L’analisi dei dati migliora la possibilità di conoscere i propri clienti, ma serve anche per ottimizzare i processi aziendali ed elevare la capacità di previsione per il futuro. Andrea Tagliaferro, Managing Director di SDG Group Italy, ci spiega che in particolare la Banking Data Analytics permette alle istituzioni bancarie di migliorare il proprio lavoro. Per competere in un mercato ormai digitalizzato e dove il fintech fa la differenza.
Banking Data Analytics, come sfruttare i dati in modo utile
La mole dei dati bancari richiede fin da subito una capacità di analisi prodigiosa, che risulterebbe impossibile mettere in pratica senza il sostegno dell’intelligenza artificiale e dei giusti software. Ma una volta messi a frutto, gli insight derivati da questi dati possono fare la differenza.
Una delle comodità più importanti che l’analisi dei dati bancari può portare riguarda la capacità di trovare i clienti quando hanno bisogno dei servizi finanziari. Infatti momenti importanti come l’acquisto di casa, un cambio di lavoro o un matrimonio hanno di solito bisogno di offerte finanziare precise. La Banking Data Analytics permette quindi di ridurre l’invasività delle campagne marketing e i loro costi, pur arrivando a intercettare le esigenze degli utenti.
Questo diventa possibile anche tramite l’avvento di PSD2 (Payment Services Directive 2) e dell’open banking, che danno ancora più dati per analizzare il comportamento dei propri clienti. Cosa che “permetterà di incrementare ulteriormente l’efficacia dell’applicazione di soluzioni analitiche”, ci spiega Tagliaferro.
Automatizzare i processi
Un altro importante vantaggio dei sistemi di analisi dei dati bancari riguarda invece l’analisi dei processi interni, in ottica ottimizzazione. Infatti “banking data analytics, attraverso il process mining, consente di identificare i colli di bottiglia dei processi e quindi evidenziare cosa occorre per ottenere miglioramenti significativi“.
Classificare e analizzare i log di diversi sistemi operativi, identificare i percorsi che a livello statistico risultano più importanti per lavorare al meglio. Tutto questo permette di aumentare il livello di automazione con processi di RPA/IPA (robotic process automation e intelligent process automation).
Ma Tagliaferro spiega che “Non è in gioco la sostituzione dell’essere umano, anzi si mira ad affidare al sistema gli oneri della ricerca di dati e di documenti utili al processo, lasciando all’operatore svolgere al meglio il proprio ruolo decisionale“.
Banking Data Analytics, per prevedere il futuro
Ma l’aspetto forse più insostituibile della Banking Data Analytics riguarda la possibilità di individuare insight e trend che permettono di prevedere margini, commissioni e costi in maniera precisa e tempestiva. Capire dove si stanno spostando i margini di un’iniziativa permette di agire prima che sia troppo tardi.
Tagliaferro ci spiega addirittura che “i modelli analitici applicati ai dati dei soli primi 10 giorni effettivi di un mese sono in grado, se ben tarati, di prevedere se i ricavi da commissioni saranno in linea con gli obiettivi e, quindi, permettono di intervenire su persone o risorse per adottare le azioni correttive prima della chiusura del periodo”.
Trovate maggiore risorse sul sito di SDG Group.
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- Bortolato, Camillo (Autore)
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