Negli ultimi anni, le istituzioni finanziarie hanno aumentato l’adozione di dati e nuove tecnologie per gestire i portafogli creditizi. In effetti, McKinsey
recente indagine degli istituti finanziari afferma che si stanno registrando progressi significativi nell’utilizzo di nuovi dati e tecniche per la gestione del portafoglio creditizio.
Ma punta anche i riflettori sulle sfide che restano legate ai dati e alla tecnologia nel settore dei servizi finanziari.
In questo articolo ricapitoliamo lo studio di McKinsey, esaminiamo le 3 principali sfide relative ai dati per la gestione del credito e esaminiamo alcune idee interessanti per superarle.
Studio McKinsey 2022 sugli istituti finanziari: Un veloce riassunto
McKinsey ha intervistato 44 istituti finanziari a livello globale sugli ultimi sviluppi in termini di dati e analisi per la gestione del portafoglio creditizio.
L'obiettivo
Comprendere l'uso di fonti di dati tradizionali e alternative per le informazioni sul rischio di credito, determinare in che modo le istituzioni finanziarie utilizzano approcci analitici nei segmenti di portafoglio e definire il percorso futuro per incorporare dati e analisi di prossima generazione.
I risultati principali
Le istituzioni finanziarie hanno compiuto progressi significativi nell’utilizzo di nuovi dati per la gestione del portafoglio creditizio:
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60% degli intervistati ha affermato di aver aumentato l’uso di nuovi tipi di dati e di aver adottato tecniche di analisi avanzate nella gestione del portafoglio creditizio.
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75% si prevede che queste tendenze continuino nei prossimi due anni.
Tuttavia, ci sono sfide emergenti che ostacolano l’utilizzo di nuovi dati per la gestione del credito, vale a dire:
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Qualità dei dati, come citato da 63% degli intervistati.
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Risorse, come citato da 42% degli intervistati.
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Costi dei dati, come citato da 30% degli intervistati.
In sintesi, nonostante siano stati compiuti progressi, permangono ostacoli per gli istituti finanziari che desiderano migliorare la gestione del portafoglio creditizio.
Tenendo presente questo, entriamo nei dettagli, iniziando con la visione approfondita dei dati utilizzati.
Quali tipi di dati utilizzano oggi le istituzioni finanziarie per la gestione del credito?
Mentre cercano di implementare nuove analisi nella gestione del credito, le aziende ottengono dati da fonti come:
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Dati interni sul comportamento creditizio e dati incrociati tra prodotti
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I dati delle agenzie di credito
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Previsioni economiche
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E nuovi dati da fornitori esterni.
Ciò include anche dati alternativi; ad esempio, nel portafoglio aziendale, più della metà degli intervistati utilizza, sperimenta o considera i dati dei media, dei social media o degli account di terze parti.
La nostra opinione al riguardo è che l'utilizzo di tutti i dati interni e dell'ufficio esistenti, che di solito si trovano in parti separate dei sistemi e dei database di prodotti/clienti, rappresenta un problema. Un altro è prendere un database di clienti e confrontarlo con i fornitori di dati. Ciò può essere costoso e richiedere molto tempo e non aggiungerà necessariamente valore.
Le 3 principali sfide emergenti legate ai dati e alla tecnologia
Come accennato in precedenza, a tutti i partecipanti allo studio di McKinsey è stato chiesto quali fossero le maggiori sfide che il rischio di credito dovrà affrontare nei prossimi due o tre anni.
Le tre principali sfide emergenti sono:
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N. 1: Qualità dei dati: Il 60% ha citato la qualità dei dati come il principale vincolo all’utilizzo di nuove fonti di dati innovative
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N. 2: Risorse: Il 42% ha citato le risorse come la seconda sfida emergente.
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N. 3: Costo dei dati: Il 30% ha citato il costo dei dati come la terza sfida più grande.
Diamo un’occhiata a ciascuna sfida in modo più dettagliato…
N. 1: qualità dei dati
Considerando che gli istituti finanziari sfruttano enormi quantità di dati per prendere decisioni critiche sui consumatori, richiedono sempre accuratezza e integrità dei dati.
Se i dati dei clienti sono incompleti o le metodologie di punteggio non sono accurate, i risultati possono compromettere gravemente l’equità dei consumatori. Inoltre, i servizi finanziari sono urgenti e un singolo errore moltiplica rapidamente i processi a valle.
Migliorare la qualità dei dati richiede una maggiore trasparenza nei dati detenuti dai fornitori di dati, come i tre principali uffici.
# 2: Risorse
Oltre a segnalare che le risorse sono una delle principali sfide da parte di McKinsey, ciò è stato evidenziato anche da più di un quarto dei dirigenti senior del settore finanziario in uno studio condotto da società di consulenza di dati e analisi
Cynozure.
La ricerca ha inoltre rilevato che il 39% ritiene che i dirigenti senior non comprendano appieno il valore dei dati. Uno dei motivi principali di questo divario di competenze è dovuto al ritmo del cambiamento tecnologico.
Allo stesso modo, data scientist, analisti di dati e ingegneri di dati sono tutti molto richiesti.
In generale, ci sono due opzioni quando si cerca di colmare il divario: riqualificare e migliorare le competenze del personale esistente per fornire loro migliori competenze in materia di dati; o assumere talenti esterni.
N. 3: costi dei dati
Secondo PWC, le grandi banche di tutto il mondo spendono quanto
88 milioni di dollari all’anno in dati – informazioni sono obbligati a prendere decisioni informate e a rispettare le normative. Eppure c’è una netta mancanza di trasparenza per quanto riguarda i prezzi dei dati degli uffici. Qualcosa di cui abbiamo parlato a lungo negli articoli precedenti.
Dal nostro lavoro con banche e altri istituti di credito, sappiamo che gli istituti finanziari possono ridurre notevolmente i costi legati all'acquisto dei dati.
Le banche e gli istituti di credito stanno vedendo ottimi risultati:
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La negoziazione del contratto a medio termine consente di risparmiare in media il 25%-40% sui costi dei dati, anche quando si rimane con lo stesso fornitore.
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L'utilizzo di dati provenienti da più fonti di uffici può aiutare con la leva dei prezzi e diverse fonti di dati e persino coprire le lacune nella storia creditizia che altri uffici potrebbero avere.
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Una banca ha addirittura ridotto i costi di 3 milioni di sterline all’anno, ottenendo un risparmio del 50%, con la flessibilità costante di utilizzare dati aggiuntivi nel ciclo di vita del cliente senza costi aggiuntivi.
In sintesi, esiste una significativa opportunità per gli istituti di credito di ridurre i costi dei dati e ottenere dati di qualità superiore attraverso una maggiore trasparenza nei prezzi e nella qualità dei dati.
Affrontare queste sfide con il quadro giusto
L’indagine di McKinsey indica che, sebbene i gestori di portafogli creditizi stiano iniziando a utilizzare fonti di dati innovative, permangono importanti ostacoli. Dalla ricerca della giusta qualità dei dati fino alle risorse e ai costi dei dati.
McKinsey prosegue affermando che la valutazione delle fonti di dati, nonché una maggiore trasparenza, aiuteranno le istituzioni finanziarie a comprendere l’evoluzione dei dati e del panorama dei fornitori. E siamo certamente d'accordo.
A nostro avviso, queste sfide non sono una novità. Questo è qualcosa che vediamo ripetutamente attraverso il nostro lavoro a sostegno delle istituzioni finanziarie.
La buona notizia è che gli istituti finanziari possono adottare cinque misure per affrontare le questioni chiave relative ai dati:
N. 1: comprendere i requisiti dei dati: Ciò include origini dati, qualità e accuratezza dei dati. Collaborando con specialisti esterni, puoi mappare le origini dati esistenti e quanto stai pagando.
#2: Valutare la qualità dei dati e le lacune nei prezzi: Confronta i tuoi prezzi con quelli di altri con lo stesso fornitore e la stessa impronta.
#3: Valuta il benchmark dei dati dell’azienda: Cerca tutti i potenziali risparmi e scopri i prezzi target.
#4: Costruisci la cascata di dati e uffici che dovresti utilizzare: Maggiori informazioni su questo qui.
# 5: Negoziare: Oppure aggiorna contratti, politiche e procedure sui dati con il supporto insieme alle leve di negoziazione durante ogni iterazione del processo di benchmarking.
Affronta le tue sfide relative ai dati con il benchmarking dei dati
Per concludere, i vantaggi di un approccio di benchmarking dei dati sono chiari e dovrebbero motivare le istituzioni a intensificare gli sforzi per reperire dati della massima qualità al giusto prezzo.
Una visione completa dei prezzi, della qualità e dell'accuratezza dell'ufficio dati può fornire un confronto personalizzato per informare le trattative con i fornitori, sia che tu scelga di rimanere con il tuo attuale fornitore, di trasferirti a un altro o di adottare un approccio multi-ufficio.
Se sei interessato a come funziona il benchmarking dei dati, lascia un commento qui sotto.
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