Gli studi di finanza comportamentale dimostrano che gli investitori, lasciati soli, sono penalizzati da scelte emotive e da una minore performance del proprio patrimonio mobiliare.
Negli ultimi anni i roboadvisor e l’AI hanno guadagnato spazio nelle attività di consulenza finanziaria, offrendo servizi di asset allocation automatizzata basati su algoritmi e intelligenza artificiale. Questo grazie ai costi contenuti e alla semplicità di accesso. Il limite, però, è che un algoritmo non può comprendere obiettivi personali, dinamiche familiari o esigenze fiscali complesse. Nonostante questo limite, le piattaforme di trading online e l’accesso diretto ai mercati spingono molti risparmiatori a gestire in autonomia i propri risparmi con la promessa di libertà, controllo diretto e costi ridotti.
In tema di uso degli algoritmi, tra le innovazioni più significative si collocano le piattaforme digitali che offrono soluzioni di portafoglio grazie agli algoritmi di ottimizzazione e, in misura crescente, su modelli di intelligenza artificiale (IA). Questi strumenti hanno riscosso successo per la loro capacità di coniugare accessibilità, efficienza e riduzione dei costi, consentendo anche a investitori retail di accedere a servizi un tempo riservati a una clientela più sofisticata (Sironi, 2016). Tuttavia, resta aperta la questione dell’effettiva possibilità di sostituire la figura del consulente umano con un sistema automatizzato, soprattutto nelle dimensioni qualitative e relazionali che caratterizzano il processo consulenziale.
In dettaglio, i roboadvisor si fondano su algoritmi in grado di determinare combinazioni di portafoglio ottimali in base al profilo di rischio e agli obiettivi dichiarati dall’investitore. La logica sottostante è quella della razionalità algoritmica, che elimina le distorsioni cognitive e le emozioni che spesso influenzano negativamente le decisioni umane (Lo, 2019). Tuttavia, l’efficienza quantitativa non equivale necessariamente a completezza consulenziale. Le piattaforme automatizzate non sono in grado di integrare nel processo decisionale elementi qualitativi come le dinamiche familiari, la pianificazione fiscale o la gestione patrimoniale intergenerazionale, che richiedono competenze interdisciplinari e una profonda comprensione delle esigenze individuali (Cocca, 2016). In questa prospettiva, il valore del consulente finanziario non risiede soltanto nella costruzione del portafoglio, ma nella capacità di interpretare il contesto personale e psicologico del cliente, orientandolo in un percorso coerente con i propri obiettivi di vita e non soltanto con le variabili di mercato.
La diffusione delle piattaforme di trading online e la crescente alfabetizzazione digitale hanno incentivato la gestione autonoma dei risparmi, fenomeno che alimenta la percezione di una possibile “disintermediazione” del consulente. Tuttavia, numerose ricerche di finanza comportamentale mostrano che gli investitori individuali, lasciati senza guida professionale, tendono a sottoperformare sistematicamente i mercati. Barber e Odean (2000), in uno studio ormai classico, hanno dimostrato che l’eccessivo turnover di portafoglio, frutto di overconfidence e comportamenti impulsivi, riduce significativamente i rendimenti medi rispetto agli indici di riferimento. Allo stesso modo, Kahneman e Tversky (1979) evidenziano come la loss aversion porti gli investitori a vendere i titoli in guadagno troppo presto e a mantenere quelli in perdita troppo a lungo.
Questi risultati suggeriscono che la disintermediazione, lungi dall’essere un vantaggio per la maggioranza dei risparmiatori, può tradursi in un costo implicito elevato, rappresentato dalla perdita di rendimento derivante da scelte irrazionali e da una pianificazione inefficiente. Alla luce di tali evidenze, l’ipotesi di una sostituzione totale del consulente con l’AI appare tecnologicamente prematura e concettualmente inadeguata. Più realistico è uno scenario di complementarità tra uomo e macchina, in cui la tecnologia diventa uno strumento di supporto all’attività consulenziale. L’AI può, infatti, contribuire a migliorare la qualità del servizio attraverso l’analisi predittiva, l’ottimizzazione del rischio e l’automazione dei processi amministrativi, liberando tempo e risorse per le attività a maggior valore aggiunto: la relazione con il cliente, l’educazione finanziaria e la pianificazione strategica del patrimonio (Jung et al., 2018).
In tale prospettiva, il consulente finanziario evolve verso un ruolo ibrido, in cui la competenza relazionale e la capacità interpretativa si fondono con l’uso consapevole delle tecnologie digitali. Pertanto, la progressiva digitalizzazione dei servizi finanziari non implica necessariamente la disintermediazione del consulente, ma ne modifica profondamente la natura e le modalità operative. L’AI e i roboadvisor costituiscono un’opportunità di evoluzione del modello consulenziale, non una minaccia alla sua sopravvivenza. Per una ristretta minoranza di investitori dotati di solide competenze tecniche e di un’elevata disciplina comportamentale, la gestione autonoma può risultare efficace. Tuttavia, per la maggior parte dei risparmiatori, la figura del consulente finanziario e patrimoniale resta indispensabile per mitigare i bias cognitivi, costruire strategie di lungo periodo e integrare dimensioni fiscali, legali e patrimoniali che un algoritmo non è in grado di cogliere.
Riferimenti bibliografici
Barber, B. M., & Odean, T. (2000). Trading is hazardous to your wealth: The common stock investment performance of individual investors. Journal of Finance, 55(2), 773–806.
Cocca, T. D. (2016). Potential and limitations of virtual advice in wealth management. Journal of Financial Transformation, 43, 65–72.
Jung, D., Dorner, V., Glaser, F., & Morana, S. (2018). Robo-advisory: Digitalization and automation of financial advice. Business & Information Systems Engineering, 60(1), 81–86.
Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263–292.
Lo, A. W. (2019). Adaptive Markets: Financial Evolution at the Speed of Thought. Princeton University Press.
Sironi, P. (2016). FinTech Innovation: From Robo-Advisors to Goal Based Investing and Gamification. Wiley Finance Series.
Nonostante in Italia ormai più di 11 milioni di persone abbiano avuto occasione di accedere ad un servizio fintech (es. investimenti finanziari e immobiliari, pagamenti, finanziamenti), molti consumatori sono ancora diffidenti verso l’utilizzo di servizi innovativi, preferendo avvalersi ancora del canale tradizionale. Ma i margini di sviluppo, soprattutto nella clientela dei c.d. tardo-millennials, sembrano elevatissimi.
L’ultimo segmento finanziario che ha subito profonde modifiche dall’avvento del fintech è stato il mercato del credito e del finanziamento alle imprese. Qui, la rivoluzione ha preso il nome di Crowdfunding, ossia di quel processo di raccolta fondi con il quale investitori privati o istituzionali, senza l’ausilio di una banca, finanziano con fondi propri un progetto specifico di una azienda nuova o giovanissima (c.d. startup), oppure film indipendenti, videogiochi, musica, spettacoli teatrali e molto altro, favorendo lo sviluppo di iniziative che altrimenti non troverebbero il modo di farsi strada attraverso il credito tradizionale.
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