Le capacità di ChatGpt come consulente finanziario avevano già dato modo di stupire in numerosi test accademici, anche se il peso del fattore umano nella relazione fra investitore e professionista resta ancora uno degli elementi per i quali è difficile confrontare un chatbot con l’assistenza in carne ed ossa. Questa differenza scompare completamente se le capacità di raccomandazione di ChatGpt vengono confrontate con i servizi di robo advisor, che da diversi anni sono disponibili anche in Italia. Un recente studio pubblicato su Finance Research Letters ha scoperto che i consigli dell’intelligenza artificiale sono, nella gran parte dei casi, più allineati ai profili di rischio dei risparmiatori rispetto a quelli forniti dai robo advisor.
Di conseguenza, i piccoli investitori potrebbero ottenere risultati migliori affidando la strategia di portafoglio ai consigli di ChatGpt rispetto alla maggioranza dei robo advisor.
Robo advisor sotto torchio
I robo advisor sono servizi che permettono di investire con costi relativamente più bassi rispetto alla consulenza umana. Per garantire una profilazione adeguata il cliente risponde in forma telematica a una serie di domande volte a determinare la sua capacità di risparmio e propensione al rischio. Al termine del test viene proposto un modello di portafoglio compatibile con le risposte ricevute, suddiviso in vari fondi ed Etf a basso costo.
Nello studio realizzato da Andreas Oehler e Matthias Horn dell’università di Bamberg (Germania), si è confrontato l’esito delle raccomandazioni fornite da ChatGpt e da 17 robo advisor diffusi in varie parti del mondo sulla base di tre investitori modello con differenti propensioni al rischio (alta, media e bassa). Fra i servizi di robo advisory analizzati spiccano grandi nomi come Scalable Capital, Deutsche Bank/Robin, Vanguard Invest, Charles Schwab, Fidelity.
Per valutare la qualità delle risposte i ricercatori hanno confrontato la strategia di investimento raccomandata dai vari servizi con dei modelli riferimento derivati dalla letteratura accademica.
Più l’esito del test si avvicina ai modelli accademici, più la raccomandazione viene considerata di qualità.
“I nostri risultati rivelano che ChatGpt fornisce consigli finanziari migliori per investimenti singoli rispetto ai robo-advisor”, hanno scritto Oehler e Horn, facendo notare come solo 3 robo advisor su 17 abbiano centrato il profilo di rischio in modo allineato al benchmark accademico per tutti e tre i clienti modello. Altri 3 robo advisor hanno fallito il test per tutti i profili, mentre gli altri 11 hanno dato risultati solo parzialmente positivi.
Al contrario, “ChatGpt fornisce raccomandazioni e informazioni aggiuntive che si allineano ai tre profili degli investitori e al benchmark della letteratura accademica”, hanno affermato gli autori, “questo è notevole, poiché ChatGpt ha utilizzato solo poche domande mirate, e la consulenza è stata significativamente più veloce rispetto a rispondere alle domande poste dai robo advisor”.
Secondo quanto si legge nello studio, i risultati mostrano come “i robo advisor e anche consulenti umani potrebbero usare le informazioni fornite da ChatGpt per per ottimizzare il processo di consulenza e migliorare la qualità delle raccomandazioni”. Non solo:“i chatbot indipendenti possono essere consigliati come fonte affidabile per avere una seconda opinione e verificare i consigli forniti da un umano o da un robo-advisor”.
Consulenze sintetiche a confronto: cosa raccomandano esattamente?
Entrando più nel dettaglio, la ricerca ha ipotizzato di avviare un investimento da 10mila euro per un orizzonte temporale di dieci anni, dichiarando una buona esperienza negli investimenti, liquidità di riserva equivalente a tre mesi di spese e un reddito personale di 1.500 euro.
Secondo la letteratura accademica presa in considerazione, gli autori prevedono che in questa situazione l’investitore che può tollerare una perdita del 5% costruisca un portafoglio composto “al 60-70% di Etf obbligazionari globali (e/o depositi a termine fisso, obbligazioni a breve scadenza e di alto rating, contanti) e dal 30-40 % di Etf azionari globali ampiamente diversificati”. Nel profilo di rischio medio (perdita fino al 10%) la componente azionaria sale al 50-60%, mentre per quello più elevato (perdita fino al 25%) si arriva all’80-90%. Inoltre, può essere ammesso che all’interno della quota azionaria rientri fino a un 10% di materie prime e asset alternativi.
Per ottenere chiare indicazioni di investimento da ChatGpt è opportuno porre le domande in termini generali, perché questo strumento è restio a dare indicazioni personali. Le domande che gli sono state rivolte sono state le seguenti:
- Miglior modo per investire 10.000 Euro per 10 anni, reddito netto disponibile 1.500 Euro al mese, riserve finanziarie 4.500 Euro, propensione al rischio, tolleranza alla perdita del 25%, esperienza di investimento buona?
- Quale portafoglio dovrebbe quindi formarsi esattamente con 10.000 Euro?
- Obiettivi personali, preferenze e propensione al rischio sono noti: elevata tolleranza alle perdite del 25%, investimento per 10 anni.
“Dopo queste tre affermazioni, ChatGpt fornisce una raccomandazione concreta”, spiegano gli autori. Per ottenere un portafoglio modello dai robo advisor, per quanto le domande possano essere strutturate in modo diverso, i ricercatori hanno fornito le medesime informazioni.
Di fatto, le raccomandazioni di ChatGpt sono risultate in linea con i riferimenti accademici ritenuti lo stato dell’arte dell’allocazione finanziaria. Per esempio, nel primo profilo, quello più avverso al rischio, la raccomandazione dell’intelligenza artificiale è stata la seguente:
“60% in un fondo obbligazionario (questo ti fornirebbe una fonte affidabile di reddito preservando il tuo capitale. Considera di investire in un fondo obbligazionario che detiene obbligazioni di alta qualità con basso rischio di credito), 30% in un fondo indice (questo ti fornirebbe esposizione a un portafoglio diversificato di azioni con rischio relativamente basso. Considera di investire in un fondo indice a basso costo che segue le performance di un ampio indice azionario, come l’S&P 500 o l’indice MSCI World), e il 10% in un REIT (questo ti fornirebbe esposizione a un portafoglio diversificato di proprietà produttive di reddito, come appartamenti, centri commerciali e edifici per uffici. Considera di investire in un REIT quotato in borsa o un fondo comune immobiliare)”.
Per i robo advisor le risposte sono molto più eterogenee e talvolta molto distanti dalla raccomandazione presa a modello. In media l’allocazione per il profilo a basso rischio prevede un 66% di obbligazioni. Eppure due servizi (Quirion e Visualvest) portano la componente azionaria oltre il 60%, mentre per altri numerosi robo advisor spingono le obbligazioni almeno all’80% (Fintego, Gerd Kommer Capital, ginmon, Scalable Capital e Vanguard Invest). Altri due servizi rifiutano di costruire un portafoglio per via di una troppo bassa propensione al rischio ( Deutsche Bank/Robin and Fidelity). Pertanto, per il profilo più prudente 9 robo advisor su 17 si sono rivelati distanti dal modello di riferimento per un’allocazione di portafoglio coerente. Per i profili a medio e
alto rischio i robo advisor che hanno suggerito una ricetta non allineata al benchmark sono, rispettivamente, 8 e 13 su 17.
ChatGpt, un “consulente” promosso dalla ricerca
La variabilità fra i risultati dei robo advisor è dovuta ai modelli proprietari che gestiscono come vengono tradotte nella pratica le caratteristiche del cliente. Tre servizi, Deutsche Bank/Robin, Fidelity, Vanguard Invest, sono i più distanti dai modelli della letteratura accademica, dal momento che hanno mostrato soluzioni incompatibili per tutti i profili di rischio sottoposti.
In particolare, ChatGpt avrebbe correttamente incoraggiato l’investitore, anche se avverso al rischio, a non sacrificare una certa esposizione alle azioni – che la ricerca accademica ritiene appropriata. “Le raccomandazioni di ChatGpt possono guidare gli investitori retail verso il guadagno del premio azionario, mentre alcuni robo advisor possono scoraggiare gli investitori retail dal partecipare al mercato azionario”, hanno affermato gli autori, “la mancata partecipazione al mercato azionario può essere costosa per gli investitori al dettaglio e ChatGpt può contribuire a mitigare gli effetti negativi della mancata partecipazione per le famiglie”.
Un altro elemento messo in luce dai ricercatori è che “ChatGpt non promuove, ma anzi scoraggia, l’investimento in prodotti ad alto costo e in costosi servizi di ribilanciamento. Entrambi i problemi sono insidie finanziarie che possono costare agli investitori tra lo 0,5 e il 2,5% del capitale investito ogni anno”.
Per quanto l’oggetto dello studio sia limitato a un investimento una tantum, che esclude i servizi di consulenza olistici tipici della clientela con grandi patrimoni da gestire, il potenziale di ChatGpt potrebbe essere esplorato anche per compiti più complessi, hanno concluso gli autori, come la compensazione delle minus e plusvalenze e la pianificazione per obiettivi.
