Il settore dei servizi finanziari sta attraversando una fase di profondo cambiamento a livello globale. Questo cambiamento ਠguidato dal recente fenomeno del FinTech. La digitalizzazione e le nuove tecnologie stanno, di fatti, trasformando in maniera profonda i rapporti tra le aziende e i loro clienti. In questo tipo di economia digitale i consumatori stanno acquisendo sempre pi๠valore, mentre le società  hanno a disposizione nuove strade per la creazione di un vantaggio competitivo. Tra le innovazioni prodotte dalle FinTech, i robo advisor costituiscono la nuova frontiera digitale dell'investimento finanziario. Il robo advisory identifica l'offerta di servizi di investimento tramite il canale digitale, senza l'interazione tradizionale con il consulente finanziario. La tesi in questione, partendo dall'analisi preliminare del fenomeno FinTech, si propone di analizzare il tema relativo alla consulenza finanziaria automatizzata. A tal fine, vengono descritti, in primo luogo, i fattori che hanno contribuito a creare un ambiente favorevole alla nascita dei robo advisor. Il fenomeno viene, dunque, contestualizzando all'interno dell'attuale quadro regolamentare europeo (MiFID II). Successivamente viene analizzata la dimensione economica del mercato e l'evoluzione della normativa specifica loro dedicata. La trattazione prosegue con una descrizione omogenea e schematica della modalità  di funzionamento di un comune robo advisor. Oltre ai diversi studi teorici, l'analisi dell'iter procedurale ਠsupportata da esempi reali e spiegazioni pratiche ottenute direttamente dai siti delle diverse piattaforme. L'elaborato si conclude con la presentazione di uno studio che indaga sulle condizioni economiche praticate dalla consulenza automatizzata. Il campione oggetto di indagine ਠcostituito dai 40 principali robo advisor europei di prima generazione. I dati raccolti sono frutto dell'elaborazione delle informazioni ricavate direttamente dei siti internet delle rispettive piattaforme.

FinTech: la digitalizzazione della consulenza finanziaria. Strategie di investimento con i Robo Advisor

2019

Abstract

Il settore dei servizi finanziari sta attraversando una fase di profondo cambiamento a livello globale. Questo cambiamento ਠguidato dal recente fenomeno del FinTech. La digitalizzazione e le nuove tecnologie stanno, di fatti, trasformando in maniera profonda i rapporti tra le aziende e i loro clienti. In questo tipo di economia digitale i consumatori stanno acquisendo sempre pi๠valore, mentre le società  hanno a disposizione nuove strade per la creazione di un vantaggio competitivo. Tra le innovazioni prodotte dalle FinTech, i robo advisor costituiscono la nuova frontiera digitale dell'investimento finanziario. Il robo advisory identifica l'offerta di servizi di investimento tramite il canale digitale, senza l'interazione tradizionale con il consulente finanziario. La tesi in questione, partendo dall'analisi preliminare del fenomeno FinTech, si propone di analizzare il tema relativo alla consulenza finanziaria automatizzata. A tal fine, vengono descritti, in primo luogo, i fattori che hanno contribuito a creare un ambiente favorevole alla nascita dei robo advisor. Il fenomeno viene, dunque, contestualizzando all'interno dell'attuale quadro regolamentare europeo (MiFID II). Successivamente viene analizzata la dimensione economica del mercato e l'evoluzione della normativa specifica loro dedicata. La trattazione prosegue con una descrizione omogenea e schematica della modalità  di funzionamento di un comune robo advisor. Oltre ai diversi studi teorici, l'analisi dell'iter procedurale ਠsupportata da esempi reali e spiegazioni pratiche ottenute direttamente dai siti delle diverse piattaforme. L'elaborato si conclude con la presentazione di uno studio che indaga sulle condizioni economiche praticate dalla consulenza automatizzata. Il campione oggetto di indagine ਠcostituito dai 40 principali robo advisor europei di prima generazione. I dati raccolti sono frutto dell'elaborazione delle informazioni ricavate direttamente dei siti internet delle rispettive piattaforme.
2019
it
Dipartimento di Economia "Marco Biagi"
Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/299626
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIMORE-299626