Insights / Blog

Come i Big Data e i Financial Analytics scrivono il presente e il futuro del Banking

big data financial analytics

La digitalizzazione sta riplasmando le dinamiche con cui le organizzazioni finanziarie – istituzioni pubbliche e aziende private – competono sul mercato. 

Il cambiamento è profondo: tecnologie come l’advanced analytics, il machine learning, l’Intelligenza Artificiale (AI), i Data e il cloud si innestano nel tessuto aziendale e contribuiscono a rivitalizzarlo, a renderlo più attuale e reattivo. Questa capacità di adattamento, resa possibile e potenziata da Big Data e Financial Analytics, serve sia a monitorare le tendenze in atto nel settore sia a impostare piani di azione più mirati ed efficaci, sia a instaurare una relazione solida e produttiva con un cliente sempre più difficile da intercettare.

 

Un mercato digitale in piena espansione

La dimensione del mercato bancario digitale ha assunto dimensioni notevoli: ha superato gli 8 trilioni di dollari nel 2020 e, secondo alcune previsioni, potrebbe aumentare ancora del 5% nel prossimo quinquennio (dal 2022 al 2027, fonte: Global Market Insight).

Depositi online, app mobile, pagamenti di fatture elettroniche: l’ampiezza e la profondità della trasformazione digitale nel settore bancario diventa sempre più evidente perché produce un impatto diretto sulle nostre abitudini e pratiche di consumo

Da un lato, la digitalizzazione aumenta la consapevolezza degli utenti, li abilita a effettuare depositi e trasferimenti da remoto e dà loro la possibilità di richiedere più facilmente prestiti e di accedere a servizi personalizzati per la gestione di account e risorse.

Dall’altro lato l’elaborazione dei dati snellisce le attività amministrative e i processi aziendali, dal front-end al back-end, alleggerendo allo stesso tempo i dipendenti dalle task manuali più ripetitive e permettendo loro di concentrarsi invece su quelle a maggior valore.

 

Big Data e Financial Analytics: che cosa sono?

Nel settore del Banking, i Big Data sono tutti i dati strutturati e non strutturati che possono essere utilizzati per formulare delle ipotesi razionali sui futuri comportamenti dei clienti.

I Financial Analytics sono le attività di analisi avanzata con cui vengono elaborati i dati generati dalle interazioni tra le banche e i loro clienti.

Il valore dei Big Data nel Banking è determinato dalle modalità con cui quei dati vengono raccolti, processati, archiviati e interpretati. 

Le aziende che operano nel comparto banking e finanza usano Big Data e Financial Analytics da un lato per soddisfare la domanda dei consumatori e dall’altro per rafforzare profitti e perdite.

 

Digital banking: le sfide da affrontare nell’immediato futuro

Per quanto esistano enormi margini di crescita e il comparto sia effettivamente in piena espansione, le sfide da affrontare sono ancora importanti:

  • dotarsi di strumenti tecnologici adeguati a rispondere alle richieste del business;
  • capire come sfruttare al meglio i dati in azienda e con quali vantaggi concreti per le LOB;
  • trovare le soluzioni più adatte per massimizzare il potenziale di informazioni nuove e preziose (dati non strutturati o ancora non acquisiti) che vengono archiviati ogni momento all’interno dei sistemi aziendali.

 

La soluzione: strumenti performanti e consulenze ad hoc

I CIO di organizzazioni che operano nel settore del Banking e della Finanza hanno un disperato bisogno di semplificare attività anche molto complesse e di capire in tempi rapidi quali sono gli obiettivi dei diversi direttori di BU per poterli supportare in modo produttivo. Una risposta a questa esigenza consiste nell’implementare sistemi automatizzati che sfruttano la ricchezza informativa di Big Data e Financial Analytics.

Esistono oggi software che sono in grado di estrarre da un flusso caotico di informazioni gli insight necessari a migliorare i processi decisionali e a restituire conoscenza immediatamente spendibile per ottimizzare le attività aziendali.

  • soluzioni che consentono di facilitare la vita agli analisti, combinando data blending, analisi predittive, analisi spaziali, reporting e app in un singolo workflow;
  • strumenti visivi per esplorare i dati, identificare le tendenze, rappresentare gli indicatori chiave di performance (KPI) e costruire dashboard interattive;
  • piattaforme interamente basate sul cloud, che forniscono un unico data repository centralizzato (a prescindere da quale sia la tipologia di dato), accessibile a qualunque utente.

Per usare al pieno delle loro capacità questi strumenti è indispensabile una consulenza ad hoc, grazie alla quale favorire l’affermarsi di una vera e propria “data democratization”. 

Blog
output-e-risultati-in-trifacta

Ottenere output e risultati in Trifacta

Ciao e bentornato nel nostro periodico appuntamento con la rubrica dedicata a Trifacta! Questo fa...

Blog
Market Basket Analysis

Market Basket Analysis: 5 modi in cui migliora la customer retention

Dati, Analytics e Business intelligence rivoluzionano il mondo del Retail. Un chiaro esempio è rappresentato...