Ventajas de usar la IA para mejorar la gestión patrimonial

Comprender la aplicación de la IA a los negocios requiere una comprensión del contexto: estrategia, clientes, cultura de la empresa, etc. Una aplicación digna de estudio en todas las organizaciones es la gestión patrimonial.

Varios bancos y empresas de inversión están tratando de utilizar la IA para mejorar esa gestión, ya sea para eliminar por completo a los asesores de riqueza humana o, mucho más comúnmente, para aumentar sus esfuerzos.

Nuestra investigación de encuestas sugiere que, si bien muchas organizaciones enfrentan desafíos con las implementaciones de producción de IA, la gestión de patrimonio es una clara excepción.

Aplicaciones de IA que pueden ayudar a tu hijo a hacer su tarea

Estudiamos estrategias de gestión de patrimonio utilizando IA y entrevistamos a los oficiales de análisis e IA que los apoyan en varias empresas diferentes.

No es sorprendente que cada organización haya encontrado un nicho de estrategia en la forma en que utiliza la tecnología para respaldar el asesoramiento de los clientes sobre sus inversiones.

Su uso de la IA se adapta a los tipos de clientes a los que atienden, los tipos de inversión que defienden, sus filosofías generales de inversión y las capacidades de IA que poseen.

Algunas estrategias, sin embargo, parecen mejores (a nuestra mente) que otras. No podemos abordar todos los problemas relacionados con los “roboasesores”: a los expertos les encanta el nombre, pero a las propias empresas de gestión de patrimonio generalmente no les gusta, por lo que nos centraremos aquí en tres alternativas con enfoques radicalmente diferentes.

Asesoramiento exclusivamente digital en Wealthfront

Casi todas las organizaciones que ofrecen asesoramiento robótico generado por IA lo combinan, a veces por un precio adicional, con consultas de asesores humanos.

Wealthfront es la excepción: siempre ha ofrecido solo interacciones digitales desde su fundación a finales de 2011. Su sitio web lo deja claro, al afirmar en su página de soporte:

“Wealthfront ofrece todos sus servicios, incluida la planificación financiera, la gestión de inversiones y la banca personal, exclusivamente a través de software.”

¿Es eso un error o una característica? Sí permite costos bajos: la tarifa de Wealthfront es del 0.25 por ciento, casi la misma que la de otros asesores solo digitales, pero sin duda menor que el promedio de poco más del 1 por ciento para el asesoramiento solo para humanos, y es gratis para cuentas de inversión por debajo de 5 mil dólares.

El enfoque exclusivamente digital de la empresa es consistente con un uso bastante extenso de la IA. Según un análisis, Wealthfront usa la IA de formas que otros robos no hacen.

Las respuestas del cliente a un cuestionario de evaluación de riesgos se traducen en una cartera de inversión personalizada de efectivo y fondos cotizados (ETF) a través de IA.

Sus algoritmos rastrean los comportamientos de gasto y ahorro de los clientes y brindan recomendaciones personalizadas para ayudarlos a alcanzar sus objetivos financieros.

Aún así, aunque el cliente objetivo de Wealthfront parece ser un millennial tecnológico de Silicon Valley fuertemente autodirigido (ofrece, por ejemplo, amplios consejos sobre opciones de acciones), creemos que esta estrategia es un inconveniente en general.

El crecimiento de Wealthfront en activos bajo administración (AUM) ha sido relativamente lento, ahora en alrededor de $ 16 mil millones. Creemos que el componente de asesor humano que falta es una razón para ello.

La compañía ofrece muchos consejos de inversión, pero principalmente en forma de publicaciones de blog.

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Servicios de asesor personal en Vanguard

Vanguard fue pionera en el enfoque de inversión de “hacerse rico lentamente” basado en costos bajos y fondos indexados, y su plataforma de asesoramiento automático, llamada Personal Advisor Services (PAS), es bastante consistente con ese enfoque.

Cobra una tarifa relativamente baja (0.30 por ciento o menos a medida que aumentan los activos), invierte el dinero de los clientes en fondos mutuos y ETF y, en general, tiene una filosofía de inversión conservadora.

De acuerdo con su enfoque sencillo, PAS no hace mucho con la IA. Las carteras se construyen sobre la base de evaluaciones de riesgo, pero se utiliza álgebra simple para traducir los cuestionarios en porcentajes de inversión (acciones/renta fija/nacional versus internacional).

El principal objetivo de inversión es financiar las jubilaciones, y se utilizan simulaciones de Monte Carlo (pruebas automatizadas en miles de posibles resultados financieros diferentes a lo largo del tiempo) para calificar la cuenta de cada cliente según la probabilidad de que sobreviva a sus ingresos.

Se hacen recomendaciones para decisiones como el reequilibrio de la cartera y la recolección de pérdidas fiscales, pero nada se ejecuta sin la revisión del asesor y del cliente. En resumen, PAS hace el trabajo de asesoramiento de inversión, pero con un mínimo de aportes o entusiasmo injustificados de la IA.

El asesoramiento humano es un componente integral del programa; en nuestra experiencia (Tom es un cliente), ese consejo generalmente está orientado a lograr que los clientes realicen las tareas necesarias (como identificar a los beneficiarios) y persuadirlos de que no hagan cosas estúpidas (como vender acciones justo después de una caída del mercado).

La combinación de características, y la base de clientes muy grande de Vanguard, sin duda, ha convertido a PAS en el gigante entre los asesores automáticos, con más de 221 mil millones en AUM.

También hay una opción relativamente nueva sin asesoramiento humano llamada Digital Advisor que cobra solo el 0.15 por ciento. Para el inversionista que quiere alto valor a bajo costo, las ofertas de Vanguard son difíciles de superar.

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Next Best Action (y mayor compromiso) en Morgan Stanley

Quizás el mayor nivel de integración de la IA con la estrategia se encuentra en la unidad de Gestión de Patrimonios de Morgan Stanley, y también está acompañada por el mayor nivel de enfoque en asesores humanos.

Morgan Stanley tiene una gran práctica de riqueza: ocupa el tercer lugar en el mundo después de UBS y Credit Suisse en AUM, pero nuestra sensación es que tanto su inteligencia artificial como su estrategia digital están muy por delante de sus competidores tradicionales.

Durante más de 10 años, Morgan Stanley ha estado trabajando en su sistema Next Best Action para proporcionar a sus asesores financieros (FA) información para presentar a los clientes.

Escribimos sobre este sistema, que utiliza el aprendizaje automático para identificar inversiones de interés y relevancia para un cliente en particular, en 2017. En ese momento, recién se estaba introduciendo y el enfoque estaba en generar ofertas de inversión personalizadas.

Sin embargo, desde entonces, Morgan Stanley también se ha centrado en los aspectos del sistema relacionados con la participación del cliente.

El equipo de gestión de la unidad de Wealth Management ha llegado a la conclusión de que la forma principal en que una FA logra el éxito es a través de un compromiso frecuente con el cliente, por lo que el sistema Next Best Action facilita ese proceso. Como dijo Jeff McMillan, director de análisis de la empresa, en una entrevista:

“Tenemos un algoritmo de aprendizaje automático muy sofisticado para identificar temas de interés para los clientes. Pero al final, el asesoramiento financiero es un juego basado en humanos. Si todo lo que hace el sistema es recordarles que el asesor está allí y cuidándolos, eso suele ser suficiente”.

El uso del sistema es voluntario, y no todas las AF lo utilizan, por lo que es imposible atribuirle AUM u otras medidas financieras.

Pero McMillan dijo que las FA que lo usan son más eficientes, porque generar ideas de inversión relevantes es mucho más rápido con el sistema, y ​​sus clientes están más comprometidos.

Creemos que esta combinación de capacidades hace que esta sea una estrategia ganadora para Morgan Stanley y otros administradores de patrimonio de alto nivel.

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¿Es suficiente la IA por sí sola?

Otras empresas de gestión de patrimonio de alto nivel a veces dicen que la IA no puede gestionar carteras de clientes que incluyan inversiones alternativas, como arte, materias primas o capital privado.

Pero McMillan de Morgan Stanley dijo que esa no es una buena excusa.

“Existe la percepción de que estas herramientas solo son adecuadas para el segmento de ‘masa rica’ y no para el espacio de ‘patrimonio neto ultra alto'”, dijo.

“El argumento es que las poblaciones son demasiado pequeñas para recomendaciones confiables.

Pero podemos impulsar oportunidades específicas basadas en el comportamiento y las características individualizadas del cliente”. Dijo que incluso si no hay suficientes datos para el aprendizaje automático, “podemos usar reglas comerciales o un enfoque de prueba y control para ver qué está generando una respuesta”.

McMillan comentó que este no es un sistema, sino una forma de hacer negocios. Él atribuye un enfoque multifuncional a la gestión del proceso y ejecutivos que fueron previsores y se quedaron con la idea a lo largo del tiempo.

Específicamente le da crédito a Andy Saperstein, el jefe de gestión de patrimonio y ahora copresidente de Morgan Stanley, así como al director de operaciones a largo plazo de la compañía, Jim Rosenthal, ahora jubilado.

De hecho, parecería que en todas estas empresas no solo funciona un sistema de IA, sino una nueva forma de hacer negocios.

Cada estrategia es bastante diferente de las demás, por lo que la IA también debe ser diferente. Eso significa que no puede evaluar una aplicación de IA de forma aislada de la estrategia, el proceso y la cultura de la organización.

La gestión patrimonial proporciona una ilustración útil de la necesidad de integrar la IA en el ADN de la organización en lugar de agregarla por encima.

SOBRE LOS AUTORES

Thomas H. Davenport (@tdav) es Profesor Distinguido del Presidente de Tecnología de la Información y Gestión en Babson College, profesor invitado en la Escuela de Negocios Saïd de Oxford y miembro de la Iniciativa del MIT sobre la Economía Digital.

Randy Bean (@randybeannvp) es un líder intelectual de la industria, autor y director ejecutivo de NewVantage Partners, una firma de consultoría de gestión y asesoría estratégica que fundó en 2001. Es el autor del libro Fail Fast, Learn Faster: Lessons in Data -Liderazgo impulsado en una era de disrupción, Big Data e IA.

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