Il settore del risparmio gestito è a un bivio. Dopo anni di crescita sostenuta da tassi d’interesse bassi e stabilità macroeconomica, il contesto sta cambiando nettamente, i margini si assottigliano, i costi aumentano, come anche le pressioni competitive.
Per affrontare tutto ciò l’intelligenza artificiale si impone come la leva più promettente per rilanciare la produttività e trasformare l’economia e i risultati dell’asset management.
Secondo un recente report di McKinsey, “Banking on gen AI in the credit business: The route to value creation“, l’adozione strategica dell’AI – in particolare delle sue declinazioni più evolute, come la generative AI e l’agentic AI – “può generare efficienze pari al 25-40% della base costi di un gestore finanziario medio. Un potenziale che, se ben indirizzato, può rappresentare una svolta per un settore che fatica a tradurre gli investimenti tecnologici in ritorni concreti”.
Indice degli argomenti:
Il paradosso della produttività
Negli ultimi 5 anni, i costi operativi sono cresciuti più dei ricavi – come certificano gli analisti di McKinsey –, con un aumento medio del 18% in Nord America a fronte di un incremento dei ricavi del 15%.
In Europa, la situazione è ancora più critica, con una contrazione dei margini operativi pre-tasse di cinque punti percentuali. Eppure, nonostante l’impennata degli investimenti in tecnologia – +8,9% CAGR tra il 2019 e il 2023 – la produttività non è migliorata in modo significativo.
Il report evidenzia un paradosso: le aziende che spendono di più in tecnologia non sono necessariamente più efficienti. Qual è il problema? Gran parte del budget IT (fino all’80% del totale) viene assorbita dal mantenimento dei sistemi legacy, mentre solo una piccola parte finanzia progetti di trasformazione digitale. Tradotto: si spende per restare a galla, non per innovare.
Questo squilibrio genera un ‘debito tecnologico’ che ostacola l’innovazione e perpetua una struttura di costi rigida e frammentata.
Le opportunità dell’AI
L’intelligenza artificiale offre una via d’uscita da queste criticità. Le sue applicazioni sono trasversali e toccano tutte le funzioni aziendali: dalla gestione degli investimenti alla compliance, dal marketing alla distribuzione.
Tra i casi d’uso più promettenti, per esempio, “ci sono quelli degli assistenti virtuali per i gestori di portafoglio, capaci di sintetizzare dati da conference call, report finanziari e analisi di mercato. I team di marketing e distribuzione possono sfruttare motori di personalizzazione per migliorare l’engagement dei clienti e ottimizzare le strategie commerciali”.
E anche: nuovi sistemi di sviluppo software, che accelerano i cicli di rilascio e riducono la dipendenza da fornitori esterni; agenti di monitoraggio per la compliance, in grado di rilevare anomalie nelle attività finanziarie e interpretare normative complesse.
Queste soluzioni, se integrate in modo sistemico, possono generare impatti significativi: +9% di efficienza nelle funzioni commerciali, +8% nella gestione degli investimenti, +5% nella compliance e fino al +20% nello sviluppo tecnologico.
Ma per ottenere questi risultati, non basta adottare l’AI in modo superficiale o frammentato. Serve una trasformazione profonda, che coinvolga l’intera organizzazione.
I casi d’uso concreti
I casi d’uso concreti si moltiplicano, e non riguardano solo l’efficienza operativa: toccano il centro del processo decisionale, della relazione con il cliente e della gestione del rischio.
Uno dei primi ambiti in cui l’AI ha dimostrato il suo impatto è la distribuzione dell’offerta finanziaria nel mercato. I gestori stanno adottando modelli predittivi per segmentare in modo più preciso la clientela, anticiparne i bisogni e personalizzare le proposte d’investimento.
Non si tratta più di proporre lo stesso prodotto finanziario a tutti, ma di costruire un dialogo basato su dati comportamentali, cronologia e persino analisi semantica delle interazioni passate. Alcune piattaforme AI sono in grado di suggerire il momento migliore per contattare un cliente, il tono da usare e il canale più efficace, aumentando e di molto i tassi di conversione.
Intelligenza artificiale e investimenti
Ma è nel processo d’investimento che l’intelligenza artificiale mostra il suo volto più sofisticato. Gli algoritmi di machine learning analizzano in tempo reale migliaia di titoli, identificando pattern nascosti, correlazioni non lineari e segnali deboli che sfuggirebbero all’occhio umano.
Alcuni fondi d’investimento hanno già integrato modelli di sentiment analysis che interpretano il flusso di notizie, i social media e i report di analisti per anticipare movimenti di mercato. In parallelo, l’AI viene utilizzata per ottimizzare i portafogli finanziari, simulando scenari futuri e suggerendo ribilanciamenti in base a obiettivi di rendimento e vincoli di rischio.
Compliance e risk management
Un altro ambito in forte espansione è quello della compliance e del risk management. Qui l’AI agisce come un radar sempre acceso, capace di rilevare comportamenti anomali, transazioni sospette o potenziali violazioni normative in tempo reale.
I modelli di Natural Language Processing (NLP) vengono impiegati per leggere e interpretare documenti regolamentari, segnalando automaticamente le aree di rischio o di non conformità. Questo non solo riduce i costi di controllo, ma aumenta la reattività dell’organizzazione ai cambiamenti normativi, un vantaggio competitivo non trascurabile in un contesto sempre più regolamentato.
La chiave del successo
Anche l’area tecnologica interna sta beneficiando dell’AI, in particolare grazie alla generative AI. Alcuni gestori stanno già utilizzando strumenti di generazione automatica di codice per accelerare lo sviluppo di applicazioni, ridurre gli errori e migliorare la qualità del software.
Inoltre, l’AI sta entrando anche nelle stanze dei bottoni. I team strategici utilizzano modelli evoluti per simulare l’impatto di decisioni complesse su margini, costi e asset under management. In questo senso, l’AI non sostituisce l’intuizione umana, ma la potenzia, offrendo una base dati più ricca e una capacità di elaborazione infinitamente superiore.
Quindi – è la conclusione del report –, le imprese che sapranno integrare l’AI in modo strategico “potranno non solo recuperare margini, ma anche ridefinire il proprio modello operativo, migliorare l’esperienza cliente e rafforzare la resilienza”.
La chiave del successo risiede nella capacità di ripensare i modelli operativi, di formare il personale alle nuove competenze richieste – come il data engineering e il prompt engineering – e di costruire una cultura aziendale aperta al cambiamento.
