I chatbot di nuova generazione promettono l’accesso immediato a un servizio in grado di facilitare l’operatività delle reti commerciali, delle strutture centrali di supporto e degli investitori finali
Nati come semplici interfacce conversazionali in grado di restituire risposte limitate e dipendenti dai dati forniti dall’utente durante l’utilizzo (cosiddetti chatbot rule-based), grazie allo sviluppo della tecnologia, i chatbot si sono presto evoluti in complessi sistemi cognitivi in grado di eseguire simultaneamente centinaia di algoritmi di analisi linguistica, apprendere autonomamente sulla base degli input ed elaborare e comprendere il linguaggio naturale dell’uomo al fine di contestualizzare le informazioni e fornire risposte coerenti e dettagliate (Ai-based). In tempi recenti, grazie al contributo offerto dal continuo progresso tecnologico, abbiamo potuto assistere alla nascita e allo sviluppo di un gran numero di assistenti virtuali, alimentati da sistemi di Nlp (natural language processing) o Dnn (deep neural network) evoluti. Per fare qualche esempio possiamo citare: Siri (nato nel 2010 e integrato in Ios nel 2011), Google Now (2012) e Google Assistant (2016), Cortana (l’assistente virtuale di Microsoft sviluppato nel 2013) e Alexa di Amazon (2014). Veri e propri contatti che sfruttano l’intelligenza artificiale per restituire all’utente un’esperienza conversazionale strutturata attraverso un continuo adattamento a una sempre maggiore quantità di dati e a richieste sempre più variegate da parte degli utenti. I chatbot hanno così assunto un ruolo cruciale nell’attuale contesto economico e sociale in forza della loro capacità di svolgere compiti complessi quali leggere e inviare messaggi, gestire chiamate e promemoria, controllare le applicazioni per la riproduzione di contenuti multimediali e i dispositivi connessi attraverso l’Iot (luci, smar-tv, elettrodomestici). Possono inoltre essere utilizzati in campo sanitario o come supporto nell’apprendimento di una seconda lingua. In generale la loro adozione è rivolta al miglioramento dell’esperienza dell’utente guidando l’interazione verso un modello di assistenza intelligente. Gli ambiti di applicazione sono molteplici, si va dal retail, passando per le app di messaggistica e le piattaforme di learning, fino al settore finanziario ma la direzione è comune. L’obiettivo è infatti quello di fornire supporto attraverso suggerimenti o insight informati, nell’ambito di una interazione a canale diretto, favorendo l’elaborazione di una risposta che sia il più possibile pertinente e tempestiva. Queste forme di intelligenza artificiale tuttavia stanno ancora attraversando una fase di perfezionamento. Pare infatti che non siano così intelligenti come ci piace descriverle. Molti utenti lamentano il fatto che queste tecnologie non siano ancora in grado di interagire in maniera efficace in ogni circostanza riportando, nella maggior parte dei casi, risposte incomplete o addirittura completamente errate. Questo avviene in particolare con riferimento ai chatbot progettati per rispondere a una grande quantità di domande di natura diversa. Diverso è il caso di quelli che potremmo definire «specialistici», ovvero dedicati a un ambito o settore specifico, come ad esempio quello finanziario. In questa configurazione i chatbot appaiono molto efficaci e riscuotono successo in quanto capaci di supportare l’utente, sia professionale che non, nella ricerca di informazioni complesse e difficili da reperire anche all’interno di applicazioni caratterizzate da interfacce utente intuitive e ben progettate. In ambito finanziario i chatbot rappresentano un metodo innovativo di comunicazione con l’utente che permette un dialogo immediato ed efficace attraverso il reperimento di informazioni su strumenti finanziari, indicatori quantitativi di rischio, rendimento, grafici di andamento e reportistica ufficiale e commerciale degli strumenti finanziari.
LE POSSIBILI APPLICAZIONI
Ipotizziamo un consulente finanziario che ha un appuntamento fuori sede con un cliente, per proporre un nuovo strumento su cui investire; ma quale? Non ha avuto modo di preparare l’incontro e deve trovare il prodotto più in linea per le caratteristiche del cliente. Attraverso una semplice domanda al chatbot, il consulente è in grado di trovare lo strumento adatto in termini per esempio di rischio/rendimento e può fornire tutte le informazioni che il cliente richiede, da indicatori quantitativi puntuali fino a rappresentazioni grafiche, oltre alla relativa documentazione commerciale e legale. Lo stesso esempio lo potremmo fare pensando alle strutture di supporto commerciale a cui spesso viene chiesto di reperire velocemente informazioni di cui non sempre si ha piena sensibilità e conoscenza. Ancora più immediato risulta essere il reperimento delle informazioni attraverso quei chatbot che incorporano soluzioni di speech-to-text e text-to-speech. Tali tecnologie offrono la possibilità di consultare il chatbot vocalmente senza la necessità di scrivere, risultando estremamente utili in particolari circostanze. Ma l’evoluzione e il progresso non si fermano qui. In particolare, si sta già lavorando a evolvere le funzionalità richiamabili attraverso una chat fino a offrire agli utenti un servizio completo che parte da un’analisi di singoli prodotti/strumenti finanziari e arriva a produrre simulazioni e proposte di investimento sul proprio patrimonio attraverso l’integrazione con motori di robo advisory. L’utente sarà in grado di analizzare i propri investimenti semplicemente chattando con il suo assistente virtuale. Alla semplice domanda «come sta andando il mio portafoglio?» il bot potrà restituire ad esempio il rendimento dell’investimento dell’ultimo periodo o il grado di rischiosità, così come generare una proposta di riallocazione del proprio portafoglio in quanto sbilanciato rispetto alla strategia consigliata. Tale evoluzione consentirà di fornire all’utente un servizio che possa facilitare l’operatività di consulenti finanziari, banker, strutture centrali di supporto e investitori finali, attraverso una nuova user experience totalmente digitale e innovativa. La facilità e immediatezza nel reperimento delle informazioni su strumenti e portafogli sono il plus che i chatbot specialistici mettono a disposizione.
ANNA, IL PRIMO BOT ITALIANO
Il primo bot che interloquisce su strumenti finanziari in Italia è stato implementato da Anima Sgr, uno dei principali asset manager del paese con un patrimonio complessivo in gestione di oltre 177 miliardi di euro (a fine aprile 2020). Anima, ormai da più di un anno, ha messo a disposizione all’interno del proprio sito web un servizio di assistenza virtuale evoluto, attivo 24 ore su 24, accessibile da qualunque dispositivo (desktop, tablet e mobile) e interamente basato su intelligenza artificiale e capacità di elaborazione del linguaggio naturale. Anna, questo il nome dell’assistente virtuale, è in grado di supportare clienti retail e istituzionali così come consulenti e professionisti del risparmio, nel rapido reperimento di un gran numero di informazioni relative ai fondi gestiti: performance e grafici relativi, Nav, rischio, volatilità, documentazione e molto altro. Anna è in grado di rispondere esattamente alle richieste grazie alla interazione del motore di artificial intelligence con il motore di calcolo finanziario e con la relativa base dati. Un secondo caso interessante è quello di Ubi Banca che ha incluso i bot nel programma di sperimentazione e di innovation della Banca. Ubi infatti è stata tra le prima a usare l’intelligenza artificiale per supportare i propri dipendenti nel processo di integrazione delle «good bank» acquisite. La sperimentazione è stata allargata al supporto sui prodotti di investimento nell’ambito della nuova digital wealth platform di gruppo (Licya). LicyaBot è un progetto molto sofisticato che potrà consentire al private banker l’accesso a una base dati di migliaia di strumenti multiasset e risponde a domande sia di tipo quantitativo (efficienza, rendimenti, rischi ecc) che di tipo qualitativo (classificazione, documentazione ecc). Queste soluzioni sono testimonianza di come l’evoluzione del wealth management vada verso paradigmi digitali che mettono al centro l’esperienza del cliente e che consentono alle reti commerciali di concentrare il proprio tempo su attività a valore aggiunto nell’ambito della relazione con il cliente.
Commento a cura di Pasquale Orlando, head of strategic marketing e founder di Deus Technology
