I robo-advisor: minaccia o risorsa per i consulenti finanziari?

Paolo Bascelli, Milano, 03/06/2019

1. Introduzione

 

Per sua natura intrinseca l’industria finanziaria si evolve, si rinnova e cambia ogni giorno. Nuove normative, nuovi prodotti, nuovi dati su cui effettuare analisi si intrecciano a sviluppi tecnologici che modificano sia l’accesso alle nuove informazioni, sia gli strumenti a disposizione per elaborare e trarre evidenza da tali informazioni, sia le modalità di gestione dei sistemi di pagamento e di esecuzione degli ordini di acquisto e vendita di prodotti finanziari. Non fa eccezione in tal senso la rivoluzione, già in corso, che vede l’affermarsi dei robo-advisor.

Figura 1. Stima del valore totale delle attività finanziarie amministrate attraverso robo-advisor dal 2015 al 2020 (valori espressi in trilioni di dollari)

Come si può notare dalla fig.1 attualmente è gestito tramite robo-advisor un patrimonio complessivo, a livello globale, pari a 4 trilioni di dollari. Le stime attuali inoltre indicano che nel 2020 tale patrimonio possa crescere fino a raggiungere una cifra pari a 8,1 trilioni di dollari. Il Paese leader nell’impiego e nello sviluppo dei robo-advisor è rappresentato dagli Stati Uniti che contano più di 200 robo-advisor seguiti ad enorme distanza da Germania e Regno Unito. Se si considerano invece gli asset under management dei robo-advisor a livello geografico, leader sono sempre gli Stati Uniti, seguiti a grandissima distanza da Regno Unito, Canada e Germania.

 

2. Cos’è un robo-advisor e quali sono vantaggi e svantaggi di questo strumento?

 

I robo-advisor sono software in grado di fornire consulenze finanziarie o gestione degli investimenti con la necessità, da moderata a minima, di intervento umano. Tali software si basano su formule matematiche ed algoritmi che, dato il profilo di rischio-rendimento del cliente, si occupano della composizione e della gestione del portafoglio di investimenti. Il robo-advisor, dopo l’avvenuta profilazione del cliente e stabilito l’importo da investire, fornisce un modello di portafoglio, basato sull’analisi dei dati passati, decidendo i pesi da assegnare alle singole asset class e decidendo quali strumenti finanziari comprare e vendere. In seguito, nel corso della naturale gestione del portafoglio, il robo-advisor fornisce anche indicazioni in merito a quali posizioni long e short chiudere e ricalibra i pesi delle asset class in modo automatico e coerente con il profilo-rischio del cliente. È importante sottolineare inoltre che i robo-advisor e i broker online sono molto diversi tra loro: i primi decidono in modo autonomo come investire il capitale del cliente, i secondi invece forniscono esclusivamente la piattaforma che consente al cliente di operare sui mercati finanziari, senza fornire alcun consiglio sulla gestione del portafoglio.

 

Tra i vantaggi dell’adozione di uno strumento quale i robo-advisor sicuramente figurano il risparmio di tempo nella gestione del portafoglio da parte del consulente finanziario, una pronunciata diminuzione dei costi di gestione dei patrimoni, una maggior trasparenza nella gestione ed un’efficiente e fredda gestione dell’emotività, che da sempre è fonte di numerosi errori nel mondo degli investimenti finanziari. In particolare la velocizzazione e la maggior trasparenza nell’intero processo di investimento e gestione dei patrimoni vanno nella direzione richiesta dalla MIFID II entrata in vigore nel gennaio del 2018.

 

Gli svantaggi derivanti dall’utilizzo dei robo-advisor sono essenzialmente tre. In primo luogo i portafogli proposti sono nella stragrande maggioranza dei casi molto differenti da quello che il cliente ha in essere prima di utilizzare un robo-advisor: ciò richiederebbe una chiusura immediata di tutte le posizioni in portafoglio e la successiva apertura di tutte le posizioni consigliate dal robo-advisor. Tale approccio risulta poco efficiente, la liquidazione delle posizioni andrebbe fatta con un approccio graduale, partendo dagli strumenti meno performanti ed arrivando a chiudere tutte le posizioni, operazione che va compiuta con l’affiancamento di un consulente finanziario professionista. In secondo luogo i portafogli proposti dai robo-advisor non consentono di operare modifiche riguardo i titoli negoziati: l’algoritmo potrebbe consigliare l’acquisto di prodotti finanziari contrari alle ragioni morali od etiche del cliente, per esempio. In terzo luogo l’algoritmo è una sorta di pacchetto precostituito: non fornisce alcuna spiegazione al cliente e non ha quelle funzioni di formazione e di esperienza che si avrebbero con l’ausilio di un consulente finanziario.

 

3. I migliori robo-advisor e le loro performance

 

Quando si esamina l’operato di un robo-advisor, le performance sono sicuramente un aspetto molto importante ma non rappresentano l’unico parametro di riferimento su cui deve basarsi la decisione del cliente per preferire un robo-advisor ad un altro. A tal proposito Barron’s e Backend Benchmarking hanno stilato una classifica dei dieci migliori robo-advisor al mondo tenendo conto di: taglio minimo di investimento, grado di accessibilità del robo-advisor ai consulenti finanziari, pianificazione finanziaria, trasparenza e conflittualità degli strumenti finanziari proposti, funzionalità specifiche del robo-advisor, grado di soddisfazione dei clienti nell’utilizzo del robo-advisor, costi di utilizzo e performance (fig.2)

Figura 2. Classifica dei migliori robo-advisor al mondo basata su performance ed altri criteri qualitativi. (fonte: Barron’s e Backend Benchmarking)

Dalla classifica si possono trarre due osservazioni. La prima considerazione riguarda quanto detto in precedenza, ossia che la performance da sola non basta a preferire un robo-advisor. Eclatante è il caso di Betterment: nonostante una performance inferiore dell’8,2% rispetto a SigFig, una migliore pianificazione finanziaria, una migliore trasparenza e gestione delle conflittualità e migliori funzionalità colmano il consistente divario di performance. La seconda considerazione è che i primi 7 robo-advisor in classifica vantano tutti performance superiori al 20%, in media, all’anno: considerando che i loro tracking record sono di 2 anni o poco più è un ottimo risultato.

 

4. Gli algoritmi escluderanno completamente l’intervento umano nella gestione del risparmio?

 

Quanto espresso in precedenza potrebbe far credere che gli algoritmi porteranno alla scomparsa della figura dei consulenti finanziari nel mondo del risparmio gestito. Si tratta di un pensiero e di una convinzione non perfettamente corrispondenti al vero. La naturale evoluzione dei robo-advisor porterà sicuramente ad algoritmi che, combinati insieme a tecnologie di machine learning, saranno in grado di imparare dagli errori commessi in precedenza e di migliorarsi autonomamente. Tuttavia è bene ricordare che i software sono sempre vulnerabili ad attacchi informatici che potrebbero comportarne un malfunzionamento in grado di far crollare i mercati finanziari anche in pochi minuti. I motivi per cui resterà comunque importante la figura del consulente finanziario sono essenzialmente due. In primo luogo nell’ambito di ricerca della controparte, ossia di potenziali nuovi clienti, la figura del consulente finanziario è sicuramente fondamentale: basti pensare a persone non particolarmente famigliari con la tecnologia o che preferiscono farsi spiegare da una persona “in carne ed ossa” come funziona il robo-advisor, quali sono le sue funzionalità, i possibili vantaggi e svantaggi. In secondo luogo la figura del consulente finanziario rimarrà cruciale in tutti gli ambiti della gestione del risparmio e della gestione del capitale delle imprese dove i dati non sono le uniche cose che contano. Tutto ciò che comporta analisi di possibili fusioni ed acquisizioni, valutazione di piani industriali, esame del management delle aziende, decisioni dei canali di finanziamento migliori da adottare per un’impresa e tutto il mondo del private equity, resteranno esclusivo appannaggio dello studio e della consulenza di persone fisiche. Nemmeno i Big Tech, quali i GAFA (acronimo che indica le principali aziende tecnologiche al mondo Google, Amazon, Facebook ed Apple), che hanno a disposizione le più grandi banche dati del mondo, potranno sviluppare algoritmi di una complessità tale da replicare l’expertise di team di professionisti specializzati in tali valutazioni.

Disclaimer: Questo articolo è frutto delle opinioni di chi lo ha redatto e supervisionato. Nessun compenso viene ricevuto per l’espressione di queste opinioni. Si dichiara inoltre di non avere alcun rapporto commerciale con le società e gli enti di ricerca menzionati in questo articolo.

 
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