Data-driven banking: come definirà il presente e il futuro del settore

Il termine "data-driven banking" si riferisce a tutte le attività che sfruttano i dati per fornire una gamma di servizi bancari.

Attraverso l'utilizzo strutturale e mirato degli strumenti digitali, il data-driven banking contribuisce in modo determinante al raggiungimento di risultati importanti: nella definizione del rischio (attingendo in tempo reale a informazioni più ricche e complete), nell'individuazione di nuove opportunità di crescita (attraverso insight che possono aiutare a prendere decisioni più accurate in modo tempestivo) e nello sviluppo di modalità personalizzate per le banche di interagire con i propri clienti (trasformando le conoscenze acquisite su un singolo cliente in un forte vantaggio competitivo).

Gli istituti di servizi finanziari che hanno investito in sistemi avanzati di gestione dei dati sono stati in grado di aumentare la qualità delle loro prestazioni, migliorare l'esperienza del cliente e, in definitiva , aumentare i profitti. Nel paradigma del data-driven banking, l'obiettivo di business non si risolve più in un semplice guadagno incrementale ma, attraverso analisi avanzate dei dati, mira a identificare opportunità sempre nuove, spesso nascoste o ancora inesplorate .

Prima di guardare al presente dell'attività bancaria basata sui dati e guardare al futuro del settore, soffermiamoci un momento a scoprire la natura in qualche modo universale della relazione che lega banche e clienti.

Informazione, conoscenza, fiducia: tutto parte dai dati

Sebbene il "data-driven banking" non sia un concetto nuovo, nel mondo di oggi ha assunto un'importanza senza precedenti. Per coglierne il vero significato, dobbiamo considerare il data-driven banking in relazione a un altro concetto che è sempre stato centrale nel marketing in questo settore, quello di " fiducia ".

Le banche e le istituzioni finanziarie basano il rapporto con i propri clienti sulla fiducia. Dal lato del cliente, "fiducia" significa prima di tutto condividere una serie di informazioni sensibili. Sulla base delle conoscenze acquisite da queste informazioni, la banca formula ipotesi e progetta soluzioni specifiche. Se il fondamento del processo decisionale è fornito dalla conoscenza condivisa, si può dire che la fiducia è la risorsa che alimenta l'esistenza stessa dell'attività bancaria.

Ciò che è cambiato con l'avvento di Internet non è la sostanza del rapporto tra banche e clienti, quanto piuttosto la struttura, l'estensione e l'intensità. I canali aperti dalla digitalizzazione di massa hanno notevolmente aumentato la quantità di dati a cui le organizzazioni bancarie possono accedere, portando a un vero e proprio cambio di paradigma .

La fase evolutiva più avanzata del data-driven banking, quella che sperimentiamo ogni volta che accediamo ai servizi online della nostra banca, è una diretta conseguenza della trasformazione digitale. L'effetto più macroscopico di questo cambiamento in qualche modo epocale è l'esplosione di opportunità per gli operatori del settore di approfondire la conoscenza del proprio pubblico di destinazione. Preferenze, esigenze, modelli di acquisto: una ricchezza di informazioni contenuta nei Big Data che ci dice cosa e quanto le persone sono disposte a pagare. È proprio grazie all'attività bancaria basata sui dati che le banche possono gestire in modo olistico tutte queste informazioni con un approccio unico che integra metodologie e tecnologie all'avanguardia.

La promessa che ha finora animato le dinamiche del settore bancario è stata aggiornata dai dati: la necessità di ascoltare bisogni e urgenze, creare offerte a vantaggio del cliente e proporre servizi sempre più personalizzati. Affinché possano generare valore (e fidelizzare i clienti), i dati, sia dati univoci che dati di terze parti, devono essere gestiti strategicamente, trattati secondo procedure e normative di sicurezza, interpretati correttamente e comunicati attraverso messaggi trasparenti, chiaro, comprensibile e possibilmente interessante. Per svolgere tutte queste attività chiave, il mercato bancario e finanziario si è aperto alle cosiddette "FinTech", società del settore IT che sono in grado di affermarsi in tempi relativamente brevi come attori utili, e talvolta indispensabili, per guidare , innovare , e il miglioramento dei processi core delle aziende “tradizionali”.

L'emergere delle FinTech nel settore bancario basato sui dati

In un contesto bancario basato sui dati, le FinTech, siano esse startup o grandi aziende tecnologiche , utilizzano l'innovazione tecnologica come leva per incidere sui modelli di business esistenti e per ridefinire le logiche operative e operative di un mercato sempre più affollato e competitivo. Possono fare affidamento su strumenti digitali incredibilmente efficienti e un patrimonio di competenze che differenzia, arricchisce e migliora i servizi che le banche già offrono.

La diffusione del FinTech ha portato a un cambiamento nelle aspettative dei consumatori , tanto che per stare al passo con i competitor le banche devono ridisegnare completamente la propria customer experience. La natura distribuita e nativamente digitale delle aziende FinTech aiuta anche a far fronte a situazioni di crisi o emergenza accorciando la distanza tra azienda e clienti implementando modalità di comunicazione alternative e soluzioni agili ed efficaci, come quelle predisposte per eseguire pagamenti digitali.

La digitalizzazione, premessa necessaria del data driven banking, ha dato uno straordinario impulso all'innovazione nei servizi finanziari tradizionali, ad esempio semplificando le modalità di accesso e snellendo o velocizzando operazioni come l'apertura di un conto corrente bancario, la richiesta di un prestito, o effettuare pagamenti. Questa piccola rivoluzione, che ha avuto un impatto sui ricavi e sulla rilevanza di molti fornitori tradizionali, ha prodotto anche un importante effetto di inclusività sociale: ha permesso di raggiungere obiettivi prima trascurati o esclusi.

Dal FinTech all'open banking: il data-driven banking per liberare il potenziale incorporato nei dati

Sebbene le FinTech stiano entrando nel mercato senza l'onere dei sistemi legacy e siano in grado di utilizzare tecnologie avanzate come cloud, AI e ML al massimo delle loro potenzialità, devono anche fare i conti con alcuni limiti strutturali. Ad esempio, non possono fare affidamento sulla conoscenza del dominio e non dispongono dei dati storici necessari per fornire un'analisi approfondita e accurata. Per risolvere questo conflitto, l'approccio dell'intero settore bancario ai dati è stato fondamentalmente riprogettato nel 2019 in seguito all'introduzione della Direttiva sui servizi di pagamento 2.

La direttiva PSD2 ha imposto a tutte le banche europee di aprire le proprie API ad altri attori del settore (le API sono Application Programming Interfaces, gli intermediari software che consentono a due applicazioni di dialogare tra loro), segnando di fatto la nascita dell'Open Banking , il framework produttivo dove gli attori dell'ecosistema bancario condividono tra loro i flussi di dati.

I vantaggi delle funzionalità basate sui dati

Oggi tutti noi vogliamo godere di prodotti e servizi che siano fluidi, facili da usare, rapidamente disponibili ed economici. Inoltre, ci aspettiamo di stabilire relazioni con la nostra banca che siano gratificanti, emotivamente coinvolgenti o addirittura "divertenti". Per ottenere una customer experience di qualità superiore, siamo disposti a condividere dati e informazioni, anche informazioni sensibili (ad esempio, lasciare recensioni, abilitare la geolocalizzazione, creare account su piattaforme social).

Le banche e altri attori del settore segmentano il pubblico target utilizzando i dati che forniamo (ad esempio, attraverso la profilazione dei clienti, l'analisi dei modelli di transazione, i comportamenti attuali e passati), in modo che ottengano informazioni dettagliate in tempo reale. Possono quindi prevedere (ad esempio, attraverso l' analisi predittiva ) i prodotti o servizi che acquisteremo nell'immediato futuro e progettare le offerte più adatte a noi.

Da un lato, la nostra disponibilità e tolleranza si traduce in quantità crescenti di dati provenienti da vari canali e fonti di terze parti e, dall'altro, si traduce nella creazione di nuove funzionalità basate sui dati che le banche e le istituzioni finanziarie implementano per migliorare i propri servizi (grazie anche all'intervento di FinTech negli aspetti del processo maggiormente riconducibili all'automazione).

Sono numerosi i vantaggi di cui le funzionalità bancarie basate sui dati possono trarre vantaggio per aumentare il valore dei servizi finanziari. Questi sono i principali: versatilità, efficienza, personalizzazione, aumento dei ricavi, accuratezza delle ipotesi e migliore gestione del rischio.

Versatilità

Per aumentare i ricavi, le società di servizi finanziari possono utilizzare i dati raccolti sui clienti per creare prodotti e servizi nuovi e innovativi, anche in collaborazione con istituzioni non bancarie.

Efficienza

La raccolta e l'ottimizzazione dei dati , su cui si basa l'attività bancaria basata sui dati, consente alle organizzazioni bancarie di semplificare e ottimizzare i propri processi interni , incluso l'utilizzo di soluzioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Grazie all'attività bancaria basata sui dati, i costi operativi vengono ridotti e i livelli di prestazioni complessivi aumentano. La disponibilità di dati dei clienti adeguatamente elaborati riduce i rischi operativi. Questo perché le informazioni che arrivano in tempo reale aiutano a rimuovere i problemi critici a monte ea migliorare l'automazione . L'utilizzo sinergico dei canali offline e online consente anche un aumento del numero di clienti.

Personalizzazione

Uno dei vantaggi più significativi della raccolta e dell'ottimizzazione dei dati dei clienti è la personalizzazione consentita da queste attività di analisi. Le banche possono utilizzare i dati raccolti per adattare i propri prodotti e servizi alle esigenze personali di target sempre più profilati e circoscritti. Prezzi su misura, servizi focalizzati sulle specifiche esigenze del cliente, contenuti di approfondimento scelti per aumentare l'empowerment e il benessere finanziario: sono solo alcune delle iniziative che la personalizzazione può realizzare, incidendo direttamente e indirettamente sia sulla brand awareness che sui ricavi.

Aumento delle entrate

Con i risultati di analisi dei dati sempre più sofisticate, spesso basate sull'intelligenza artificiale, le banche possono visualizzare comportamenti ricorrenti e tendenze di mercato e misurare l'efficienza in tempo reale dei processi interni. In questo modo sono in grado di identificare la disponibilità a pagare dei propri clienti e di ripensare la propria strategia per la creazione di offerte e prodotti in grado di sfruttare la conoscenza generata dai dati.

Aumentando notevolmente l'accuratezza dei modelli di pricing e riducendo la necessità di formulare un insieme indefinito di ipotesi alla ricerca di quelle “migliori”, le banche e le altre organizzazioni finanziarie ottengono un vantaggio competitivo significativo: anticipano gli sviluppi del mercato con iniziative di business più informate e sono in grado di fidelizzare e acquisire nuovi clienti , massimizzando in definitiva i ricavi.

Ipotesi più accurate

Grazie al data-driven banking, le aziende possono prendere decisioni più informate che influenzano una serie di attività cruciali: dalla promozione di misure per prevenire i reati finanziari (anche molto sofisticati) all'aiutare gli istituti finanziari a rilevare le frodi, dall'ampliare le decisioni di credito al miglioramento delle strategie di finanziamento per previsione del fabbisogno di liquidità.

Presupposti più accurati svolgono un ruolo decisivo nella mitigazione del rischio , nella riduzione dei costi e nella massimizzazione delle vendite perché consentono la creazione di modelli predittivi. Sulla base di ciò, le banche possono sviluppare offerte di cross-selling realmente rilevanti per il singolo cliente.

Migliore gestione del rischio

Facendo affidamento sui dati, gli operatori bancari e finanziari riducono al minimo il rischio operando in conformità con le varie autorità di regolamentazione.

Massimizza le risorse informative per migliorare il processo di coinvolgimento e rafforzare la relazione con i clienti

Per consentire l'implementazione di iniziative bancarie basate sui dati e supportare le possibilità offerte da AI, ML e Blockchain, è necessario riprogettare la catena del valore dei dati in modo che tocchi ogni fase del processo, dall'acquisizione all'archiviazione, dall'elaborazione alla condivisione. Questa riorganizzazione e ristrutturazione, sebbene estremamente complesse, possono essere affrontate con successo oggi con nuovi strumenti di acquisizione e strutturazione dei dati, archivi di dati basati su cloud all'avanguardia e tecniche analitiche per identificare connessioni tra dati casuali. Insieme, questi strumenti e tecniche possono aiutare le organizzazioni a trasformare volumi crescenti di dati in risorse che possono essere utilizzate in processi decisionali automatizzati, più completi, più rapidi e accurati.

Massimizzando il valore del patrimonio informativo, gli attori del mercato (banche, istituzioni finanziarie, FinTech) rendono più efficiente ed efficace il processo di coinvolgimento di nuovi prospect e di rafforzamento della relazione con i clienti esistenti.

L'attività bancaria basata sui dati consente un solido vantaggio competitivo nel breve e nel lungo termine concentrando gli investimenti su due fronti:

1. Il consolidamento del patrimonio informativo incorporato nei dati attraverso l'implementazione di specifiche strategie di governance dei dati;
2. L' aumento della qualità della customer experience sfruttando appieno le informazioni aziendali esistenti , attraverso la creazione di un sistema di comunicazione aperto, interattivo e personalizzato.

Se le nuove dinamiche introdotte dall'open banking consentono un progressivo ampliamento del patrimonio informativo disponibile, l'analisi dei dati è il primo passo indispensabile nell'attività bancaria data-driven, destinata a influenzare il presente e il futuro del settore.