Nel lontano 2006, il data scientist e matematico inglese Clive Humby definì i dati “il nuovo petrolio”. Le banche dispongono di numerosi dati interni ed esterni. Tuttavia, non sempre sono in grado di utilizzarli al meglio. Abbiamo raccolto i consigli sul tema di Giorgio Dossena, pre-sales manager di Qlik Italia.
Quali dati possono utilizzare a loro vantaggio le banche e le società finanziarie?
Banche e altre realtà del mondo finanziario dispongono oggi di una vasta quantità di dati interni ed esterni; tuttavia, secondo i dati del World Retail Banking Report messo a punto dall’Efma il 73% degli executive finanziari dichiara di avere difficoltà nel trasformare i dati in insight effettivamente utili. In termini pratici, ci sono diversi ambiti nei quali l’utilizzo dei dati dovrebbe già supportare oggi gli sviluppi per banche e società di servizi finanziari. Molte realtà, infatti, fanno già un utilizzo anche strutturato dei dati interni a disposizione, mentre meno diffusa è la loro integrazione con fonti esterne, si tratti di open data o di elementi derivati dalle aperture verso l’open banking. Questo accade perchè ci sono ancora diversi limiti, principalmente legati alle normative sulla privacy, che ostacolano l’utilizzo di dati esterni e impediscono, di conseguenza, di costruire un percorso ben strutturato verso un business bancario veramente data-driven a 360° gradi.
Quello che appare più naturale nell’utilizzo dei dati da parte di banche e società finanziarie riguarda l’evoluzione delle modalità di relazione o interazione con la clientela, in linea generale finalizzata alla creazione di nuovi servizi. Se i limiti legati alle normative sulla privacy impediscono eccessive personalizzazioni, in presenza degli adeguati consensi e di strumenti di analisi e visualizzazione, l’utilizzo di dati dovrebbe essere la base utile per studiare evoluzioni dell’offerta, soprattutto in direzione dei servizi digitali.
Quali vantaggi possono trarre dall’analisi dei dati?
L’analisi dei dati oggi può rappresentare uno strumento necessario per migliorare la conoscenza dei clienti, aiutare le banche e le società finanziarie a ottimizzare i processi bancari per renderli più agili e veloci anche attraverso l’automazione. Infatti, attraverso l’analisi dei dati è possibile creare la costumer journey così da mappare i principali eventi che caratterizzano le scelte e le preferenze delle persone e, di conseguenza, i bisogni finaziari specifici in quel determinato momento. Con, le attuali tecnologie di data analytics è possibile individuare modelli significativi nei comportamenti dei clienti e quindi, generare conoscenze utili per proporre i prodotti finanziari di maggior interesse. Tuttavia, in questo caso la situazione è ancora molto in divenire, poiché l’acquisizione dei dati dai diversi canali solo in alcuni casi ha raggiunto adeguati livelli di maturità e la diffusione ancora contenuta di modalità di vista unificata della clientela condiziona processi più organizzati anche in direzione della gestione della privacy. Il monitoraggio dei vari canali presidiati in una logica che sia analitica e magari anche predittiva non è ancora consolidato.
Un altro ambito nel quale si potrebbero rapidamente misurare gli effetti di una corretta evoluzione in materia di data analytics potrebbe essere quello della prevenzione dalle frodi, di per sé un tema sentitissimo nel mondo bancario. Di fatto, però, il tema è trattato come un problema classico di protezione e affrontato, più che con un utilizzo sistematico e puntuale dei dati, con canonici strumenti di analisi comportamentale.
A che punto sono banche e istituzioni finanziarie nell’analisi dei dati?
Negli ultimi anni, banche e istituzione finanziare hanno senza dubbio effettuato grandi investimenti per adottare sistemi di gestione integrati capaci di rendere efficienti i processi interni e controllare i budget. Al contrario ci sono aspetti che devono essere ancora rafforzati, come l’applicazione di queste tecnologie analitiche per valutare i processi con lo scopo di migliorarli. La data analytics nel settore bancario può consentire infatti di identificare le problematiche dei processi interni, e quindi studiare cosa serve per ottenere miglioramenti significativi, per i clienti e per la banca stessa.
Si sta assistendo a qualche sviluppo interessante, in compenso, sul fronte della sostenibilità: il tema ESG è entrato nelle banche in tempi piuttosto recenti e ha portato alla creazione di unità dedicate e impegnate a studiare la realtà operativa e le opportunità collegate al PNRR. Soprattutto nei grandi istituti, sono stati già messi a punto piani strutturati e l’utilizzo dei dati interni è già finalizzato al raggiungimento di obiettivi anche su questo fronte. In alcuni casi, l’adesione o la presenza di iniziativa in direzione della riduzione dell’impatto ambientale viene utilizzato come criterio discriminante per la concessione di finanziamenti e, in presenza di condizioni favorevoli, i dati vengono sfruttati per studiare la climate sensibility dei clienti, anche allo scopo di fornire un supporto consulenziale.
Come le banche possono estrarre valore dai dati e impostare una data strategy vincente?
Oggi i dati sono un elemento prezioso per le organizzazioni e ogni azienda ne dispone una grande quantità. Per valorizzare tutte le informazioni presenti all’interno delle organizzazioni è necessaria sviluppare una solida cultura del dato, che consenta di estrarre in valore e il potenziale dalle informazioni per poter agire in maniera strategica. L’obiettivo è prendere decisioni basate sui dati, ma anche poter affinare la capacità previsionale che, in tempi incerti, può fare la differenza. La data literacy, cioè la capacità di leggere, comprendere, creare e comunicare i dati come informazioni, deve essere alla base di questa strategia.
Come spesso accade il supporto dato dalla tecnologia è solo un abilitatore di un progetto data driven, quello che è fondamentale è un processo che permetta a tutti di cogliere il valore dei dati avendo una preparazione e skill condivisi su tutta l’organizzazione.
Come gli istituti di credito possono trovare un equilibrio tra il cloud e la legacy?
La percezione dei vantaggi in termini di scalabilità e possibilità di gestire efficacemente grandi quantità di dati c’è, ma l’evoluzione delle banche verso il cloud sta avvenendo con molta attenzione con l’obiettivo e necessità di trovare il giusto equilibrio con una componente legacy ancora preponderante. Solo qualche realtà più snella ha compiuto passi decisi in questa direzione, ma la presenza di ambienti ibridi può essere considerata un dato di fatto.
Sicuramente gli elementi che non accelerano l’adozione del cloud sono tutte quelle regolamentazioni legate alla privacy ed al GDPR, che richiedono uno sforzo aggiuntivo da parte di tutti gli istituti finanziari.
