Robo advisor e post Millennials: fiducia con riserva

Ben vengano i sistemi di consulenza automatizzati per gestire portafogli e investimenti. Ma solo se il robot entra in sintonia con le abitudini e i desiderata dei clienti. Soprattutto se giovani o giovanissimi. Questo il risultati raccolti dalla Consob nel settimo Quaderno FinTech e frutto di un test realizzato su un campione di 180 studenti universitari della LUISS, chiamati a valutare e scegliere le proprie opzioni di investimento in parte guidati da un consulente “umano”, in parte da un algoritmo.Risultato, i giovani guardano con attenzione alla possibilità di accettare consigli dai consulenti finanziari robot, ma riescono a dare piena fiducia alla macchina solo quando il bot conferma e supporta le scelte che era già state fatte in autonomia, secondo il principio del “confirmation bias”. 

«Negli ultimi anni, la consulenza automatizzata (robo advice) ha conosciuto un notevole sviluppo, soprattutto nel contesto anglosassone», spiegano da Consob, illustrando il lavoro. «In parallelo, regolatori e autorità di vigilanza si sono interrogati e hanno adottato misure tese a mitigare i rischi per la tutela degli investitori, identificati sulla base di ipotesi circa le attitudini e le distorsioni comportamentali che potrebbero emergere tra i fruitori di robo advice. Il presente studio indaga sui comportamenti che potrebbero prevalere tra gli investitori più giovani, la categoria potenzialmente più interessata dal fenomeno, verificando se la propensione di un individuo a seguire una raccomandazione di investimento cambia a seconda che il consiglio venga formulato da un consulente umano ovvero da un robo advisor».

Il test che ha portato a questi risultati si è articolato in quattro fasi. Nella prima, i partecipanti hanno deciso come investire una (ipotetica) dotazione monetaria iniziale, fornita loro al momento dell'avvio dell'esperimento, scegliendo tra sei diversi portafogli di attività finanziarie caratterizzati da un diverso profilo rischio-rendimento. In seguito, dopo essere stati profilati attraverso un questionario standard, gli studenti hanno ricevuto una raccomandazione di investimento, coerente con il profilo di rischio individuato sulla base delle risposte al questionario, da un consulente umano ovvero da una piattaforma digitale appositamente sviluppata per l'esperimento (il robo advisor), a seconda del trattamento a cui erano stati casualmente assegnati. Nella terza fase, agli studenti è stato chiesto di scegliere di nuovo uno dei sei portafogli proposti. Nella quarta e ultima fase, i partecipanti hanno risposto a diversi questionari volti a rilevare una serie di variabili successivamente utilizzate nei modelli econometrici con i quali sono state stimate le determinanti della probabilità di seguire le indicazioni di investimento ricevute durante l'esperimento.

«I risultati ottenuti», osservano i ricercatori, «sembrano suggerire che la probabilità che un individuo segua una raccomandazione di investimento non dipende dalla natura del consulente (ossia prescinde dal fatto che il consulente sia fisico o digitale), bensì dal divario tra la scelta effettuata in autonomia prima di ricevere il consiglio e la scelta raccomandata dal consulente. Nel dettaglio, la probabilità che l'investitore sia disposto a seguire le indicazioni del consulente (umano o robo) aumenta se il portafoglio consigliato coincide con quello precedentemente scelto in autonomia. Tale evidenza potrebbe essere spiegata, tra le altre cose, da una propensione al cosiddetto “confirmation bias” (ossia l'attitudine a considerare tra le informazioni disponibili soprattutto quelle che confermano ipotesi e opinioni preesistenti).

Nei casi in cui la scelta autonoma differisce dalla raccomandazione ricevuta, i partecipanti sembrano più propensi a seguire i consigli del consulente umano e meno propensi a seguire i consigli formulati da un algoritmo. Infine, i risultati mostrano che le studentesse partecipanti all'esperimento tendono a seguire i consigli ricevuti dal consulente fisico più di frequente se il consulente è una donna rispetto al caso in cui la raccomandazione sia stata formulata da un uomo».

Qui il download gratuito del settimo Quaderno FinTech