Si fa strada il robot consulente

Il mercato finanziario è tra i primi ad aver sperimentato il machine learning, per potenziare l’attività di consulenza. Ma con lo sviluppo della tecnologia ci si interroga: quante funzioni potranno essere gestite da una macchina che, sulla base di algoritmi, apprende dall’esperienza? E quale spazio avrà la persona fisica? Ne hanno parlato a Controcorrente, la trasmissione di Le Fonti Tv, due professori dell’Università Bocconi
[auth href=”http://www.worldexcellence.it/registrazione/” text=”Per leggere l’intero articolo devi essere un utente registrato.
Clicca qui per registrarti gratis adesso o esegui il login per continuare.”]La grande sfida dell’intelligenza artificiale e della convivenza tra uomini e robot. Questo l’argomento al centro di due puntate di Controcorrente, la trasmissione di Le Fonti Tv condotta dal direttore delle testate economiche Legal e WorldExcellence, Angela Maria Scullica, durante le quali sono intervenuti Mario Noera, docente di Finanza all’Università Bocconi di Milano, e Carlo Alberto Carnevale Maffè, docente di strategia alla scuola di direzione aziendale dell’Università Bocconi di Milano.
Sebbene oggi si parli di quarta rivoluzione industriale, l’intelligenza artificiale sembra averla già superata, con l’avvento di macchine che apprendono dall’esperienza sulla base di algoritmi. E, nel giro di dieci anni, con tutta probabilità l’uomo dovrà abituarsi a convivere con robot in grado di fornire soluzioni inarrivabili per il genere umano.
Tutto questo avrà naturali implicazioni sul mercato del lavoro: in Italia si comincia ora a parlare di robo advisor in ambito finanziario, e delle conseguenze che il loro arrivo avrà sull’attività dei consulenti finanziari.
Se da un lato, infatti, il ramo della consulenza, in Italia, è ancora incentrato su un rapporto fiduciario tra professionista e cliente, che non può essere affidato a un robot, dall’altro lato il settore dovrà evolversi in termini di riorganizzazione dell’attività. Ovvero, il tempo che oggi il consulente dedica all’elaborazione dei dati, potrà essere dedicato al cliente, con la macchina che avrà esclusivamente una funzione di supporto.
Ma vediamo nel dettaglio quali altre implicazioni avrà il diffondersi dell’intelligenza artificiale e quali gli effetti sulle persone fisiche.
Nella consulenza premia ancora il rapporto fiduciario col cliente – Parla Mario Noera, docente di finanza all’Università Bocconi di Milano
Qual è la situazione in Italia rispetto al diffondersi dell’intelligenza artificiale?
Siamo nel bel mezzo di una rivoluzione, con la tecnologia che rappresenta uno dei fattori che più sta cambiando paradigmi acquisiti. Nei prossimi anni, si può immaginare che ci saranno degli effetti pervasivi su molte professioni, con lo sviluppo tecnologico che porta inevitabilmente alla sostituibilità di molte capacità cognitive. Verranno toccati i lavoratori della conoscenza, come gli avvocati, i medici o i consulenti finanziari, con questa potenziale minaccia che è percepita anche nell’ambiente della finanza. Si è notato infatti uno sviluppo recente di applicazioni di fintech, prima su elementi che potevano non toccare il settore della consulenza, come l’home banking o la facilità di accesso ad alcuni servizi. Ora, in campo ci sono i cosiddetti robo-advisor, che cominciano a entrare nell’universo della consulenza finanziaria. Sono diverse le dinamiche interessanti in atto, che hanno avuto delle conseguenze importanti soprattutto negli Stati Uniti e in Gran Bretagna, dove le startup hanno indirizzato la loro attività verso uno spazio di mercato innovativo, con servizi anche di profilatura di clienti a bassissimo costo. In Gran Bretagna la nuova normativa che riguarda la struttura finanziaria è già entrata in vigore, mentre nel resto dell’Europa arriverà, sotto forma della Mifid, a gennaio 2018, con forti implicazioni sulla trasparenza del settore. I costi saranno infatti esplicitamente attribuiti al servizio di consulenza, così la clientela si è trovata di fronte a una attività prima percepita come gratuita e ora non più. La reazione può essere duplice: abbassare i costi o differenziare il servizio a seconda di quanto è remunerativo il cliente. In Gran Bretagna la tendenza è stata concentrarsi sulla clientela a più alto rendimento e così sono entrati in gioco i robo-advisor. In Italia, invece, il processo è più lento e probabilmente sarà meno vistoso, perché il settore della consulenza si basa su un rapporto fiduciario che lega i clienti ai consulenti in modo molto forte. Trovo difficile che questo tipo di rapporto venga incrinato dai robot. La trasparenza dei costi, però, imporrà anche agli intermediari e ai consulenti di arricchire i loro modelli di servizio, perché a fronte di un costo rilevante per il cliente dovrà esserci un incremento della qualità del servizio. Quindi, in Italia a mio avviso la tecnologia finirà per occupare uno spazio di supporto per i clienti e ciò che potrà essere riprodotto, con l’intelligenza artificiale, saranno gli investimenti sul mercato, ossia l’analisi dei mercati, con il robot che riproduce e apprende dall’esperienza fattuale.
Quindi secondo lei l’arrivo dell’intelligenza artificiale avrà effetti più sui gestori che sui consulenti finanziari?
Esattamente. L’area dell’asset management sarà quella dove l’impatto sarà più forte. È già in atto un processo rilevante di spostamento delle preferenze degli investitori su prodotti che riproducono i mercati o che li gestiscono in forma algoritmica, perché hanno costi molto più bassi dato che operano algoritmi e piattaforme quantitative. Dalla sua parte il consulente ha un’arma molto importante: può parlare degli obiettivi del cliente e gestirne la complessità.
Gli effetti saranno soprattutto sui millennial?
Non solo. In ballo ci sono anche i baby boomer nati negli anni Cinquanta. Si tratta della popolazione più numerosa e anche più ricca perché detiene l’80% del patrimonio finanziario. In questo senso, c’è anche un problema di successione e trasferimento del patrimonio, che richiede necessariamente l’intervento del consulente e non può essere automatizzato. In questi casi, infatti, l’approccio deve essere personalizzato e il rapporto fiduciario molto forte. Ritengo in sostanza che in Italia prevarrà il rapporto empatico con il cliente ma sta di fatto che la natura della professione di consulente deve evolvere.
Quindi se il consulente non potrà più lavorare se non coadiuvato da un robo-advisor, le società dovranno di conseguenza investire in tecnologia?
Negli Stati Uniti i grandi gruppi hanno generato un modello ibrido con la tecnologia al servizio del consulente. Oggi, il 25-30% del tempo che il consulente dedica alla propria attività è investito nell’elaborazione dei dati. Con l’avvento dei robo-advisor, questo tempo potrà essere risparmiato e dedicato al cliente.
Dal punto di vista dell’asset management, i fondi si evolveranno senza l’intervento del gestore?
Già diversi ne sono stati lanciati e questo segmento industriale si sta espandendo sempre più. Ora, gli asset manager attivi sono in grado di generare performance superiori rispetto ad altri gestori o strumenti.
La progettazione del prodotto da parte dell’asset manager, però, è ricco di problematiche, con l’obiettivo che non è più quello di massimizzare le performance nei tre mesi successivi, ma di avere un rendimento medio costante ottimale per raggiungere l’obiettivo finale.
Ultimo stadio: i robot che scrivono e dettano le regole – Parla Carlo Alberto Carnevale Maffè, docente di strategia alla Sda dell’Università Bocconi di Milano

Stiamo vivendo un momento di fortissima transizione e cambiamenti, con l’intelligenza artificiale che è arrivata a un livello molto evoluto. Cosa ne pensa?
Abbiamo perso il monopolio dell’intelligenza. Negli ultimi anni il software è passato dalle ripetizioni a costo marginale nullo al meccanismo descrittivo: riconosce fenomeni e ricostruisce comportamenti tipici. Nel caso della capacità delle macchine di apprendere, passiamo invece dalla descrizione alla previsione. L’ultimo stadio è invece quello della prescrizione, con i robot che scrivono e impongono le regole. È il caso dell’auto a guida automatica, per esempio, ma ci sono applicazioni infinite. La più affascinante è certamente quella dei mercati finanziari, che stanno sperimentando questa evoluzione. Le macchine, ora, ci suggeriscono un meccanismo partendo dall’osservazione, che fa emergere comportamenti sistematici da cui estraiamo la conferma, mentre la teoria non è più il punto di partenza ma arriva alla fine. Questo cambiamento muta il rapporto che abbiamo con le macchine.
Qual è la differenza tra intelligenza artificiale e learning machine?
Il primo stadio è quello dell’apprendimento, ovvero la macchina non è intelligente ma impara. Poi, sulla base di un’enorme quantità di dati di analisi statistici, fa emergere comportamenti tipici che si chiamano pattern, connettendo causa ed effetto. Vale a dire che ogni volta che si genera il fenomeno A, la macchina trova il pattern B. L’intelligenza artificiale passa invece dal deep learning e arriva a scrivere le regole. È una grande sfida, basti pensare al riconoscimento vocale di alcuni modelli di cellulari, che non solo comprendono le parole che vengono dette, ma anche il contesto e la semantica e ricordano ciò che è stato detto.
Ci sono studi avanzati, in Cina e Giappone, dove vengono create macchine simili agli esseri umani. Cosa ne pensa?
La Cina ha effettivamente scommesso molto sul fronte dell’innovazione. Il percorso intrapreso è quello dell’investimento associato alla capacità di elaborazione dei dati non più lineare ma quantica, che fornirà le tecnologie di base affinché l’investimento in intelligenza artificiale produca i suoi effetti in una serie di settori: dalla diagnostica medica, alla logistica, ai viaggi, all’insegnamento, alla selezione del personale. Si tratta, in sostanza, di tanti pezzi di lavoro sostituiti dalla robotica, con la gran parte dei robot che sono in realtà invisibili: puro pensiero che sa tradursi in azione. Quando queste azioni non saranno più sotto la responsabilità umana ma saranno prese in modo autonomo dall’algoritmo, allora ci troveremo in un territorio al momento sconosciuto.
Sono azioni che l’uomo non saprà più controllare?
Le macchine sono in grado di apprendere prima di noi e non possiamo prevederlo. È difficile anche controllarle ex post. Oggi stiamo cominciando a discutere di etica robotica, individuando una responsabilità civile e penale. Ormai abbiamo delegato alle macchine decisioni che hanno una rilevanza etica, e il tema nuovo è individuare chi controlla tutto questo. Stiamo scrivendo le regole, l’etica dei robot non è comunque una novità. Il tema è: come facciamo a controllare il comportamento dei robot?
Anche l’Europa si è posta questa domanda e ha chiesto ai Paesi di formulare un regolamento per il rapporto uomo-macchina.
L’intelligenza artificiale è un’istituzione, un comportamento infrastrutturale e dovremo imparare a conviverci e farlo diventare parte di un sistema di regole. La verità è che non dovremo mai smettere di studiare, dato che la sostituzione robotica comporta comunque sempre una riqualificazione del lavoro. Il tema della sostituzione però sta arrivando a una velocità che non ha precedenti: l’uomo deve essere più intelligente della macchina intelligente. Poi si polarizzeranno le attività umane tra quelle creative che restano appannaggio dell’uomo, quelle ripetitive che diventano mercati automatici e quelle così complesse che non avrebbe senso affidarle ai robot. Bisogna avere comunque la capacità di comprendere che l’automazione va in aiuto degli esseri umani.
Anche il mercato finanziario sta studiando per creare algoritmi?
Il mercato finanziario è tra i primi ad aver sperimentato il machine learning relativamente agli andamenti del mercato. Gli Etf, per esempio, sono micro robot semplificati. La grande sfida robotica è ora sul lato della domanda, quindi sul tema dell’investitore e del suo profilo di rischio. Il machine learning verrà quindi applicato ai nostri comportamenti. L’idea è che il consulente si farà affiancare da un robot che lo supporti e che studi l’analisi della domanda. Il punto di arrivo sarà che domanda e offerta diventeranno robotici e si metteranno d’accordo da sole. Già oggi ci sono casi di robot che convergono su un prezzo o su condizioni che non sono sempre quelle che pensavamo. I mercati algoritmici sfuggono quindi al controllo dell’essere umano.
Quindi il gruppo finanziario con l’algoritmo migliore avrà in mano il mercato?
Sì, ma solo fino a quando non ne arriverà uno migliore. Ci sarà sicuramente un ricambio generazionale dell’intelligenza artificiale. Già oggi Google, Facebook, Amazon utilizzano l’intelligenza artificiale ed è un segnale significativo che non si tratta più di un esercizio di laboratorio ma un driver di forte competizione. A ben vedere, noi deleghiamo a un algoritmo le nostre decisioni anche quando andiamo in vacanza: la scelta è infatti influenzata dai social media, dai motori di ricerca e così via. Così, i mercati algoritmici sono influenzati da software che oggi occupano una grande parte del Pil. Basti pensare a tutto l’e-commerce, alla finanza o alla medicina. È una corsa a chi è più bravo a dotarsi di intermediazione finanziaria e informativa e se non teniamo il passo della competenza resteremo passivi. L’intelligenza artificiale non è altro che un fenomeno di ulteriore specializzazione.
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