AI e consulenza finanziaria, la vera partita è sulla qualità (e sulla responsabilità)

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Dall’analisi alla reportistica, tante le attività pronte a essere automatizzate. Ma, per Paolo Giudici (Università di Pavia), saranno qualità e scelte industriali a fare degli algoritmi un rischio o una minaccia. E sul futuro della professione la view è chiara: “Meno operatore, più supervisore”

L’ondata di vendite che ha colpito i titoli del risparmio gestito, innescata dalla notizia dell’integrazione di servizi di pianificazione fiscale automatizzata in un software per la gestione e pianificazione degli investimenti, ha riacceso il dibattito sull’impatto dell’intelligenza artificiale nel mondo della consulenza finanziaria. In una stagione che vede la professione al centro di profonde trasformazioni, tra necessità di ricambio generazione ed esigenza di sviluppare un approccio sempre più olistico al cliente, gli addetti ai lavori si interrogano infatti se ci si trovi di fronte alla minaccia di reale sostituzione o piuttosto a una reazione eccessiva dei mercati. Per Paolo Giudici, professore ordinario di Statistica all’Università di Pavia nonché esperto di modelli quantitativi e AI applicata alla finanza, il rischio esiste ma dipenderà da un mix di qualità degli algoritmi, regolazione e scelte industriali.

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Professor Giudici, il sell off che abbiamo visto in Borsa è motivato o si tratta del frutto di una narrazione che enfatizza troppo il rischio di sostituzione dei consulenti?

Il tema esiste ed è sempre più evidente. Se ne discute da tempo anche in ambito accademico internazionale ma oggi, con l’IA generativa che si inserisce concretamente nei servizi finanziari, il problema è diventato via via più tangibile. Tuttavia, bisogna operare una distinzione importante: non esiste un’unica intelligenza artificiale. Ci sono algoritmi di base, che forniscono risposte standard di natura probabilistica e possono restare soggetti a errori o ‛allucinazioni’, e algoritmi di alta qualità, che sono molto più affidabili e riescono a soddisfare esigenze estremamente personalizzate. Il punto è capire quale stratificazione di questa tecnologia prevarrà nel settore: se si diffonderà un utilizzo passivo e standardizzato, il rischio di sostituzione sarà maggiore; se invece si investirà in strumenti evoluti, che siano in grado di integrarsi in un processo di gestione attiva e consapevole, allora il ruolo umano resterà centrale.

Da cosa dipenderà lo scenario che si affermerà?

Da fattori sia interni sia esterni. Interni, perché le scelte degli operatori dipenderanno dal rapporto costi-benefici e dal posizionamento strategico. Esterni, perché conterà il ruolo delle big tech nei servizi finanziari così come le partnership che verranno costruite e l’evoluzione competitiva tra mercati. Oggi mi sembra che prevalga l’idea che “qualunque AI porti efficienza” e che quindi non sia necessario preoccuparsi troppo della qualità. Questa percezione rischia di spingere verso soluzioni di bassa qualità, con conseguenze rilevanti anche per la professione.

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Quali attività sono già oggi automatizzabili?

In realtà una parte significativa. L’analisi dei dati di mercato, la profilazione del cliente su base quantitativa, la costruzione e l’ottimizzazione di portafogli secondo parametri predefiniti sono attività che gli algoritmi possono svolgere con grande rapidità e a costi marginali molto bassi. Questo significa che, nei segmenti a minore marginalità e dove il servizio è più standardizzato, l’automatizzazione è non solo possibile ma economicamente razionale. In questi casi l’AI può sostituire una parte consistente del lavoro operativo del consulente: dall’asset allocation strategica alla ribilanciatura periodica fino alla reportistica personalizzata. Diverso il caso della clientela di alta fascia, per la quale è necessario un livello di interpretazione che va oltre l’output dell’algoritmo perché implica capacità di ascolto, contestualizzazione e gestione delle aspettative, soprattutto nei momenti di stress di mercato. È quella nicchia l’intervento umano resta decisivo, con l’IA destinata a diventare un potente strumento di supporto capace di aumentare produttività e qualità delle analisi.

C’è però un nodo cruciale: la responsabilità fiduciaria. Chi risponde di una decisione suggerita dall’AI?

Questo è il punto chiave. Se l’AI avesse una forma giuridica e una responsabilità propria, il problema sarebbe diverso. Ma oggi, e probabilmente anche in futuro, la responsabilità resta in capo all’umano. La vera questione diviene dunque se chi si assume quella responsabilità abbia gli strumenti adeguati per valutare la qualità della tecnologia utilizzata. Parlare di qualità significa verificare accuratezza, robustezza, stabilità, interpretabilità, equità. Non è solo un tema di regolamentazione pesante, ma di controllo e standardizzazione. In questo senso la compliance non è solo un costo: è un fattore di qualità. E non escludo, da parte del regolatore, l’ipotesi di introduzione di un licenza per sistemi di intelligenza artificiale destinati specificamente all’attività di advisory.

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Come cambierà questa professione e come si immagina il consulente del futuro?

La professione non scomparirà, ma diventerà più selettiva. Le attività standardizzabili – dall’analisi dei dati alla costruzione di portafogli modello, fino a ribilanciamenti e reportistica – saranno sempre più presidiate dall’intelligenza artificiale. Il valore del consulente non starà più nell’esecuzione tecnica di base, ma nella capacità di interpretare, validare e assumersi la responsabilità delle decisioni. L’advisor del futuro sarà meno operatore e più supervisore di processi algoritmici: dovrà comprendere la qualità degli strumenti utilizzati, valutarne robustezza e coerenza con gli obiettivi del cliente e saper spiegare le scelte, soprattutto in contesti patrimoniali complessi. La componente relazionale resterà centrale, in particolare nei momenti in cui conta la gestione delle aspettative e dei comportamenti. Immagino quindi un consulente più orientato alla qualità del servizio, capace di integrare tecnologia e giudizio professionale. È probabile anche un ricambio anagrafico: serviranno figure con maggiore familiarità digitale, ma con solide competenze finanziarie. La vera sfida sarà unire esperienza di mercato e padronanza delle nuove tecnologie.

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Quanto le big tech rappresentano una minaccia competitiva per l’industria e quanto invece un’opportunità?

Le grandi piattaforme tecnologiche dispongono di tre vantaggi competitivi strutturali: basi dati immense, capacità di calcolo quasi illimitata e competenze avanzate nello sviluppo di modelli proprietari. Se decidessero di entrare in modo più deciso nella consulenza finanziaria, potrebbero proporre soluzioni efficienti e integrate. Uno scenario che farebbe aumentare in maniera significativa la pressione competitiva sui player tradizionali sarebbe, soprattutto nei segmenti retail e mass affluent. Molto dipenderà, però, dal quadro regolamentare: se i controlli restassero prevalentemente formali e documentali, la capacità delle big tech di adattarsi rapidamente e assorbire i costi di compliance potrebbe trasformarsi in un ulteriore vantaggio competitivo; se invece si introducesse un requisito sostanziale di spiegabilità e tracciabilità delle decisioni, allora la competenza finanziaria e la responsabilità fiduciaria dell’operatore tradizionale resterebbero centrali.

Ha parlato di regolamentazione. Cosa manca ancora in Europa sotto questo profilo?

Oggi abbiamo un impianto normativo che vola troppo alto: enuncia principi condivisibili come trasparenza e tutela dell’investitore, ma resta su un piano astratto che lascia ampi margini interpretativi su come questi stessi principi debbano essere tradotti nei modelli algoritmici concreti. La MiFID II, ad esempio, definisce con precisione i concetti di adeguatezza, appropriatezza e responsabilità fiduciaria ma, quando si passa ai modelli algoritmici, spesso la declinazione operativa resta generica. E il rischio di questo gap è chiaro: si moltiplicano policy e informative senza entrare davvero nella ‛scatola nera’ dei modelli. Inoltre, standard troppo formali finiscono per favorire chi ha maggiori risorse organizzative e legali per assorbirne i costi ma non garantiscono necessariamente una qualità più elevata delle decisioni automatizzate. Se si vuole incidere davvero sugli equilibri competitivi, la regolazione deve scendere di quota: definire criteri operativi di spiegabilità, robustezza e verificabilità delle raccomandazioni generate dall’AI.

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L’AI può accelerare anche il consolidamento nell’asset management?

L’intelligenza artificiale, soprattutto quella di qualità elevata, richiede investimenti importanti e continuativi: infrastrutture tecnologiche, basi dati strutturate, competenze per sviluppare e monitorare i modelli. Non è un costo occasionale, ma un impegno strutturale che pesa sui conti. Per gli operatori più piccoli questo può tradursi in una scelta obbligata: adottare soluzioni standardizzate, con scarsa differenziazione e maggiore pressione sui margini, oppure cercare alleanze e aggregazioni per recuperare scala. I gruppi più grandi, invece, possono diluire le spese su masse più ampie e trasformare l’AI in un vero vantaggio competitivo, integrandola nei processi di investimento e consulenza. Se a questo si aggiunge l’eventuale rafforzamento dei requisiti di controllo e tracciabilità dei modelli, anche la compliance diventa un fattore che premia la dimensione. In questo senso l’AI non crea da sola il consolidamento, ma può accelerare una dinamica già in corso nel settore.

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