Consulenza finanziaria basata sull'intelligenza artificiale che rende accessibili a tutti i servizi di investimento
C'è un movimento che punta a rendere la gestione patrimoniale accessibile a tutti attraverso l'uso di sistemi di consulenza.
I servizi di consulenza finanziaria tradizionali hanno sempre creato problemi agli investitori per via delle commissioni e dei requisiti minimi di conto. Inoltre, spesso questi servizi non offrono abbastanza opzioni per un sacco di clienti.
Il settore della pianificazione finanziaria ha sempre funzionato grazie a contatti e interazioni personali che hanno escluso gli investitori a causa di limiti finanziari.
Le società di consulenza tradizionali chiedono investimenti e impongono commissioni annuali dall'1 al 2%, rendendo la consulenza di esperti inaccessibile per chi ha pochi soldi. Le norme di regolamentazione aggiungono un sacco di complicazioni su cose come gli obblighi fiduciari e la necessità di informazioni trasparenti e documenti di conformità.
Gli investitori al dettaglio ora cercano strumenti che offrano informazioni simili a quelle usate dalle istituzioni per prendere decisioni in un mercato che cambia sempre, pieno di rischi a causa delle condizioni instabili e delle opzioni finanziarie complicate, insieme ai pregiudizi umani che influenzano le scelte di investimento di chi è nuovo nel mondo della finanza.
Il compito da svolgere è quello di sviluppare strumenti analitici avanzati che rispettino le normative e conquistino la fiducia degli utenti su larga scala senza sforzo.
Gli investitori al dettaglio incontrano ostacoli quando cercano una consulenza finanziaria di qualità.
I consulenti umani avevano dei limiti nella gestione dei portafogli dei clienti a causa di problemi di scalabilità che creavano difficoltà nella personalizzazione e nella risposta alle esigenze dei clienti. C'era bisogno di un sacco di lavoro manuale per l'analisi di mercato e il ribilanciamento dei portafogli.
Gli investitori istituzionali hanno accesso a strumenti di ricerca e analisi in tempo reale che gli investitori individuali di solito non hanno. Il loro processo decisionale spesso si basa su dati di mercato ritardati e metodi di analisi semplificati.
Gli investitori individuali spesso prendevano decisioni basate sulle emozioni piuttosto che sulla logica quando si trattava dei loro investimenti. Tendevano a fare trading senza diversificare abbastanza i loro portafogli o senza pianificare efficacemente le loro mosse. Questa mancanza di guida spesso portava a risultati di investimento deludenti a causa dei pregiudizi cognitivi che influenzavano le loro scelte.
La complessità delle normative, come quelle sulla conformità dei consigli di investimento e sulla responsabilità fiduciaria, ha portato le aziende ad aumentare le commissioni ai clienti per coprire i costi e gli standard di divulgazione.
L'eliminazione dei requisiti di investimento e una riduzione del 67% delle spese hanno reso il mercato più accessibile a gruppi demografici che prima venivano trascurati, mantenendo comunque un servizio di alta qualità.
Prova strumenti di livello istituzionale con una guida personalizzata a un costo molto più basso rispetto ai metodi tradizionali.
L'implementazione di strategie di mitigazione del rischio che incorporano principi di finanza comportamentale e tecniche di ribilanciamento automatico ha portato a una notevole riduzione del 58% dei casi di trading emotivo tra gli utenti.
La democratizzazione del mercato ha portato strumenti avanzati agli investitori individuali. Questo livella il campo di gioco, dando accesso a vantaggi che prima erano solo per i clienti di alto livello.
La struttura della piattaforma si concentra su tre funzioni principali:
L'accento è stato posto sulla reattività, sul rispetto delle normative e sulle opzioni di personalizzazione flessibili.
Abbiamo messo insieme dati finanziari come aggiornamenti di mercato e indicatori economici con i dettagli dei portafogli degli utenti per creare un sistema di analisi completo che permette di reagire in tempo reale ai cambiamenti del mercato e fare analisi di tendenza per modelli predittivi.
I modelli di machine learning Ensemble hanno unito misure quantitative con analisi comportamentali e valutazioni del sentiment di mercato, insieme ad algoritmi di valutazione del rischio per l'implementazione di analisi basate sull'intelligenza artificiale. I modelli hanno assorbito in modo iterativo le informazioni ricavate dal coinvolgimento degli utenti e dai risultati di mercato per migliorare la precisione dei consigli.
Incorporare gli standard normativi nella struttura del sistema invece di considerare la conformità come un livello aggiuntivo è l'essenza dell'implementazione della strategia di progettazione che mette al primo posto la conformità.
Le tracce di controllo automatizzate, insieme a meccanismi standard di applicazione e di gestione efficiente delle informazioni, assicurano il rispetto costante delle normative senza bisogno di interventi manuali.
Abbiamo creato esperienze personalizzate su larga scala creando profili utente che includevano:
Questo approccio offre suggerimenti personalizzati in modo efficiente a diversi gruppi di utenti.
Abbiamo seguito un approccio agile allo sviluppo con sprint settimanali che enfatizzavano gli aggiornamenti graduali delle funzionalità e l'integrazione senza soluzione di continuità del feedback degli utenti nel processo. I team multidisciplinari erano composti da analisti finanziari, ingegneri software, specialisti della conformità e progettisti UX per garantire un approccio completo allo sviluppo della soluzione.
| Ambiente | Scopo | Livello di sicurezza | Tipo di dati |
|---|---|---|---|
| Sviluppo | Creazione di funzionalità | Standard | Dati sintetici |
| Test | Controllo qualità | Migliorato | Dati resi anonimi |
| Staging | Pre-produzione | Livello di produzione | Modelli di produzione |
| Produzione | Sistema live | Massimo | Dati reali degli utenti |
Sono stati implementati dei controlli automatici per promuovere il codice e garantire la qualità e la conformità prima di passare alla produzione.
Abbiamo messo in atto un processo completo di test automatizzati che include:
Questo approccio evita violazioni nei sistemi di produzione attraverso la pipeline CI/CD.
Abbiamo creato un'infrastruttura solida per le operazioni di machine learning che rende più facile:
Questo evita di adattarsi troppo a determinati periodi o scenari di mercato.
Abbiamo messo in atto una strategia di sicurezza completa che include:
Questo garantisce la resilienza contro le minacce in continua evoluzione nel panorama della sicurezza.
Abbiamo iniziato il nostro piano di migrazione lanciando alcune funzionalità a gruppi di utenti beta che riflettono diversi dati demografici e dimensioni di portafoglio. Questo ci ha permesso di monitorare le prestazioni e raccogliere feedback prima della distribuzione completa. L'integrazione del sistema legacy è stata mantenuta per aiutare gli utenti nella transizione dalle configurazioni tradizionali.
Il cambio di piattaforma ha portato a miglioramenti significativi in termini di efficacia, soddisfazione dei clienti e crescita del business.
Abbassare i costi ha reso il mercato più accessibile, mantenendo al contempo livelli di eccellenza nel servizio che prima erano solo per i clienti con un alto potere d'acquisto.
Durante la fase di implementazione non ci sono stati casi di citazioni relative alla conformità o alle normative. Le funzioni di controllo automatico hanno ridotto il carico di lavoro del team addetto alla conformità del 45%, migliorando al contempo la qualità e la completezza della documentazione.
Gli utenti apprezzano capire le ragioni dietro i consigli dell'IA, perché aumenta la fiducia nei suggerimenti dati. Incorporando elementi di IA spiegabili:
Il valore di un sistema dipende molto dalla qualità dei dati in tempo reale che riceve. Investire in fonti di dati di alta qualità e processi di convalida è fondamentale per mantenere la credibilità del sistema e l'efficacia dei consigli.
Garantire la conformità fin dall'inizio durante la pianificazione del progetto ha evitato costose rielaborazioni e limitazioni delle funzionalità nelle fasi successive del processo. Consultare esperti in materia di normative nelle prime fasi dello sviluppo ha consentito di ridurre i tempi di sviluppo di 6 mesi.
L'integrazione dell'economia comportamentale si è rivelata fondamentale per il successo degli investitori al dettaglio. I modelli puramente quantitativi non sono riusciti a ottenere risultati ottimali e a evitare che gli utenti abbandonassero la piattaforma.
È fondamentale stare sempre attenti ai cambiamenti e ai pregiudizi nei modelli di machine learning, visto che i mercati finanziari cambiano continuamente. I modelli che si basano sui dati storici potrebbero non funzionare bene durante i cambiamenti di regime o in situazioni di mercato insolite.
L'educazione degli utenti è super importante per farli interagire con la piattaforma. Aggiungendo materiali didattici e adattando i percorsi di apprendimento alle preferenze di ciascuno, abbiamo notato che:
Quando il mercato è instabile, è fondamentale avere un'infrastruttura che riesca a gestire l'aumento di traffico dovuto all'intensificarsi delle attività sui mercati finanziari. Questo fa sì che gli utenti possano accedere alla piattaforma senza interruzioni del servizio durante eventi di mercato particolarmente stressanti che richiedono attenzione immediata.
Nel settore dei servizi finanziari, la cosa più importante è proteggere la privacy dei dati. Le preoccupazioni degli utenti sulla sicurezza dei dati influenzano parecchio quanto la gente usa questi servizi. Alcuni passi fondamentali sono:
| Componente | Tecnologia | Scopo |
|---|---|---|
| API Gateway | Kong | Limitazione della velocità e autenticazione |
| Streaming dei dati | Apache Kafka | Elaborazione dei dati in tempo reale |
| Elaborazione degli eventi | Apache Storm | Elaborazione dei flussi |
| Database principale | PostgreSQL | Dati transazionali |
| Dati delle serie temporali | InfluxDB | Archiviazione dei dati di mercato |
| Database grafico | Neo4j | Modellazione delle relazioni |
| Livello di cache | Cluster Redis | Cache delle sessioni e dei dati |
| Orchestrazione dei container | Kubernetes con Helm | Distribuzione e scalabilità delle applicazioni |
Il cambiamento nella gestione patrimoniale grazie a piattaforme tecnologiche accessibili mostra come l'uso strategico dell'intelligenza artificiale, l'automazione della conformità e il design incentrato sull'utente possano rendere più accessibili i servizi finanziari, rispettando gli standard normativi e mantenendo l'eccellenza operativa.
Riduzione dei costi del servizio
Utenti simultanei
Rendimenti corretti per il rischio
Aumento del coinvolgimento
Scopri altre informazioni e soluzioni nei nostri articoli in primo piano.
Unisciti alle aziende che hanno cambiato il loro business con le nostre soluzioni blockchain. Parliamo di come possiamo aiutarti a ottenere risultati simili.
