Come i dati stanno cambiando il futuro del settore bancario – Fintech Singapore

Le banche raccolgono e conservano enormi quantità di dati utilizzabili e molte stanno già applicando con successo i big data e l’intelligenza artificiale a vari casi aziendali.

Il potenziale per ottimizzare l’uso dei dati attraverso una strategia bancaria basata sui dati è enorme, soprattutto per le banche più piccole. Questo perché anche i piccoli progetti possono ottenere un chiaro valore aggiunto con una simile strategia.

In questo articolo, una collaborazione tra fornitore di software finanziario ti&m e Google Cloud, apparsi nello speciale di ti&m sul digital banking, esplorando l'utilizzo e le potenzialità dei big data e dell'AI nel settore bancario.

Il rivista completa offre ulteriori approfondimenti su varie tendenze bancarie e tecnologiche.

La maggior parte delle banche deve ancora scalfire la superficie del sistema bancario basato sui dati. Ciò nonostante il potenziale dell’analisi dei dati e dell’intelligenza artificiale nel settore bancario sia stato riconosciuto e dimostrato da esperti del settore, come dimostrato da recenti sondaggi sull’argomento.

Tuttavia, affinché le banche continuino ad avere successo in futuro, devono adattare continuamente e dinamicamente i loro modelli di business alle mutevoli condizioni.

I fattori chiave alla base del sistema bancario basato sui dati sono fattori tecnologici e normativi. Sulla base di questi fattori, è possibile identificare casi d'uso specifici per varie leve per migliorare le prestazioni aziendali (ad esempio, minimizzare i costi, ridurre i rischi o aumentare il fatturato).

I driver tecnologici stanno spingendo le banche verso un futuro basato sui dati con l’intelligenza artificiale

La tecnologia è il fattore chiave per un sistema bancario basato sui dati. I driver considerati particolarmente rilevanti per il settore finanziario consentono una scalabilità flessibile, un’interazione standardizzata e quindi efficiente tra diversi fornitori e gli approcci metodologici più recenti.

La risorsa fondamentale dietro tutti e tre i driver tecnologici sono i dati. Questa è la base su cui gli istituti finanziari possono creare valore aggiunto sia per se stessi che per i propri clienti.

I dati a disposizione delle banche possono essere suddivisi in tre tipologie principali: dati anagrafici (compresi dati sui clienti e dati socioeconomici), dati sulle transazioni (ad esempio pagamenti, scambi) e dati comportamentali (ad esempio interazioni attraverso diversi canali).

La sfida spesso risiede nella creazione di un’infrastruttura IT adeguata e di un sistema di gestione dei dati che raccolga e memorizzi dati da diverse fonti (interne). Ciò richiede una quantità di potenza di calcolo sufficientemente grande.

Il balzo nelle possibilità tecniche apportato dalla ricerca sull’intelligenza artificiale ha prodotto una serie di nuove innovazioni e casi aziendali.

I principali fattori che guidano questo processo sono le innovazioni nel campo del deep learning, un volume di dati disponibili in rapida crescita e l’accesso a una potenza di calcolo relativamente poco costosa (ad esempio, tramite il cloud computing).

Molte banche utilizzano già l’intelligenza artificiale in uno o più casi aziendali e anche un numero crescente di fintech si sta muovendo in questa direzione.

Grande potenziale in molti settori bancari

L’applicazione del sistema bancario basato sui dati può migliorare la performance delle banche attraverso varie leve.

Casi d’uso come l’onboarding automatizzato dei clienti o lo screening automatizzato di persone potenzialmente esposte politicamente possono ridurre i costi per gli istituti finanziari.

Inoltre, i rischi aziendali nel settore bancario possono essere ridotti al minimo attraverso approfondimenti basati sui dati, ad esempio attraverso previsioni di default più accurate nel settore dei prestiti.

Oltre ai miglioramenti dal punto di vista dei costi e dei rischi, il sistema bancario basato sui dati può portare benefici anche dal lato delle entrate.

Applicazioni concrete come i sistemi di raccomandazione possono aiutare gli istituti finanziari ad aumentare i propri ricavi attraverso up-selling e cross-selling, tassi di conversione più elevati e una riduzione del tasso di abbandono dei clienti.

I clienti beneficiano direttamente anche dei miglioramenti nella personalizzazione e nell’esperienza del cliente, che a loro volta portano ad una maggiore soddisfazione del cliente.

È tutta una questione di atteggiamento giusto

I quadri tecnologici e normativi per uno spostamento verso un sistema bancario basato sui dati sono già in atto oggi. Tuttavia, per implementare con successo i casi d’uso, le banche devono cambiare radicalmente la loro mentalità.

Spesso prevale una mentalità di conformità, che in molte situazioni impedisce o almeno rallenta l’innovazione.

Questa mentalità deve essere sostituita con una cultura favorevole alla tecnologia e ai dati che consenta alle aziende di sfruttare tutto il potenziale del sistema bancario basato sui dati all’interno dei quadri giuridici esistenti.

Questo articolo è basato su 28 pagine Libro bianco “L’attività bancaria basata sui dati” un lavoro collaborativo di Google Cloud, Institute of Financial Services di Zugo, Svizzera, e ti&m, che offre un'esplorazione approfondita dell'argomento.

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