulente finanziario abbinare l’aspetto delle competenze e delle conoscenze tecnico/finanziarie – e aggiungerei relazionali – a quelle tecnologiche. L’apporto di queste ultime negli anni trascorsi dalla pandemia di Covid-19 (che ricordiamo è iniziata nel dicembre del 2019 a Wuhan in Cina) a oggi, è oggetto di un forte dibattito. Da un lato c’è chi afferma che il massiccio utilizzo del digitale durante il lockdown ha portato i consulenti finanziari a valorizzare tutte le potenzialità delle tecnologie di relazione a distanza, dall’altro c’è chi ritiene che proprio questo ricorso “massivo” al digitale, abbia evidenziato un paradosso: la pigrizia a percepire il valore e servirsi dei dati forniti dalle tecnologie digitali. Il risultato è che abbiamo recentemente assistito a una sorta di involuzione per cui lo strumento tecnologico viene utilizzato prevalentemente quale un genere di archivio evoluto per raccogliere i dati del cliente. Noi ritemiamo invece che, più che la tecnologia fine a se stessa, sia la disponibilità più ampia e migliore dei dati, unitamente ai criteri di lettura, aggregazione, analisi e interpretazioni di essi ad aver fatto passi da gigante, tanto da poter ritenere che ci troviamo all’alba dello sviluppo di una nuova figura professionale, quella del “consulente algoritmico”.
LA GIUSTA COMPETIZIONE
Negli ultimi dieci armi, mentre in Italia abbiamo sperimentato la crescita delle reti, che hanno aumentato l’acquisizione di quote di mercato a discapito delle banche commerciali, anche in virtù proprio del ricorso alle forme evolute di tecnologia, dall’altra parte sul mercato statunitense si è consumata una competizione vivace tra le piattaforme di robo-advisory e i financial advisor. È importante ricordare che tali iniziative sono state frequentemente istituite nella forma di start up fintech e che alla loro creazione hanno contribuito importanti stanziamenti realizzati da fondi d’investimento. A ben vedere, se è vero che hanno visto la luce numerosi roboadvisor, pochi sono sopravvissuti al tempo e alla competizione. Alcuni recenti studi e analisi di mercato si sono soffermati sulle ragioni di tali esiti e hanno dimostrato che il limite di queste piattaforme risiede proprio nella carente capacità di profilare correttamente la clientela, così da determinare proposte di investimento non adeguate alle caratteristiche dei clienti. le piattaforme che sono riuscite a resistere nel tempo e a svilupparsi – possiamo citare Charles Schwab o Betterment – lo hanno fatto non tanto in ragione di maggiori investimenti, quanto in relazione alla efficace scelta di affiancare alla macchina dei team di financial advisor. Tutto ciò ci può spingere ad affermare che non dobbiamo ritenere che l’applicazione di algoritmi e di intelligenza artificiale alla gestione degli investimenti sia da considerarsi come un capitolo chiuso, al contrario dobbiamo stimare che stia emergendo e si stia affermando un modello di servizio che ha come centro propulsore il consulente algoritmico. La grande disponibilità di dati che può avere oggi a disposizione il consulente finanziario e l’applicazione a questi dati delle tecniche più recenti di lettura, arricchimento e rielaborazione degli stessi, possono consentire a ogni professionista di scoprire nel proprio portafogli delle opportunità di crescita prima inesplorate.
LE OPPORTUNITÀ SU CUI LAVORARE
Vediamo alcune opportunità su cui l’utilizzazione dei dati e delle tecniche di analisi degli stessi potrebbero creare valore per il consulente:
1. Un cliente può possedere un patrimonio effettivo di gran lunga più consistente rispetto a quello che viene considerato dal consulente perché è abitudine dello stesso cliente redistribuirlo tra più banche, ciò vale in particolar modo per la clientela private.
2. Nuclei familiari diversi possono essere trasversalmente serviti da più consulenti in maniera non coordinata.
3. Un cliente può avere sottoscritto un contratto di consulenza patrimoniale, ma poi non è detto che il consulente riesca ad essere presente nei momenti topici della sua vita (matrimonio, tappe fondamentali nella esistenza dei figli, pensione…).
4. Un cliente può disporre di una ricchezza finanziarie limitata, ma al contempo anche di un ingente patrimonio immobiliare delle cui potenzialità in termini di investimento non ne è a tutto tondo consapevole. È necessario arricchire il pacchetto di conoscenze del consulente finanziario per leggere tali dati e i risultati dell’applicazione.
È necessario arricchire il pacchetto di conoscenze del consulente finanziario per leggere tali dati e i risultati dell’applicazione agli stessi degli algoritmi che consentono di cogliere le opportunità sopra menzionate, in modo da profilare meglio il cliente e prevederne anche i bisogni inespressi, indicando le modalità migliori di relazione e approccio commerciale. Esistono anche ambiti critici. Non dimentichiamo che gli algoritmi di seconda generazione si basano su dati acquisibili anche da fonti pubbliche, come i social network, che necessitano anche di competenze in termini di osservanza delle normative sulla privacy e sulla tutela della riservatezza dei dati – non è un caso la discesa in campo di Amazon, Apple e Google nell’offerta di prodotti assicurativi/finanziari. È fondamentale che il consulente sappia coniugare e integrare quella sua tradizionale e intrinseca capacità di dialogo e lettura delle caratteristiche soft del cliente con la gestione “industrializzata” dei dati. Occorre andare oltre il riconoscimento del cliente basato sulle caratteristiche indicate dai roboadvisor, ma prendere al meglio tutte le informazioni risultanti integrandole con quelle conseguite attraverso l`esperienza di prossimità e la frequentazione che può avere solo il consulente finanziario.
