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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”.
