L'analisi avanzata dei dati come acceleratore di crescita

I big data, i megadati, possono rappresentare per le aziende una preziosa fonte di informazioni sui comportamenti e sulle preferenze della clientela attuale e prospettica, ma, aspetto meno noto, possono rivelarsi utili anche per migliorare processi lavorativi e procedure e per affrontare problemi aziendali. La raccolta di dati personali - in futuro l’Internet of Things consentirà di ottenere informazioni anche da apparecchiature domestiche - viene generalmente associata ai grandi operatori dell’online, come Amazon o Google, ma viene oramai utilizzata un po’ in tutti i settori, in quello della telefonia, ad esempio, è adoperata per ottimizzare le reti, ma anche per un’analisi predittiva delle possibilità di abbandono del cliente (churn rate). Non fa eccezione il settore bancario e dei servizi finanziari in generale, trattandosi di operatori che dispongono di una gran mole di dati e informazioni sulla propria clientela, dati che possono essere potenzialmente integrati attingendo ad altre fonti esterne, come notizie, i social o i dati geospaziali.

L'analisi avanzata dei dati, si legge in un rapporto della società di consulenza McKinsey, può aiutare le banche a ottenere piccoli miglioramenti in quasi tutte le loro attività quotidiane, aumentando le tradizionali leve di conto economico. L’analisi dei dati può consentire di accelerare la crescita, disporre di profili della clientela maggiormente approfonditi e più dettagliati, insieme all'analisi delle transazioni, può migliorare l'acquisizione e la fidelizzazione dei clienti e il cross- e l'up-selling. Possono anche migliorare la produttività, qualsiasi processo bancario può diventare più veloce ed efficace, l'analisi avanzata dei dati può essere adoperata per fornire risposte più rapide e accurate alle richieste dei regolatori o per dare al proprio personale un supporto decisionale avanzato. Tecniche assistite dall'analisi di dati, viene sottolineato, possono ridurre i costi di controllo del rischio, ad esempio con procedure digitali di valutazione del merito del credito, sistemi avanzati di allerta (early-warning), stress test di nuova generazione e analisi della riscossione dei crediti, ma possono anche contribuire a “mantenere le promesse” delle banche digitali, a offrire una customer experience migliore, a una frazione del costo attuale. Infine, l'analisi può aiutare le banche a trovare nuove fonti di crescita e persino nuovi modelli di business. Le banche potrebbero monetizzare i loro dati, ad esempio condividendo le funzionalità di analisi dei clienti con nuovi partner dell'ecosistema, come società di telecomunicazioni o altri venditori, fino ad arrivare a utilizzare dati e analisi per modellare un modello di business che metta fuori gioco le fintech. “La banca come data company, un’azienda di dati, può trovarsi al centro di un ecosistema di consumatori in cui i pool di ricavi includono non solo il settore bancario, ma anche molte altre attività B2C e B2B”, spiegano in McKinsey.

Ecosistemi di open data, la condivisione di dati finanziari tra istituzioni finanziarie e società terze, possono in particolare facilitare le interazioni tra istituzioni finanziarie e consumatori, individui e micro, piccole e medie imprese, generando valore per tutti. Sono sette i meccanismi identificati da McKinsey che guidano la creazione di valore nel corso del ciclo di vita dei servizi finanziari. Tre avvantaggiano direttamente i consumatori e sono rappresentati da un maggiore accesso ai servizi finanziari (fattore che a sua volta può incrementare la concessione di credito), da una maggiore comodità dell'utente e, terzo punto, dalla disponibilità di maggiori opzioni in termini di prodotto, per un’azienda, ad esempio, diventa più facile cambiare banca per ottenere una migliore remunerazione dei depositi. Gli altri quattro avvantaggiano direttamente gli intermediari che forniscono i servizi finanziari: è possibile ottenere una maggiore efficienza operativa (esempi sono campagne di marketing guidate da dati, la segnalazione automatica di eventi che potrebbero determinare la chiusura del conto, l’automazione delle procedure di concessione prestiti e il Kyc - conosci il tuo cliente), una migliore protezione dalle frodi e una migliore allocazione della forza lavoro, il personale può essere assegnato alle attività a maggior valore aggiunto o al controllo dei clienti affidati a rischio potenzialmente elevato; c’è, infine, un effetto di riduzione degli “attriti” nell’intermediazione dei dati, una loro condivisione riduce o elimina i costi in cui le istituzioni finanziarie incorrono per ottenere informazioni su potenziali o nuovi clienti da fornitori di dati terzi.