Le quattro P dell'analisi di cui le organizzazioni di servizi finanziari non possono fare a meno

Questo è un post sponsorizzato da Tim FitzGerald, responsabile vendite servizi finanziari EMEA, InterSystems

L’uso dell’analisi nel settore dei servizi finanziari si è evoluto nel corso degli anni, e alcuni suggeriscono che potrebbe essere sul punto di evolversi ulteriormente, passando da un panorama in cui le decisioni sono “dettate dai dati”, piuttosto che “informate dai dati”.

Esiste una netta differenza tra i due concetti e il ruolo, o la mancanza, che gli esseri umani svolgono in ciascuno scenario. Nel caso del data-informed, gli esseri umani rimangono nel circuito per prendere decisioni e intraprendere le azioni appropriate sulla base di dati e analisi, mentre data-dettated si riferisce ad applicazioni che eseguono automaticamente azioni programmatiche in risposta a qualche stimolo o evento.

Quindi, oggi le organizzazioni di servizi finanziari sono davvero a un punto in cui l’intuizione umana non è più un requisito vitale del processo decisionale e sono davvero in gioco solo due tipi di processo decisionale relativo ai dati? In breve, no. Ma non è completamente in bianco e nero, come discusso in un recente Webinar sull'economista sull'intelligence. Invece di sole due opzioni, le aziende di servizi finanziari di oggi implementano in genere quattro diverse categorie di analisi: panoramica, predittiva, prescrittiva e programmatica. A seconda del caso d’uso e dell’organizzazione, ciascuno di questi tipi di analisi fornisce alle aziende un valore immenso.

Panoramica, predittiva, prescrittiva e programmatica

In primo luogo, la panoramica consiste nel fornire all'azienda una visione in tempo reale, accurata ed espansiva di ciò che accade all'interno e anche all'esterno dell'organizzazione. Per i servizi finanziari, questa potrebbe essere la liquidità in tempo reale di un’intera azienda.

Predittivo, invece, calcola la probabilità che gli eventi si verifichino. Ad esempio, qual è la probabilità che la Banca d’Inghilterra tagli i tassi di interesse se le pressioni inflazionistiche si allentano, come è stato ipotizzato, e che impatto avrà questo sulle posizioni dell’azienda?

L’analisi prescrittiva analizza i dati per suggerire le azioni più appropriate da intraprendere, in base a ciò che è probabile che accada o a ciò che sta già accadendo. Questo tipo di analisi consentirebbe ad una banca d’investimento, ad esempio, di prevedere continuamente la probabilità che la sua esposizione totale al mercato superi i limiti di utilizzo del rischio. Con la giusta piattaforma di dati e analisi, le aziende possono anche ottenere linee guida prescrittive che presentano varie opzioni da adottare per prevenire o eliminare una violazione, con i risultati attesi e i compromessi associati a ciascuna opzione.

Queste informazioni consentono ai gestori del rischio, che tendono ad avere una vasta esperienza nella gestione di questo tipo di situazioni, di prendere decisioni basate sulle loro esperienze e guidate da analisi prescrittive basate sui dati. Ad esempio, può aiutarli a decidere se avviare una copertura o liquidare alcune posizioni. L’analisi prescrittiva garantisce quindi che gli esperti esperti rimangano coinvolti e al centro del processo decisionale, anziché che le azioni avvengano in modo programmatico.

L’ultima delle quattro P riguarda l’esecuzione di azioni programmatiche in tempo reale basate su analisi predittive e prescrittive. Spesso, l'analisi programmatica viene utilizzata quando non c'è tempo per l'intervento umano, per casi quali la prevenzione delle frodi, l'analisi pre-negoziazione, il trading e l'azione successiva del cliente. Le azioni programmatiche vengono implementate anche nei casi d'uso in cui semplicemente non è necessario che un essere umano sia coinvolto, il che consente all'organizzazione di semplificare le operazioni e migliorare la produttività.

Applicazione pragmatica delle quattro P

Di conseguenza, anziché passare da uno stato basato sui dati (human in the loop) a uno dettato dai dati (no human in the loop), il settore dei servizi finanziari sta optando invece per l’applicazione pragmatica di una o di tutte queste quattro P. analitica.

Questo utilizzo dell’analisi sta fornendo alle aziende le capacità necessarie per ottenere una visione a 360 gradi dei dati aziendali, offrendo un’ampia gamma di vantaggi per l’azienda, tra cui una migliore conformità, una maggiore generazione di entrate e un migliore supporto decisionale. Quando i leader delle aziende finanziarie hanno a disposizione dati e analisi in tempo reale, sono in grado di prendere decisioni basate su dati accurati e aggiornati, non su dati vecchi di settimane, eliminando così errori e opportunità di business mancate.

Inoltre, incorporando analisi avanzate nei flussi di processi in tempo reale, nelle dashboard e nei report, le aziende possono ottenere informazioni migliori per guidare il processo decisionale, aiutando a capire cosa è successo, perché è successo e cosa è probabile che accada.

Armati di una visione aggiornata, affidabile e completa di ciò che sta accadendo nel momento, le società di servizi finanziari sono preparate per eventi e interruzioni che potrebbero verificarsi, possono gestire eventi e interruzioni più rapidamente non appena si verificano e sono nella posizione migliore per affrontarli. trarre vantaggio dalle nuove opportunità man mano che si presentano.

Foto di David Pisnoy on Unsplash