AI e wealth management: strategie e nuovi modelli, tra efficienza e personalizzazione

Come si stanno comportando i player del wealth management per affrontare la cavalcata dell’AI generativa? Ne abbiamo parlato con Marco Fazi, amministratore delegato di Azimut Capital Management, Carlo Giausa, vice direttore generale di Mediobanca Premier e responsabile Wealth Management Advisory Solution, Paolo Di Grazia, vice direttore generale responsabile Global Business di Fineco e Alberto Martini, responsabile Wealth Management di Banca Mediolanum ospiti dell’evento firmato We Wealth in partnership con Accenture.

Raggiunta la consapevolezza che la GenAI si sta prendendo il proprio posto nell’industria del wealth management, cosa bisogna fare per essere pronti ad “affrontarla” e integrarla al servizio di clienti e consulenti? Di sicuro sarà importantissimo lavorare sulla formazione dei banker che si interfacceranno sempre più con un investitore propenso a utilizzare strumenti e servizi finanziari più digitalizzati.

In Azimut Capital Management, come ha spiegato Marco Fazi, l’AI è stata introdotta già nell’era Covid, anche per creare delle basi per i clienti, i consulenti, i prodotti e i mercati finanziari. E per affiancare il digitale alla supervisione umana, trattando questa innovazione come un supporto al lavoro dei banker. Per godere appieno dei benefici di queste tecnologie la consulenza dovrà quindi passare da un modello tradizionale a un modello evoluto. In questo senso, come hanno raccontato Alberto Martini e Paolo Di Grazia c’è ancora molto lavoro da fare, anche oggi, poiché si è ancora fortemente legati al prodotto. Mentre la consulenza dovrebbe avere una visione più d’insieme che guardi ai bisogni del cliente a 360° e che sulla base di questo costruisca un servizio personalizzato. Su questo sono già al lavoro, sia in Banca Mediolanum, sia in Fineco.

Carlo Giausa, invece, ha spiegato che, sempre seguendo la stessa rotta verso una consulenza più tailor-made, Mediobanca Premier sta collaborando con una società fintech. L’obiettivo è sviluppare modelli che mappano i bisogni del cliente utilizzando un indicatore di benessere finanziario.