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Guida alla migliore data strategy per Banche e Assicurazioni​

Guida alla migliore data strategy per Banche e Assicurazioni​

Una data strategy precisa e organizzata è diventata, ormai, ben più di un semplice incentivo per le banche e le assicurazioni. Si tratta, infatti, di un’effettiva necessità: il settore finanziario è senz’altro uno di quelli in cui i dati – oltre al livello di sensibilità sul profilo dei clienti – raggiungono quantità e gradi di eterogeneità molto alti.

Questo significa che, se gli attori principali del mondo dei Financial Services siedono su un bacino di informazioni eccezionale ma non riescono a monetizzarlo in nessun modo, allora stanno sprecando una grande opportunità.

Una data strategy oculata, infatti, fa la differenza fra riscuotere il credito in maniera efficiente e non riuscirci, tra automatizzare con successo i processi interni a minore valore aggiunto o no, fra ottenere il prezzo giusto per la propria clientela di riferimento o non ottenerlo. 

Un elemento, quindi, essenziale per l’ambito finanziario.

 

Data strategy: i problemi da superare

Uno dei problemi principali che, oggi, il settore finanziario deve affrontare riguarda la qualità del dato. Ci sono due aspetti da considerare: il primo è l’enorme bacino di documenti ancora non digitalizzati in mano alle banche e alle assicurazioni, la cui quantità rischia di compromettere la riuscita della data strategy.

Il secondo aspetto, invece, riguarda una gestione a silo: molte informazioni sono disponibili solo a determinati dipartimenti o per certi applicativi e ciò significa impedirne l’accesso – nonostante la necessità – a tanti altri reparti nell’organizzazione. “Questo crea un problema quando si parla di condivisione dei dati e di collaborazione” afferma Ilaria Panizzolo, Senior Account Executive di The Information Lab.

Inoltre, bisogna considerare che le banche e le assicurazioni, anche per logiche di ESG, usando molti dati provenienti da fornitori esterni e spesso tali dati vengono condivisi in formati non standardizzati oppure sotto forma di fogli di calcolo. Questo implica una mancanza di pulizia del dato e la necessità di doverlo configurare e preparare, prima che possa avere delle possibilità di essere trasformato in un insight di valore.

 

Data strategy per le banche e le assicurazioni: vantaggi e obiettivi

I vantaggi garantiti a banche e assicurazioni da una data strategy efficace sono trasversali e spaziano dal marketing all’automazione dei processi interni.

1. Gestione dei clienti

Un obiettivo centrale per i servizi finanziari è quello di valutare nel modo più opportuno ed efficiente il cliente nell’ottica di minimizzare i rischi dell’erogazione del credito – per esempio, massimizzare le opportunità di fidelizzazione del cliente o personalizzare le iniziative di upselling.

Sfruttare i dati consente di mantenere basso il churn rate – che può rappresentare un problema in un contesto di mercato sempre più competitivo, specialmente in ambito bancario con l’ingresso delle cosiddette “nuove banche” – ma anche recuperare il credito in modo efficiente: vale a dire recuperare quanto spetta, ma mantenendo il cliente attivo.

La data strategy serve a valorizzare il patrimonio informativo delle banche e delle assicurazioni nei confronti dei propri clienti e le attività di marketing sono un veicolo rilevante per trasmettere la forza dei dati.

2. Automazione

A volte, sono proprio i processi interni delle banche e delle assicurazioni a dover essere migliorati. 

Rendere più efficienti i movimenti interni e, soprattutto, ridurre il carico sul personale relativo a processi che non restituiscono un valore aggiunto è essenziale: la data strategy e la cultura del dato sono i metodi più efficaci per ottenere questo risultato. 

Questo significa analizzare tutto il flusso di un processo per verificare la presenza di anomalie e per evidenziare i punti di criticità della catena. Allo scopo di semplificare i processi e liberare le risorse del personale così da reindirizzarle verso attività aziendali più importanti.

3. Il prezzo migliore

Inoltre, un terzo esempio di cosa può essere fatto attraverso una data strategy curata riguarda i prezzi dei servizi. 

Analizzando lo scenario di mercato in tempo quasi reale e inserendo i dettagli del cliente – come lo storico delle sue transazioni, il suo profilo e anche valutazioni geografiche e demografiche – è possibile organizzare strategie di pricing evolute, che hanno maggiori probabilità di centrare le aspettative del cliente stesso.

 

La data strategy secondo The Information Lab

Compreso che i dati fanno la differenza nel settore finanziario, si arriva, quindi, a come implementare una data strategy efficace all’interno di un ambiente che mira a essere data driven

Affiancando le organizzazioni, The Information Lab procede prima con un assessment della situazione “as is” dell’azienda: valutare lo stato dei dati (la loro organizzazione, il grado di condivisione, la cultura del dato) e che tipo di situazione è presente, prima di procedere alla progettazione vera e propria.

Lo scopo ultimo è sempre quello di configurare una data platform sulla base di tre caratteristiche fondamentali: scalabilità, flessibilità e semplicità d’uso. È essenziale che i dati siano accessibili e utilizzabili anche dai data citizen in azienda. L’importanza del personale è centrale: anche per questo un progetto di formazione e enablement dei dipendenti fa parte dei fattori di successo della data strategy.

“Promuoviamo l’implementazione di una data strategy inclusiva: sono le persone in azienda che fanno la differenza” sintetizza Davide Donna, Managing Partner di The Information Lab. “In un processo di adozione della data strategy, avere tecnologie moderne, intuitive e self service, che siano mantenute e dimensionate correttamente per una fruizione semplice, è essenziale”.

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