di Deborah Ullasci
Dalla finanza comportamentale alla finanza emozionale
Qual è il peso delle emozioni sulle decisioni d’investimento? Molti studi di finanza applicata alla psicologia confermano come frequentemente si commettano errori dettati da impulsi di cui a volte non si è neanche consapevoli.
Secondo gli psicologi ed economisti Kahneman, Ritov, Schkade e Thaler, pionieri della finanza comportamentale, le decisioni degli individui sembrano essere governate da atteggiamenti e valutazioni affettive piuttosto che da preferenze economiche basate sulla razionalità e su obiettivi chiari basati sui rendimenti attesi pesati per il rischio ed il loro orizzonte temporale. Da queste analisi è emerso che quegli investitori che non si affidano a consulenti finanziari professionali, all’aumento della volatilità o al presentarsi di un evento inatteso sui mercati, si auto procurano danni patrimoniali significativi. 
Mentre la finanza comportamentale analizza gli errori cognitivi e le emozioni consce come la paura, l’avidità, l’insicurezza, che inducono a scelte sbagliate, è stato scoperto un nuovo segmento: la finanza emotiva che analizza le emozioni inconsce, cioè i sentimenti che ci guidano in modo inconsapevole. In ambito finanziario le paure nascoste potrebbero spingerci a non assumere rischi, privandoci della possibilità di ottenere rendimenti interessanti, o peggio ancora a causa della troppa confidenza, facendoci assumere posizioni eccessivamente rischiose che si chiudono in perdita.
C’è un unico modo realmente efficace per gestire le emozioni: avere un metodo. Ma come implementarlo?
Affidarsi a chi quel metodo lo padroneggia: il consulente finanziario il quale ha tre principali compiti: pianificare in base ai propri obiettivi di vita, ottimizzare la componente fiscale, e quello che in gergo viene chiamato coaching comportamentale ovvero aiutare il cliente a gestire le proprie emozioni. Si è rivelato evidente che gli istituti finanziari si attrezzino di strumenti tecnologicamente efficaci per gestire le emozioni e l’irrazionalità e raccogliere informazioni utili a calibrare meglio le scelte da seguire nell’interesse, prima di tutto, dei loro clienti.
Ancora una volta è il Fintech a rivelarsi un valido aiuto attraverso l’utilizzo dell’Intelligenza artificiale, dell’affective computing e del cloud storage.
L’intelligenza artificiale (IA)
Le tecnologie IA stanno rivoluzionando il settore bancario e con esso le modalità con cui i consumatori e le aziende accedono e gestiscono le proprie finanze. Ci sono diverse startup che tramite l’AI costruiscono algoritmi e servizi per aiutare gli utenti a prendere decisioni calibrate e intelligenti sulla base di analisi articolate e complesse frutto di un’elaborazione di dati impossibile per un essere umano.
Emotiva (www.emotiva.it) è una di queste, pioniere in Italia nell’applicazione dell’affective computing che grazie alla collaborazione con il FUSE Lab dell’Università degli Studi di Milano Bicocca è in grado di analizzare volumi enormi di dati in pochissimo tempo, in remoto e nel totale rispetto della privacy.
Demetrio Migliorati Head of Innovation di Banca Mediolanum, ritiene però che la definizione corretta non dovrebbe essere “Intelligenza Artificiale” bensì “Umanità Aumentata” in quanto non sostituirà quella dei professionisti ma la implementerà aiutandoli nel loro lavoro.
E’ la conoscenza l’elemento di valore che permetterà alle banche di servire meglio i propri clienti, analizzandone le intenzioni, i comportamenti e addirittura le emozioni. Il tutto per migliorare la customer relationship, anche attraverso servizi digitali basati su IA le cui interfacce intuitive e immersive garantiscono una user experience di qualità apprezzata dai clienti.
L’obiettivo è combinare la flessibilità del mondo Fintech con la sicurezza, l’affidabilità e la conformità normativa necessaria per far parte dei processi di un settore altamente regolamentato in cui la fiducia dei clienti è fondamentale.
Emotion Advisor
L’Emotion Artificial Intelligence è un ramo specifico dell’IA che studia e sviluppa applicazioni e device in grado di riconoscere, interpretare, processare e simulare lo stato emotivo umano e, in futuro, riprodurlo attraverso lo sviluppo di algoritmi che sono in grado di riconoscere le emozioni umane semplicemente dal movimento degli occhi, dei muscoli facciali o dal tono della voce.
Questi algoritmi ci permettono di capire cosa altera il battito cardiaco, la pressione sanguigna e l’attività celebrale: quando ad esempio ridiamo, piangiamo o abbiamo paura, attiviamo circuiti cerebrali e usciamo muscoli facciali diversi. Se un consulente umano è in grado di notare solo marginalmente queste differenze, gli algoritmi ed i software che li gestiscono sono capaci invece di individuarle ed analizzarle con precisione millimetrica. A questo proposito esiste una soluzione personalizzata, già implementata in diversi paesi nel mondo, chiamata Emotion Advisor, che utilizza l’intelligenza artificiale per rilevare le vere emozioni dei clienti.
Come funziona l’Emotion Advisor?
Con un software in tempo reale, misura le micro espressioni del volto, attraverso una normale webcam mentre il cliente guarda un video che espone diverse problematiche finanziarie. La seconda fase consiste nell’analizzare fotogramma per fotogramma, gli 80 punti nodali sul viso che si muovono in maniera quasi impercettibile in frazioni di secondo. Successivamente avviene la conversione delle immagini in dati: i tratti facciali vengono tradotti in cifre appartenenti a un codice numerico detto faceprint, la cosiddetta impronta facciale.
Questo codice rappresenta la conformazione unica del volto, in modo analogo all’impronta digitale di un polpastrello. L’emotion advisor fornisce infine un report personalizzato, che permette al cliente di prendere migliori decisioni finanziarie basate sulle vere emozioni provate riguardo alle proprie finanze. Utilizzando poi computer vision e algoritmi di machine learning, si ottengono emotional data insights utili a comprendere e predire i comportamenti futuri. L’algoritmo proprietario divide l’immagine principale in più parti, e per ognuna di queste, una rete neurale fornisce il valore delle Action Unit (AU) relative a quell’area del volto.
Quali utilizzi nella finanza?
Innanzitutto un’analisi più accurata dei dati porterà ad una migliore profilazione del rischio cliente incorporando al questionario Mifid il suo profilo emotivo. Ciò consentirà, in seconda istanza, di individuare gli strumenti più adatti per soddisfare le sue esigenze con l’obiettivo di ottimizzare il rapporto rischio rendimento nel lungo termine. Intelligenza Artificiale combinata con Big data e Open banking, compieranno la vera rivoluzione, abbassando il livello dei Non Performing Loans (NPL), per esempio, e facilitando, allo stesso tempo, la circolazione della liquidità, con un maggior livello di confidenza. In altre parole, meno perdite per il sistema, meno costi per l’utilizzatore.
L’emotion advisor provvederà a fornire benefici agli investitori, al consulente finanziario, alle reti bancarie ed al regolatore:
Agli investitori per inquadrarne la vera propensione al rischio e scegliere i prodotti e i servizi più indicati.
Al consulente finanziario poichè sarà in grado di attirare nuovi contatti e coinvolgere meglio i clienti con consigli personalizzati basati sulle loro risposte emotive. Garantendo una migliore sicurezza normativa mappando le tolleranze di rischio per il singolo portafoglio con obiettivi e aspettative realistiche.
Alle banche che potranno usare questa tecnologia per posizionarsi come innovatori e attrarre nuove nicchie di mercato come per esempio i millennials.
Infine ne beneficia anche il regolatore in quanto, affiancandolo al questionario MIFID2 potrebbe rivelarsi uno strumento compatibile con funzioni e obiettivi di controllo e prevenzione dei rischi di misselling.
L’unione dei due strumenti per la profilazione del cliente potrebbe rivelarsi dunque una rivoluzione importante nel mondo della consulenza riducendo l’asimmetria informativa e migliorando l’efficienza del sistema.
Quali sono le criticità dell’emotional advisor?
Per rendere efficace questa tecnologia è necessario disporre di una grande quantità di dati, in modo da ottenere risultati più precisi possibile. I sistemi di riconoscimento facciale si basano sulla deep learning. Maggiore è il volume di dati che gli algoritmi possono analizzare, maggiore è il livello di accuratezza della macchina. La quantità di informazioni dell’AI è un fattore determinante per l’evoluzione dell’algoritmo dei sistemi di face recognition.
Nell’applicazione dei sistemi di riconoscimento entrano in gioco anche altri fattori, come la risoluzione delle immagini o il livello di illuminazione dell’ambiente.
Legislazione del riconoscimento facciale
ll 28 febbraio 2021 la Commissione della Convenzione del Consiglio d’Europa n. 108 del 1981 in materia di protezione dei dati personali, ha elaborato una serie di linee guida che forniscono un insieme di misure volte a garantire e proteggere i diritti umani fondamentali che potrebbero venire violati attraverso l’utilizzo di tecnologie di riconoscimento facciale.
Nella Risoluzione approvata il 20 gennaio 2021 si è evidenziata la necessità di disporre di un quadro giuridico europeo comune, con definizioni armonizzate e principi etici comuni. Il Comitato riconosce infatti i pericoli che possono derivare da tecniche particolarmente invasive e richiama la necessità di un dibattito pubblico e di un approccio precauzionale.
Il documento esprime particolare preoccupazione riguardo ai rischi derivanti dal riconoscimento facciale volto a rilevare i tratti della personalità, i sentimenti o le reazioni emotive dall’immagine del volto: le cosiddette tecnologie di “riconoscimento dell’affetto”. Per questo le tecnologie sul mercato operano in cloud ed in maniera anonima assegnando un codice alfanumerico ad ogni cliente previa la ricezione del suo consenso.
I dati raccolti vengono poi aggregati dando un’indicazione precisa delle scelte di investimenti per sesso, età reddito o qualsiasi altro parametro pre-impostato garantendo quindi la privacy del singolo soggetto analizzato.
Conclusioni
E’ scientificamente provato che più del 90% dei comportamenti umani è determinato dalle emozioni. Oggi più che mai dopo mesi di lockdown e pandemia appare necessario, da parte dell’investitore, una maggiore consapevolezza nelle proprie scelte d’investimento e, da parte del consulente, una maggiore capacità di considerare gli aspetti emotivi dei suoi clienti.
Grazie a queste nuove tecnologie le aziende potranno acquisire dati ad alto valore aggiunto in maniera estremamente veloce, ottimizzando i processi ed evitando sprechi di risorse economiche. Per non rischiare soprattutto di farsi sopraffare dalle proprie emozioni.
Fonte: (https://www.nicolaporro.it/economia-finanza/banca/emotional-advisor-la-soluzione-fintech-per-gestire-lemotivita/)
