L’AI di ChatGpt & co si trasforma in assistente per investire, fare trading e gestire il portafoglio: pericolo o opportunità?
L’intelligenza artificiale passa all’azione: ora analizza e controlla i portafogli e può anche impostare ordini di acquisto e di vendita. Ma i rischi sono dietro l’angolo
Non più soltanto chatbot capaci di rispondere alle domande dei clienti, ma veri e propri assistenti in grado di interpretare una richiesta, accedere ai dati e, entro determinati limiti, compiere azioni di portafoglio. È questa la nuova frontiera dell’intelligenza artificiale applicata alla finanza con banche, fintech e piattaforme di investimento che stanno trasformando siti e app in interfacce conversazionali. A segnare il passaggio è Scalable Capital, prima banca in Europa ad aprire la sua piattaforma a tutti i principali assistenti AI, tra cui ChatGpt (OpenAI), Claude (Anthropic) e Grok (SpaceXAI). La fintech tedesca nei giorni scorsi ha lanciato Agentic Investing: una funzione, attiva anche in Italia, tramite la quale gli utenti possono interpellare l’AI preferita per analizzare i mercati, controllare il portafoglio, impostare pac o alert e perfino ordini, che devono comunque essere verificati e approvati dal cliente. La differenza rispetto al chatbot tradizionale è sostanziale. Un assistente conversazionale risponde, mentre un agente AI può pianificare una sequenza di attività e utilizzare strumenti digitali per portarla a termine. In finanza significa passare dalla domanda «come sta andando il mio portafoglio?» a richieste come «avvisami se un titolo scende sotto questa soglia» o «analizza la mia esposizione». Il confine tra informazione, assistenza e operatività diventa quindi sempre più sottile.
Il test di MF-Milano Finanza con Claude
Da un test condotto da MF-Milano Finanza emerge che Agentic Investing di Scalable Capital elabora anche un portafoglio in Etf. Alla domanda «ho 10 mila euro vorrei investirli. Quali Etf posso scegliere?». La risposta di Claude è questa: «La mia proposta: portafoglio con due Etf, semplice ed efficiente» (si veda tabella in pagina). Il chatbot di Anthropic (l’esperimento con ChatGpt conduce a risultati molto simili) suggerisce anche precisi strumenti di investimento, dopo aver interpellato l’utente su orizzonte temporale e obiettivi di rischio. Tuttavia, precisa Claude al termine della risposta, quella fornita «non è consulenza finanziaria personalizzata ma una struttura di portafoglio basata sui parametri di rischio e orizzonte che mi hai indicato». Il confine invalicabile tra assistenza e consulenza finanziaria non è violato anche se, soprattutto per l’investitore alle prime armi, il rischio è quello di concentrarsi più sui singoli Etf che non sul quadro d’insieme.
L'Italia accelera nell'uso degli assistenti AI
In Italia il mercato degli assistenti rivolti al retail è ancora in fase di sviluppo, ma la corsa è ormai partita. Un esempio è Moneyfarm che ha integrato Bastian, un assistente AI pensato per affiancare il team di consulenti.
Da marzo scorso Bastian mette a disposizione un sistema di domande e risposte, in questa prima fase tramite un accesso guidato, che toccano varie categorie. I numeri aggiornati al 25 agosto (tabella in pagina) mostrano 6.634 clienti che hanno posto almeno una domanda all’AI, per circa 12 mila risposte generate su 2.334 strumenti. L’85% circa delle interazioni arriva dall’app mobile. Interessante il comportamento successivo: il 12,1% dei clienti italiani che fa una domanda a Bastian esegue poi un ordine entro 24 ore. Un dato che non dimostra un rapporto causale, ma segnala quanto velocemente l’AI possa inserirsi nel percorso che porta dall’informazione all’operazione. In questi giorni Moneyfarm ha lanciato un progetto pilota interno per trasformare Bastian in un assistente conversazionale completo. Per scelta, però, oggi non esegue ordini, non movimenta denaro e non fornisce consulenza: risponde, spiega e orienta. In linea con la filosofia di Moneyfarm di utilizzare l’AI per amplificare la competenza umana, non sostituirla.
Anche l’editoria finanziaria si sta muovendo nella stessa direzione. Class Editori, che edita anche MF-Milano Finanza, ha sviluppato (prima realtà in Italia) MF Gpt, un assistente AI che consente di interrogare l’archivio e i contenuti del gruppo integrando articoli, news, dati di mercato, bilanci e comunicazioni istituzionali. L’obiettivo è trasformare un patrimonio di informazioni finanziarie in risposte più immediate e utilizzabili, senza trasformarlo in consulenza personalizzata.
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Il ruolo centrale del consulente finanziario
È qui che il confronto con i professionisti diventa inevitabile. La tecnologia risponde in pochi secondi, è disponibile 24 ore su 24 e può gestire migliaia di richieste contemporaneamente. Per educazione finanziaria, monitoraggio e attività ripetitive il vantaggio è evidente. Così come nell’ambito di un fai-da-te avanzato e consapevole: collegare Scalable Capital (o eToro, un altro broker che ha da poco avviato questa funzionalità) a ChatGpt o Claude permette di costruire benchmark e compararli col proprio portafoglio, analizzare lo spaccato geografico e settoriale delle partecipazioni, effettuare ribilanciamenti o strutturare un piano di decumulo. Tutte attività che finora richiedevano software gestionali specifici o molta pazienza con fogli Excel e calcolatrice.
Diverso è il caso della consulenza. Una decisione di investimento non riguarda soltanto rendimento e rischio ma obiettivi, orizzonte temporale, situazione famigliare e capacità di sopportare le perdite. E soprattutto implica responsabilità. Non a caso i consulenti stanno investendo sulla formazione all’AI. Secondo una ricerca presentata da Anasf e McKinsey a ConsulenTia 2025, il 45% dei consulenti utilizzava già applicativi di AI generativa, soprattutto per l’analisi dei portafogli. Il messaggio che emerge è quindi meno «uomo contro macchina» e più ««uomo con la macchina»». L’AI può aiutare il consulente ad analizzare informazioni, preparare gli incontri, monitorare i portafogli. Più difficile è automatizzare la relazione e la gestione delle emozioni, soprattutto nei momenti di volatilità o di crisi.
L'affidabilità dei modelli AI e le prospettive future
Resta poi il problema dell’affidabilità. Le cosiddette «allucinazioni», cioè risposte errate, sono un rischio noto dei modelli linguistici. In finanza la questione diventa ancora più delicata. Uno studio pubblicato nel 2025 dalla Banca d’Italia, ««Chat Bankman-Fried? Note sull’etica dell’intelligenza artificiale nel settore finanziario»», ha analizzato 12 modelli linguistici in scenari finanziari simulati, evidenziando la necessità di sistemi di governance e controllo. Per il cliente, dunque, la domanda non dovrebbe essere soltanto «quanto è intelligente il chatbot?», ma anche «da quali dati attinge, quali limiti ha, quali controlli esistono e chi è responsabile della risposta?».
La rivoluzione degli agenti AI non significa la scomparsa del consulente. Più probabilmente cambierà il suo lavoro. L’agente potrà diventare un copilota capace di cercare informazioni, analizzare grandi quantità di dati e svolgere alcune attività operative. Il professionista resterà chiamato a interpretare quei risultati, confrontarsi con il cliente e assumersi la responsabilità delle decisioni. Il futuro, insomma, non sembra essere quello del robot che prende il posto del consulente. È quello di un ecosistema nel quale chatbot e agenti AI diventano il primo interlocutore del cliente, mentre il professionista in carne e ossa resta il punto di riferimento quando la decisione diventa davvero importante. La sfida per banche e fintech sarà riuscire a costruire questa fiducia prima ancora di costruire l’agente più potente.
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Quell’illusione del consulente artificiale *
L’intelligenza artificiale sta entrando, tra le altre cose, nel rapporto tra risparmiatori e mercati finanziari, e il fenomeno merita di essere osservato senza semplificazioni. Può ampliare l’accesso alle informazioni, rendere più efficienti alcuni processi decisionali e offrire strumenti di analisi prima riservati agli operatori professionali, oltre a rendere più tempestiva l’analisi di una quantità di dati altrimenti ingestibile. Il punto è non confondere la potenza di calcolo con la capacità di giudizio. Un assistente digitale può formulare una risposta plausibile; non per questo sa assumersi la responsabilità delle conseguenze che produce nella vita di una persona.
Quando il risparmiatore sostituisce il confronto con un consulente finanziario con l’interazione solitaria con un algoritmo, si espone anzitutto a un’illusione di personalizzazione. L’IA può elaborare età, reddito, patrimonio e preferenze dichiarate, ma fatica a comprendere ciò che spesso determina davvero una scelta: la stabilità familiare, i progetti futuri, la tolleranza emotiva alle perdite e le contraddizioni tra obiettivi diversi. Un profilo apparentemente preciso può dunque poggiare su informazioni incomplete o formulate male.
Vi è poi un problema di opacità. Le indicazioni generate dipendono dai dati, dalle ipotesi incorporate nel modello e dagli incentivi della piattaforma. Errori, distorsioni o conflitti d’interesse sono difficili da riconoscere quando la raccomandazione è espressa con linguaggio sicuro e persuasivo. Si aggiunge il rischio di comportamenti prociclici: se molti investitori reagiscono ai medesimi segnali, l’automazione può accentuare, anziché attenuare, le oscillazioni. La rapidità decisionale, del resto, non coincide con la qualità della decisione; talvolta aumenta soltanto la velocità dell’errore.
È proprio nei momenti di volatilità che emerge il valore specifico del consulente finanziario. La sua funzione non consiste nel prevedere ogni movimento di mercato, promessa che nessun professionista serio dovrebbe avanzare, ma nel mantenere coerenti le scelte con gli obiettivi, l’orizzonte temporale e la capacità di sopportare il rischio. Il consulente ricostruisce il contesto, distingue un bisogno di liquidità da una reazione emotiva, verifica se il portafoglio conserva la propria logica e impedisce che la paura trasformi una perdita temporanea in una perdita definitiva. Introduce disciplina quando il mercato produce rumore e restituisce proporzione quando l’emotività altera la percezione del pericolo.
C’è, infine, una dimensione che nessun algoritmo può eludere: quella della responsabilità. Il consulente opera entro regole, doveri professionali e processi di adeguatezza; ascolta, motiva, documenta e risponde delle proprie indicazioni. L’IA può diventare uno strumento evoluto al suo servizio, migliorando analisi e qualità dell’assistenza. Ma delegarle integralmente il governo del risparmio significherebbe affidare decisioni profondamente umane a un sistema che non condivide né gli obiettivi né le conseguenze del risparmiatore. (riproduzione riservata)
*di Luigi Conte, presidente Anasf
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